この記事では、Narges Armanfardらの論文「Local Feature Selection for Data Classification」で提案された特徴量選択アルゴリズムを紹介します。このアルゴリズムはPythonで実装されており、MetaTrader 5アプリケーションに統合可能なバイナリ分類モデルの構築に使用されます。
この記事では、Narges Armanfard、James P. Reilly、Majid Komeili による論文 Feature Selection for Data Classification」で紹介されている特徴量選択アルゴリズムについて説明します。この手法は、従来の選択手法では見落とされがちな、大域的には有用性が限定的であっても、局所的には高い予測力を持つ特徴を特定することを目的としています。まずアルゴリズムの概要を説明し、その後、Pythonによる実装を通じて、MetaTrader 5向けの分類モデルを構築する手順を解説します。
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金融市場の分析においては、市場の基礎的な状況が変化することで、指標の有効性も変わることがよくあります。たとえば、ボラティリティの変動により、市場のレジームが変わると、それまで信頼できていた指標が機能しなくなることがあります。このような変動性のために、トレーダーが使用する指標は多様化しています。なぜなら、どのような市場状況においても一貫して良好なパフォーマンスを示す単一の指標は存在しないからです。機械学習の観点からは、このような動的な市場環境に対応できる柔軟な特徴量選択手法が求められます。
一般的な特徴量選択アルゴリズムの多くは、特徴空間全体で予測性能が高い特徴量を優先します。これらの特徴量は、目的変数との関係が非線形であったり、他の特徴の影響を受けていたりする場合でも選ばれる傾向にあります。しかし、最新の非線形モデルでは、局所的に強い予測力を持つ特徴量や、特定の特徴量空間内で目的変数との関係が変化する特徴量から、有用な情報を引き出すことが可能です。そのため、このような大域的なバイアスは課題となる可能性があります。
この記事では、Narges Armanfard、James P. Reilly、Majid Komeili による論文 Feature Selection for Data Classification」で紹介されている特徴量選択アルゴリズムについて説明します。この手法は、従来の選択手法では見落とされがちな、大域的には有用性が限定的であっても、局所的には高い予測力を持つ特徴を特定することを目的としています。まずアルゴリズムの概要を説明し、その後、Pythonによる実装を通じて、MetaTrader 5向けの分類モデルを構築する手順を解説します。
作者: Francis Dube