記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第33回）：ガウス過程カーネル」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.10.23 11:25 新しい記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第33回）：ガウス過程カーネル」はパブリッシュされました: ガウス過程カーネルは正規分布の共分散関数であり、予測において役割を果たす可能性があります。MQL5のカスタムシグナルクラスで、このユニークなアルゴリズムを探求し、プライムエントリシグナルやエグジットシグナルとして活用できるかを検証しました。 ガウス過程カーネルは、時系列などのデータポイント間の関係を測定するためにガウス過程で使用される共分散関数です。このカーネルはデータ内の関係性を捉える行列を生成し、データが正規分布に従うと仮定することで、ガウス過程による予測や推定を可能にします。本連載では、新しいアイデアを探求し、その活用方法を模索しており、今回はガウス過程(GP)カーネルを用いたカスタムシグナルの構築に焦点を当てています。 これまで5回にわたり機械学習に関連する記事を多く取り上げてきたため、今回は少し視点を変え、古典的な統計学に立ち返ってみましょう。システム開発においては機械学習と統計学が組み合わさることが多いですが、今回のカスタムシグナル開発では、機械学習アルゴリズムを直接取り入れることはありません。GPカーネルの特筆すべき点は、その柔軟性にあります。 GPカーネルは、周期性、トレンド、非線形な関係といったさまざまなデータパターンをモデル化するのに適しており、単に単一の予測値を提供するだけでなく、希望値に加え、上限値や下限値を含む不確かさの推定値も提供します。これらの推定値はしばしば信頼区間とともに示され、予測値に基づくトレーダーの意思決定プロセスをより明確にサポートします。また、異なる信頼度で示された複数の予測バンドを比較する際にも役立ち、取引対象の証券についての洞察を深めることができます。 さらに、K行列にノイズ値を加えることができるため（後述）、ノイズの多いデータに対しても適応力が高く、事前知識を組み込むことも可能で、非常にスケーラブルです。カーネルの種類は多岐にわたり、例えば二乗指数カーネル（RBF）、線形カーネル、周期カーネル、有理二次カーネル、Maternカーネル、指数カーネル、多項式カーネル、ホワイトノイズカーネル、ドット積カーネル、スペクトル混合カーネル、定数カーネル、コサインカーネル、ニューラルネットワーク（アークコサイン）カーネル、積和カーネルなどがあります。 作者: Stephen Njuki 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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ガウス過程カーネルは正規分布の共分散関数であり、予測において役割を果たす可能性があります。MQL5のカスタムシグナルクラスで、このユニークなアルゴリズムを探求し、プライムエントリシグナルやエグジットシグナルとして活用できるかを検証しました。
ガウス過程カーネルは、時系列などのデータポイント間の関係を測定するためにガウス過程で使用される共分散関数です。このカーネルはデータ内の関係性を捉える行列を生成し、データが正規分布に従うと仮定することで、ガウス過程による予測や推定を可能にします。本連載では、新しいアイデアを探求し、その活用方法を模索しており、今回はガウス過程(GP)カーネルを用いたカスタムシグナルの構築に焦点を当てています。
これまで5回にわたり機械学習に関連する記事を多く取り上げてきたため、今回は少し視点を変え、古典的な統計学に立ち返ってみましょう。システム開発においては機械学習と統計学が組み合わさることが多いですが、今回のカスタムシグナル開発では、機械学習アルゴリズムを直接取り入れることはありません。GPカーネルの特筆すべき点は、その柔軟性にあります。
GPカーネルは、周期性、トレンド、非線形な関係といったさまざまなデータパターンをモデル化するのに適しており、単に単一の予測値を提供するだけでなく、希望値に加え、上限値や下限値を含む不確かさの推定値も提供します。これらの推定値はしばしば信頼区間とともに示され、予測値に基づくトレーダーの意思決定プロセスをより明確にサポートします。また、異なる信頼度で示された複数の予測バンドを比較する際にも役立ち、取引対象の証券についての洞察を深めることができます。
さらに、K行列にノイズ値を加えることができるため（後述）、ノイズの多いデータに対しても適応力が高く、事前知識を組み込むことも可能で、非常にスケーラブルです。カーネルの種類は多岐にわたり、例えば二乗指数カーネル（RBF）、線形カーネル、周期カーネル、有理二次カーネル、Maternカーネル、指数カーネル、多項式カーネル、ホワイトノイズカーネル、ドット積カーネル、スペクトル混合カーネル、定数カーネル、コサインカーネル、ニューラルネットワーク（アークコサイン）カーネル、積和カーネルなどがあります。
作者: Stephen Njuki