記事「金融モデリングにおける合成データのための敵対的生成ネットワーク(GAN)（第1回）：金融モデリングにおけるGANと合成データの紹介」についてのディスカッション

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この記事では、モデル訓練におけるデータの制限に対処しながら、合成金融データを生成するための敵対的生成ネットワーク(GAN)をトレーダーに紹介します。GANの基礎、PythonおよびMQL5コードの実装、金融における実用的なアプリケーションをカバーし、トレーダーが合成データを通じてモデルの精度と堅牢性を高めることができるようにします。

GANは、敵対的なゲームをおこなう2つのニューラルネットワーク（GeneratorとDiscriminator）で構成されています。これらのコンポーネントを以下に詳述します。 

  • Generator：「Generator」という言葉は、実際のデータを模倣するアルゴリズムを訓練することを意味しています。Generatorは、ランダムなノイズを入力として受け取り、時間の経過とともに現実的なデータサンプルを生成するように学習します。取引の観点で言えば、Generatorは、実際のシーケンスに似た偽の価格変動や取引量のシーケンスを生成します。  

  • Discriminator：Discriminatorの役割は、構造化データと合成データを区別し、どちらが本物のデータかを判断することです。各データサンプルは、その信憑性に基づいて「本物のデータか合成データか」の可能性が評価されます。その結果、訓練過程でDiscriminatorはデータを本物と識別する能力を高め、これがGeneratorがより良いデータを生成するための動機になります。

GANの強力な点は、まさにこの敵対的なプロセスにあります。以下は、訓練過程でGeneratorとDiscriminatorがどのように相互作用するかを示したものです。

  • 手順１：Generatorはランダムノイズを使用して合成データのバッチを生成します。 
  • 手順2：Discriminatorは実際のデータとGeneratorから生成された合成データの両方を受け取り、それぞれのデータが本物か偽物かを判定します。可能性を割り当て、言い換えれば、各サンプルの信憑性について「判断を下す」のです。  
  • 手順3：Discriminatorからのフィードバックを基に、Generatorの重みを調整して、より現実的なデータを生成できるようにします。 
  • 手順4：Discriminatorは、実際のデータと偽のデータを区別しやすくするために重みも変更します。  



作者: LiviaObongo

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