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2回）：テスト用の合成シンボルの作成」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.06.10 11:32 新しい記事「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2回）：テスト用の合成シンボルの作成」はパブリッシュされました: この記事では、敵対的生成ネットワーク(GAN)を使用して合成シンボルを作成し、EURUSDなどの実際の市場商品の挙動を模倣した現実的な金融データを生成します。GANモデルは、過去の市場データからパターンやボラティリティを学習し、同様の特性を持つ合成価格データを生成します。 以下は、合成シンボル「SYNTH_EURUSD」のチャートウィンドウです。 合成シンボルが構築された後は、実際の市場データとの整合性を検証する必要があります。この分析では、2つのデータセットが基本的なパターンを維持しているかを確認するために、統計的検定を使用します。これらの検定により、シミュレーションされたデータが実際の市場データと同様の挙動を示していることが確認され、取引プラットフォームの信頼性が維持されます。 作者: LiviaObongo 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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以下は、合成シンボル「SYNTH_EURUSD」のチャートウィンドウです。
合成シンボルが構築された後は、実際の市場データとの整合性を検証する必要があります。この分析では、2つのデータセットが基本的なパターンを維持しているかを確認するために、統計的検定を使用します。これらの検定により、シミュレーションされたデータが実際の市場データと同様の挙動を示していることが確認され、取引プラットフォームの信頼性が維持されます。
作者: LiviaObongo