記事「CatBoost機械学習モデルをトレンド追従戦略のフィルターとして活用する」についてのディスカッション

[MetaQuotes]

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CatBoostは、定常的な特徴量に基づいて意思決定をおこなうことに特化した、強力なツリーベースの機械学習モデルです。XGBoostやRandom Forestといった他のツリーベースモデルも、堅牢性、複雑なパターンへの対応力、そして高い解釈性といった点で共通した特長を備えています。これらのモデルは、特徴量分析からリスク管理に至るまで、幅広い分野で活用されています。本記事では、学習済みのCatBoostモデルを、従来型の移動平均クロスを用いたトレンドフォロー戦略のフィルターとして活用する手順を解説します。戦略構築の過程で直面しうる課題を取り上げながら、具体的な開発プロセスへの理解を深めることを目的としています。MetaTrader 5からのデータ取得、Pythonによる機械学習モデルの学習、そしてそれをMetaTrader 5のエキスパートアドバイザー(EA)へ統合するまでのワークフローをご紹介します。記事の終盤では、統計的検証を通じて戦略の有効性を確認し、現在のアプローチをもとにした今後の展望についても考察していきます。

CTA（商品取引アドバイザー）戦略の開発においては、すべての戦略アイデアの背後に明確で直感的な説明があることが重要だというのが、業界で広く受け入れられている経験則です。これは、人が戦略アイデアを思いつく自然なプロセスでもあり、過学習を避ける手段としても有効です。この考え方は、機械学習モデルを用いる場合にも同様に重要です。ここでは、このアイデアの背後にある直感的な理由を説明します。

これが機能する理由

CatBoostモデルは、特徴量を入力として受け取り、それに基づいて各結果の確率を出力する決定木を構築します。このケースでは、勝ち（1）と負け（0）の二値分類問題としてモデルを訓練しています。モデルは、学習データにおける損失関数を最小化するように、決定木内の分岐ルールを調整していきます。モデルがサンプル外のデータでも一定の予測精度を示す場合、勝つ可能性が低い取引をフィルタリングするための手段として活用でき、その結果として全体的な収益性の向上につながる可能性があります。

私たちのような個人トレーダーにとって現実的な期待値は、訓練されたモデルが万能な存在となるわけではなく、あくまでランダムウォークをわずかに上回る程度の精度が得られれば十分ということです。もちろん、モデルの精度を高めるための方法は多く存在し、それについては後で触れますが、たとえ小さな改善であっても、取り組む価値のある重要な一歩となります。

作者: Zhuo Kai Chen