記事「データサイエンスとML（第44回）：ベクトル自己回帰(VAR)を用いた外国為替OHLC時系列予測」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.09.30 07:54 新しい記事「データサイエンスとML（第44回）：ベクトル自己回帰(VAR)を用いた外国為替OHLC時系列予測」はパブリッシュされました: 本記事では、ベクトル自己回帰(VAR: Vector Autoregression)モデルを用いて、複数の通貨ペアのOHLC（始値、高値、安値、終値）時系列データを予測する方法を解説します。VARモデルの実装、学習、MetaTrader5上でのリアルタイム予測までをカバーし、通貨間の相互依存関係を分析して取引戦略の改善に役立てることができます。 VARは、複数の時系列変数の動的関係を分析するための伝統的かつ統計的な手法です。前回の記事で扱ったARIMAのような単変量自己回帰モデルは、1つの変数の過去値に基づいて予測をおこないますが、VARモデルは複数の変数間の相互関係を同時に扱います。 VARモデルでは、各変数を自分自身の過去の値だけでなく、システム内の他の変数の過去値の関数としてモデル化します。これにより、変数間の相互依存性を考慮した予測が可能となります。この記事では、VARの基礎と取引への応用について説明します。 ベクトル自己回帰は、1960年代に経済学者クライヴ・グレンジャーによって初めて提案されました。グレンジャーの研究は、経済要因間の動的相互作用を理解しモデル化する基盤を築き、VARモデルは1970〜1980年代に計量経済学やマクロ経済学で急速に注目されました。 この手法は自己回帰(AR)モデルの多変量拡張です。従来のARモデル（ARIMAなど）が単一変数とそのラグ値の関係を分析するのに対し、VARは複数の変数を同時に扱います。VARモデルでは、各変数が自分自身のラグ値だけでなく、他の変数のラグ値にも回帰されます。 作者: Omega J Msigwa 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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VARは、複数の時系列変数の動的関係を分析するための伝統的かつ統計的な手法です。前回の記事で扱ったARIMAのような単変量自己回帰モデルは、1つの変数の過去値に基づいて予測をおこないますが、VARモデルは複数の変数間の相互関係を同時に扱います。
VARモデルでは、各変数を自分自身の過去の値だけでなく、システム内の他の変数の過去値の関数としてモデル化します。これにより、変数間の相互依存性を考慮した予測が可能となります。この記事では、VARの基礎と取引への応用について説明します。
ベクトル自己回帰は、1960年代に経済学者クライヴ・グレンジャーによって初めて提案されました。グレンジャーの研究は、経済要因間の動的相互作用を理解しモデル化する基盤を築き、VARモデルは1970〜1980年代に計量経済学やマクロ経済学で急速に注目されました。
この手法は自己回帰(AR)モデルの多変量拡張です。従来のARモデル（ARIMAなど）が単一変数とそのラグ値の関係を分析するのに対し、VARは複数の変数を同時に扱います。VARモデルでは、各変数が自分自身のラグ値だけでなく、他の変数のラグ値にも回帰されます。
作者: Omega J Msigwa