記事「トレンドフォロー戦略のためのLSTMによるトレンド予測」についてのディスカッション

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長・短期記憶(LSTM: Long Short-Term Memory)は、長期的な依存関係を捉える能力に優れ、勾配消失問題にも対処できる、時系列データ処理に特化した再帰型ニューラルネットワーク(RNN: Recurrent Neural Network)の一種です。本記事では、LSTMを活用して将来のトレンドを予測し、トレンドフォロー型戦略のパフォーマンスを向上させる方法について解説します。内容は、主要な概念と開発の背景の紹介、MetaTrader 5からのデータ取得、そのデータを用いたPythonでのモデル学習、学習済みモデルのMQL5への統合、そして統計的なバックテストに基づく結果の分析と今後の展望までを含みます。

直感的に言えば、トレンドフォロー戦略はトレンド相場では利益を上げやすい一方、レンジ相場では成績が悪くなりがちで、結果として高値で買って安値で売るという状況に陥ることがあります。学術的な研究では、ゴールデンクロスのような古典的なトレンドフォロー戦略が、長い歴史の中で複数の市場や時間枠にわたって有効であることが示されています。これらの戦略は爆発的な収益を生むものではないかもしれませんが、一貫した利益を生み出す傾向があります。トレンドフォロー戦略は、平均的な損失を大きく上回るような、極端な値動き（外れ値）から収益を得る傾向があります。このような戦略は、タイトなストップロスと「利益を伸ばす」というアプローチをとるため、勝率は低くなるものの、1回の取引あたりのリスクリワード比は高くなります。

LSTM（長・短期記憶）は、時系列データにおける長期的な依存関係を捉えるために設計された、特殊なタイプの再帰型ニューラルネットワーク(RNN)です。LSTMは長期間にわたって情報を保持できるメモリセルを備えており、従来のRNNが直面していた勾配消失問題を克服します。このように、シーケンスの初期段階の情報に長くアクセスできるため、LSTMは時系列予測やトレンド予測のタスクに非常に効果的です。回帰問題においては、LSTMは入力特徴量間の時間的な関係性をモデル化し、連続的な出力を高精度に予測することが可能です。これらの特性から、LSTMは予測タスクにおいて非常に高い効果を発揮します。

本稿の目的は、LSTMの性能をトレンド回帰に応用し、将来のトレンドを予測することで、トレンドの欠如によって生じる質の低い取引を事前に回避することにあります。これは、トレンドフォロー戦略が、トレンドのない相場よりもトレンドのある相場でより良いパフォーマンスを発揮するという仮説に基づいています。

作者: Zhuo Kai Chen

[an_tar]

regression2024.onnxのモデル自体がzipアーカイブのどこにあるのか？

[Zhuo Kai Chen]

an_tar #:
regression2024.onnxモデル自体はzipアーカイブのどこにあるのでしょうか？

こんにちは、an_tarさん。

記事にあるように、このタイプのシステムはローリングウィンドウ・バックテストで検証されます。2008年以降に学習したモデルをすべて含めるとファイルが重くなってしまうので、このようにしました。

記事で紹介されているフレームワークを使って、ご自身の検証方法に適合するように独自のモデルをトレーニングすることをお勧めします。