記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第36回）：マルコフ連鎖を用いたQ学習」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.11.08 08:42 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36回）：マルコフ連鎖を用いたQ学習」はパブリッシュされました: 強化学習は、教師あり学習、教師なし学習と並んで、機械学習における3つの主要な考え方の1つです。そのため、最適制御、つまり目的関数に最も適した長期的な方針を学習することに関心があります。このような背景から、ウィザードが作成したEAのMLPの学習プロセスにおいて、MLPがどのような役割を果たす可能性があるのかを探ります。 ウィザードで構築されたエキスパートアドバイザー(EA)のカスタムシグナルクラスには、検討する価値のある多様な役割が期待できます。本調査では、マルコフ連鎖と組み合わせたQ学習アルゴリズムが多層パーセプトロン(MLP)ネットワークの学習プロセスの改善にどのように寄与するかを追求していきます。Q学習は強化学習の複数（およそ12）のアルゴリズムの1つであるため、本稿では、これをカスタムシグナルとして実装し、ウィザードで構築したEA内でテストする方法も説明します。この記事の構成としては、まず強化学習の基本について解説し、続いてQ学習アルゴリズムとそのサイクルステージを詳しく説明し、次にマルコフ連鎖をQ学習に統合する方法を検討し、最後にストラテジーテスターレポートで結論を示します。強化学習とは、「Actor」が関与する「環境」ごとに結果を「報酬」として定量化するサイクル（「エピソード」）から成る学習形式であるため、独立したシグナル生成器としても使用可能です。これらの用語については、以下で詳しく説明します。ただし、強化学習は生のシグナルとして使用するのではなく、MLPに補完的に用いることで学習プロセスのさらなる促進を図っています。 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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強化学習は、教師あり学習、教師なし学習と並んで、機械学習における3つの主要な考え方の1つです。そのため、最適制御、つまり目的関数に最も適した長期的な方針を学習することに関心があります。このような背景から、ウィザードが作成したEAのMLPの学習プロセスにおいて、MLPがどのような役割を果たす可能性があるのかを探ります。
ウィザードで構築されたエキスパートアドバイザー(EA)のカスタムシグナルクラスには、検討する価値のある多様な役割が期待できます。本調査では、マルコフ連鎖と組み合わせたQ学習アルゴリズムが多層パーセプトロン(MLP)ネットワークの学習プロセスの改善にどのように寄与するかを追求していきます。Q学習は強化学習の複数（およそ12）のアルゴリズムの1つであるため、本稿では、これをカスタムシグナルとして実装し、ウィザードで構築したEA内でテストする方法も説明します。
この記事の構成としては、まず強化学習の基本について解説し、続いてQ学習アルゴリズムとそのサイクルステージを詳しく説明し、次にマルコフ連鎖をQ学習に統合する方法を検討し、最後にストラテジーテスターレポートで結論を示します。強化学習とは、「Actor」が関与する「環境」ごとに結果を「報酬」として定量化するサイクル（「エピソード」）から成る学習形式であるため、独立したシグナル生成器としても使用可能です。これらの用語については、以下で詳しく説明します。ただし、強化学習は生のシグナルとして使用するのではなく、MLPに補完的に用いることで学習プロセスのさらなる促進を図っています。
作者: Stephen Njuki