記事「未来のトレンドを見通す鍵としての取引量ニューラルネットワーク分析」についてのディスカッション

 

新しい記事「未来のトレンドを見通す鍵としての取引量ニューラルネットワーク分析」はパブリッシュされました:

この記事では、テクニカル分析の原理とLSTMニューラルネットワークの構造を統合することで、取引量分析に基づく価格予測の改善可能性を探ります。特に、異常な取引量の検出と解釈、クラスタリングの活用、および機械学習の文脈における取引量に基づく特徴量の作成と定義に注目しています。

最初のグラフは、Sberの価格チャートにモデルから得られたシグナルを重ねた最も一般的なものです。さらに、異常な取引量が発生したローソク足を強調表示しています。これにより、システムが市場の動きをまるで手に取るように読み取っている瞬間を把握しやすくなります。


2つ目のグラフは予測リターンを示しています。ここでは、選択した資産の価格が大きく動く前に、非常に強力な予測の連続が始まることがはっきりと確認できます。これにより、まさにこの観察に基づいたシステム構築を検討するというアイデアが浮かびます。もちろん取引回数は減るかもしれませんが、私たちが追い求めているのは量ではなく質です。


3番目のグラフは、ドローダウンが強調表示された累積リターンです。


作者: Yevgeniy Koshtenko

 
「シグナルが生成されると、24期間のフォワード・シフトが適用される。これにより、取引決定から実現までのタイムラグを考慮することができる。"

ニューラル・ネットワークがシグナルを生成してから24小節後にエントリーするのか?

それとも、次のバーでエントリーし、このシグナルで24バーポジションを保有するのですか?