記事「従来の機械学習手法を使用した為替レートの予測：ロジットモデルとプロビットモデル」についてのディスカッション

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新しい記事「従来の機械学習手法を使用した為替レートの予測：ロジットモデルとプロビットモデル」はパブリッシュされました:

この記事では、為替レートの予測を目的とした取引用EAの構築を試みます。アルゴリズムは、ロジスティック回帰およびプロビット回帰といった古典的な分類モデルに基づいています。取引シグナルのフィルターとして、尤度比検定が用いられます。

金融市場の研究者は常に、取引商品の将来の動向を予測するために、どの数学モデルを選択すべきかという難題に直面しています。今日までに非常に多くの予測モデルが開発されており、特に機械学習による予測を始めたばかりの人にとっては、どこから手を付けるべきか、またどのモデルに注目すべきか迷うところです。予測の課題を「明日の終値は今日の終値より高くなるか」という単純な問いに還元するならば、最も妥当な選択肢はバイナリ分類モデルとなります。中でも、ロジット回帰やプロビット回帰は最も基本的で広く利用されている手法です。これらは、機械学習の中でも最も一般的な手法である「教師あり学習」に分類されます。

教師あり学習の目的は、入力データ{x}（予測変数・特徴量）を、出力データ{y}（目的変数・ラベル）へとマッピングできるようモデルを学習させることです。本記事では、通貨ペアの価格が上昇するか下降するかという2つの市場状態のみを予測対象とするため、したがって、ラベルy∊ {1,0}のクラスは2つだけになります。予測変数には、一定のラグを持つ標準化された価格の増分（価格パターン）を用います。このデータから、モデルのパラメータ推定に用いる学習用データセット{x, y}を構築します。学習済みの分類器に基づく予測モデルは、「LogitExpert EA」として実装されます。


作者: Evgeniy Chernish

 
ランダム・トレードよりも 優れた効果を得るという意味での予測はどこにあるのか？
 
Stanislav Korotky #:
また、ランダム・トレードよりも 優れた効果を得るという意味での予測はどこにあるのだろうか？
すべての疑問は、外為市場と効率的市場仮説にある。
 

ありがとう。

日帰り旅行でファンダメンタルズ・データを使うことはすでに可能だと思う。これは記事を批判するという意味ではなく、考え方としてです。マクロ経済データを価格データとどのように適切に「混合」できるのか疑問です。例えば、その稀な変化が問題なのだ。例えば、名目為替レートから実質為替レートへの移行などである。

 
Aleksey Nikolayev #:

日帰り旅行でファンダメンタルデータを使おうとするのは、すでに可能だと思う。これは記事を批判するという意味ではなく、一つの考え方として。マクロ経済データを価格データとどのように適切に「混ぜ合わせる」ことができるのだろうか。例えば、その稀な変化が問題なのだ。例えば、名目為替レートから実質為替レートへの移行などである。

マクロ経済学にはニュースカレンダーが組み込まれています。

 
Evgeniy Chernish #:
すべての質問は外為市場と効率的市場仮説の陛下に。

タイトルは誤解を招く。

 
Aleksey Nikolayev #:

ありがとう。

日帰り旅行でファンダメンタルズ・データを使うことはすでに可能だと思う。これは記事を批判するという意味ではなく、一つの考え方としてです。マクロ経済データを価格データとどのように適切に「混合」できるのか疑問です。例えば、その稀な変化が問題なのだ。例えば、名目為替レートから実質為替レートへの移行などである。

ありがとう、アレクセイ！正直なところ、私はファンダメンタルズに興味を持ったことがありません。ファンダメンタルズが付加的な情報を与えてくれないからというわけではなく、単に膨大な情報をカバーすることが不可能だからです。だから、まだこの方向には目を向けていないんだ。
 
Stanislav Korotky #:

タイトルは誤解を招く。

なぜか？これは予測を行う分類予測モデルを使用している。それはモデルに投入されたものを正しくカウントする。では何が間違っているのか？モデルが素朴な予測に勝てないこと？そんな約束はしていない)
 
Evgeniy Chernish #:
なぜか？予測を行う分類予測モデルを使用している。モデルに投入されたものは正しくカウントされる。では何が間違っているのか？モデルが素朴な予測に勝てないこと？そんな約束はしていない）

「古典的な方法で為替レートを予測することの不可能性..."

 
Stanislav Korotky #:

「古典的手法による為替レートの予測の不可能性..."

不可能だとは思いもしなかった。私はただ予測し、パイソンライブラリでエラーをチェックしただけだ。もしかしたら誰かがフィルターや独自の機能を追加するかもしれないし、他の誰かがもっとうまくやるかもしれない。そして、あなたはすぐに不可能だと思った。
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