取引における機械学習に関する記事

ADXオシレーターとCCIオシレーターはそれぞれトレンドフォローインジケーターおよびモメンタムインジケーターであり、エキスパートアドバイザー(EA)を開発する際に組み合わせることができます。前回の記事に続き、今回は開発済みモデルの運用中の学習や更新を、強化学習を用いてどのように実現できるかを検討します。この記事で使用するアルゴリズムは、本連載ではまだ扱っていない「TRPO（Trust Region Policy Optimization、信頼領域方策最適化)」として知られる手法です。また、MQL5ウィザードによるEAの組み立ては、モデルのテストをより迅速におこなえるだけでなく、異なるシグナルタイプで配布し検証できる形でセットアップできる点も利点です。

ADXオシレーターとCCIオシレーターはそれぞれトレンドフォローインジケーターおよびモメンタムインジケーターであり、エキスパートアドバイザー(EA)を開発する際に組み合わせることができます。今回は、機械学習の主要な3つの学習モードすべてを活用して、どのように体系化できるかを見ていきます。ウィザードによって組み立てられたEAを使用することで、これら2つのインジケーターが示すパターンを評価することが可能になり、まずは教師あり学習をこれらのパターンにどのように適用できるかを検討します。

スーパーマーケットの小売分析で使われる予測ルールを、実際のFX市場に応用する方法は？クッキー、牛乳、パンの購買傾向と株式市場の取引が関係する方法は？この記事では、連関規則を活用した革新的なアルゴリズム取引手法について解説します。

この記事では、異方性拡散プロセスを用いた双曲潜在空間における初期データのエンコーディング手法について検討します。これにより、現在の市場状況におけるトポロジー的特徴をより正確に保持でき、分析の質が向上します。

天候と外国為替にはどのような関係があるのでしょうか。古典的な経済理論は、天候のような要因が市場の動きに与える影響を長い間無視してきました。しかし、すべてが変わりました。天候条件と農業通貨の市場でのポジションとの間に、どのようなつながりがあるのかを探ってみましょう。

Contrastive Transformerは、個々のローソク足のレベルと、全体のパターンに基づいて市場を分析するよう設計されています。これにより、市場トレンドのモデリングの質が向上します。さらに、ローソク足とパターンの表現を整合させるために対照学習を用いることで、自己調整が促され、予測の精度が高まります。

自己教師あり学習は、ラベル付けされていない大量のデータを分析する効果的な手段となり得ます。この手法の効率性は、モデルが金融市場特有の特徴に適応することで実現され、従来手法の有効性も向上します。本記事では、入力間の相対的な依存関係や関係性を考慮した新しいAttention（注意）機構を紹介します。

MA（移動平均）とストキャスティクスの補完的な組み合わせに着目し、教師あり学習および強化学習を経た後の段階において、推論が果たしうる役割を検証します。推論にはさまざまなアプローチが存在しますが、この記事では変分オートエンコーダ(VAE: Variational Auto-Encoder)を用いる方法を採用します。まずはPythonでこのアプローチを探求し、その後、訓練済みモデルをONNX形式でエクスポートし、MetaTraderのウィザードで構築したエキスパートアドバイザー(EA)で活用します。

次元削減手法は、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させるために広く用いられています。ここでは、UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)という比較的新しい手法について説明します。UMAPは、古い手法に見られるデータの歪みや人工的な構造といった欠点を明確に克服することを目的として開発されました。UMAPは非常に強力な次元削減技術であり、似たローソク足を新たに効果的にグループ化できるため、アウトオブサンプル（未知データ）に対する誤差率を低減し、取引パフォーマンスを向上させることができます。