記事「データサイエンスとML（第41回）：YOLOv8を用いた外国為替および株式市場のパターン検出」についてのディスカッション

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金融市場でパターンを検出するのは、チャート上の内容を確認する必要があるため困難ですが、これは画像の制限によりMQL5では実行が困難です。この記事では、最小限の労力でチャート上のパターンを検出するのに役立つ、Pythonで作成された適切なモデルについて説明します。

金融市場におけるパターン検出は、機械学習やAIにとって大きな挑戦です。人間にとっては直感的に容易に見えるかもしれませんが、機械にとっては手間のかかる作業です。その理由は、取引でよく扱う表形式（二次元の表形式）データとは異なり、パターン検出には二次元の画像データを扱う必要があるからです。これらは通常、.pngや.jpgといった形式で保存されています。

実際、市場にはプライスアクションや特定のチャートパターンに依存する戦略を使うトレーダーが数多く存在します。以下は例です。

• 階段状の上昇および階段状の下降
• アセンディングトライアングル（上昇型トライアングル）
• ディセンディングトライアングル（下降型トライアングル）
• シンメトリカルトライアングル（均衡型トライアングル）
• フラッグ 
• ウェッジ
• ダブルトップ
• ダブルボトム
• 三尊
• ラウンドトップとラウンドボトム
• カップ&ハンドル（カップウィズハンドル）
• その他多数

プログラミングの観点では、ローソク足パターンやインジケーターの反応など、比較的シンプルなコードで検出できるものもあります。しかし、上記のチャートパターンは非常に複雑です。

たとえば「Wボトム」のようなシンプルなパターンを検出するだけでも、洗練された最適化済みのコードが必要になります。であれば、この退屈な作業をAIに手伝わせてはどうでしょうか。

作者: Omega J Msigwa