記事「MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第5回）：深層マルコフモデル」についてのディスカッション

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この記事では、RSIインジケーターに単純なマルコフ連鎖を適用し、インジケーターが主要なレベルを通過した後の価格の挙動を観察します。NZDJPYペアで最も強い買いシグナルと売りシグナルは、RSIがそれぞれ11～20の範囲と71～80の範囲にあるときに生成されるという結論に達しました。データを操作して、保有するデータから直接学習した最適な取引戦略を作成する方法を説明します。さらに、遷移行列を最適に使用することを学習するためにディープニューラルネットワークを訓練する方法を説明します。

RSIは、極端な価格レベルを識別するためにテクニカルアナリストによって広く使用されています。通常、市場価格は平均値に戻る傾向があります。したがって、価格アナリストは、証券が極端なRSIレベルで推移していることを発見すると、通常は支配的なトレンドに逆らって賭けることになります。この戦略は少しずつ変更され、さまざまなバージョンに生まれ変わりましたが、すべて1つのソースから派生したものです。この戦略の欠点は、ある市場で強いRSIレベルと見なされるものが、必ずしもすべての市場で強いRSIレベルであるとは限らないことです。

この点を説明するために、下の図1は、2つの異なる市場でRSI値の標準偏差がどのように変化するかを示しています。青い線はXPDUSD市場におけるRSIの平均標準偏差を表し、オレンジ色の線はNZDJPY市場を表します。経験豊富なトレーダーなら誰でも、貴金属市場が著しく変動しやすいことは広く知られています。したがって、2つの市場間のRSIレベルの変化には明らかな相違が見られます。NZDUSDペアなどの通貨ペアのRSIの高値は、XPDUSDなどのより変動の大きい金融商品を取引する場合、通常の市場ノイズとみなされる場合があります。

各市場がRSIインジケーターに対して独自の関心レベルを持つ可能性があることがすぐに明らかになります。言い換えれば、RSIインジケーターを使用する場合、取引を開始する最適なレベルは、取引される銘柄によって異なります。したがって、どのRSIレベルで売買すべきかをアルゴリズム的に学習するにはどうすればよいでしょうか。遷移マトリックスを使用すると、念頭にある任意の銘柄に対してこの質問に答えることができます。

作者: Gamuchirai Zororo Ndawana

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ご尽力ありがとうございます。ビデオもあって助かります。

[Gamuchirai Zororo Ndawana]

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あなたの努力に感謝します。ビデオもあって助かります。前の記事へのリンクが404で出てくるので注意してください

ニール、ビデオが役に立ってうれしいよ。これからもビデオを添付できるように頑張るよ。

。リンク切れの件は申し訳ない。私のミスだ。