記事「データサイエンスとML（第43回）：潜在ガウス混合モデル(LGMM)を用いた指標データにおける隠れパターン検出」についてのディスカッション

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チャートを見ていて、奇妙な感覚を覚えたことはありませんか。表面のすぐ下にパターンが隠されている気がして、もし解読できれば価格がどこに向かうか分かるかもしれない、そんな秘密のコードが存在するかもしれないという感覚です。ここで紹介するのがLGMM、マーケットの隠れたパターンを検出するモデルです。これは機械学習モデルで、隠れた市場のパターンを識別する手助けをします。

私たちトレーダーが利用するほとんどすべての取引戦略は、何らかのパターンの識別と検出に基づいています。私たちはインジケーターでパターンや確認を調べることもありますし、時にはサポートラインやレジスタンスラインのようなオブジェクトや線を描画して、市場の状態を特定します。

パターン検出は金融市場において人間にとっては比較的容易な作業ですが、市場は本質的にノイズが多くカオス的であるため、このプロセスをプログラム化して自動化することは非常に困難です。

一部のトレーダーは、この課題に対して人工知能(AI)や機械学習を活用しています。過去の記事の一つでも議論したように、コンピュータビジョンに基づく技術を用いて画像データを処理し、人間と同じようにパターンを認識させるアプローチです。

本記事では、潜在ガウス混合モデル(LGMM: LatentGaussianMixtureModel)という確率的モデルを取り上げます。このモデルはパターン検出に優れており、インジケーターのデータを与えることで、隠れたパターンを検出し、金融市場における予測の精度を高めることが可能です。

作者: Omega J Msigwa