記事「インディケーター情報の測定」についてのディスカッション

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機械学習は、ストラテジー開発の手法として注目されています。これまで、収益性と予測精度の最大化が重視される一方で、予測モデル構築のためのデータ処理の重要性はあまり注目されてきませんでした。この記事では、Timothy Masters著の書籍「Testing and Tuning Market Trading Systems」に記載されているように、予測モデル構築に使用するインディケーターの適切性を評価するために、エントロピーの概念を使用することについて考察しています。

例として、上記で分析した2つのインディケーターについて、統計的な性質を調べてみます。

ウィリアムパーセンテージレンジの分布を見ると、ほとんどすべての値が全範囲に広がっており、マルチモーダルであることを除けば、分布はかなり均一であることがわかります。このような分布は理想的であり、エントロピー値にも反映されます。

これは、マーケットファシリテーションインデックスの分布がロングテールであるのとは対照的です。このようなインディケーターは、ほとんどの学習アルゴリズムにとって問題があり、値の変換が必要です。値を変換することで、インディケーターの相対エントロピーを向上させることができるはずです。

作者: Francis Dube