取引における機械学習に関する記事

この記事では、ネルダー–ミード法の完全な探求を提示し、最適解を達成するために各反復でシンプレックス（関数パラメータ空間）がどのように修正され、再配置されるかを説明し、この方法がどのように改善されるかを説明します。

転移学習については当連載ですでに何度も言及していますが、これはただの言及でした。この記事では、このギャップを埋めて、転移学習の詳しい調査を提案します。

連載「データサイエンスと機械学習」の最新作で、決定木の複雑な世界に飛び込みましょう。戦略的な洞察を求めるトレーダーのために、この記事は包括的な総括として、市場動向の分析において決定木が果たす強力な役割に光を当てています。これらのアルゴリズム木の根と枝を探り、取引の意思決定を強化する可能性を解き明かします。決定木について新たな視点から学び、複雑な金融市場をナビゲートする上で、決定木をどのように味方にできるかを発見しましょう。

入力データの前処理がモデル訓練の安定性に大きく寄与することは、すでに広く知られています。オンラインで「生」の入力データを処理するために、バッチ正規化層が頻繁に使用されますが、時には逆の手順が求められる場合もあります。この記事では、この問題を解決するための1つのアプローチについて解説します。

この記事では、決定木に基づく回帰モデルの実装について説明します。モデルは金融資産の価格を予測しなければなりません。すでにデータを準備し、モデルを訓練評価し、調整最適化しました。ただし、このモデルはあくまで研究用であり、実際の取引に使用するものではないことに留意する必要があります。

この記事では、Pythonでランダムフォレストモデルを作成し、モデルを訓練して、データ前処理をおこなったONNXパイプラインとして保存します。その後、MetaTrader 5ターミナルでモデルを使用します。

この記事では、機械学習とテクニカル分析を組み合わせた、FX取引向けの高度なEAを紹介します。アップル株取引を中心に、適応的な最適化やリスク管理、複数の取引戦略を活用しています。バックテストでは、収益性が高い一方で、大きなドローダウンを伴う結果が得られており、さらなる改良の余地が示唆されています。

前回は、様々なスキルを学習するアルゴリズムを提供するDIAYN法を紹介しました。習得したスキルはさまざまな仕事に活用できます。しかし、そのようなスキルは予測不可能なこともあり、使いこなすのは難しくなります。この記事では、予測可能なスキルを学習するアルゴリズムについて見ていきます。

畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN)もまた、多次元のデータセットを主要な構成要素に分解することに特化した機械学習アルゴリズムです。一般的にどのように達成されるかを見て、別のMQL5ウィザードシグナルクラスのトレーダーへの応用の可能性を探ります。

PythonとMQL5で自動売買ロボットを開発する連載を続けます。今日は、モデルの選択と訓練、テスト、交差検証、グリッドサーチ、モデルアンサンブルの問題を解決します。

この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像や映像のパターンを検出する能力に優れていることで有名で、さまざまな分野に応用されています。この記事では、金融市場の価値あるパターンを識別し、MetaTrader 5取引ボットのための効果的な取引シグナルを生成するCNNの可能性を探ります。このディープマシンラーニングの手法を、よりスマートな取引判断のためにどのように活用できるかを見てみましょう。

この記事では、圏論の重要な柱である自然変換を紹介します。一見複雑に見える定義に注目し、次に本連載の「糧」であるボラティリティ予測について例と応用を掘り下げていきます。

この記事では、予測モデルに有用な独自の特徴を抽出するために周波数領域で表現された時系列にデジタルフィルタを適用する方法を探ります。

制限ボルツマンマシン（Restrictive Boltzmann Machine、RBM）は、基本的なレベルでは、次元削減による教師なし分類に長けた2層のニューラルネットワークです。その基本原理を採用し、常識にとらわれない方法で設計し直して訓練すれば有用なシグナルフィルタが得られるかどうかを検証します。