記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第72回):教師あり学習でMACDとOBVのパターンを活用する」についてのディスカッション

 

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前回の記事で紹介したMACDとOBVのインジケーターペアをフォローアップし、今回はこのペアを機械学習でどのように強化できるかを見ていきます。MACDとOBVは、それぞれトレンド系と出来高系という補完的なペアです。私たちの機械学習アプローチでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使い、カーネルとチャンネルのサイズを調整する際に指数カーネルを利用して、このインジケーターペアの予測をファインチューニングします。今回もこれまでと同様に、MQL5ウィザードでエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てられるようにしたカスタムシグナルクラスファイル内で実装しています。

前回の記事では、MACDとOBVのインジケーターペアを紹介しました。MACDはトレンド系、OBVは出来高系のインジケーターであり、この2つは補完的なペアとなります。私たちは常に、2つのインジケーターの組み合わせから導かれる10種類のシグナルパターンを対象に、過去1年間でのトレーニングまたは最適化をおこない、その後の1年間でフォワードウォークテストを実施しています。前回の記事では、その中でPattern_7だけがフォワードウォークで利益を上げることができました。このインジケーターペアは、これまで取り上げた他のインジケーターと比べて成績が芳しくなかった理由についても検討しましたが、同時にこれは「機械学習によってこれらのシグナルパターンを改善できるのではないか」という機会でもありました。

そこで今回は、Rational Quadraticカーネルを用いた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を取り上げ、このインジケーターペアのシグナル解釈や適用を改善できるかどうかを検討します。Rational Quadratic (RQ)カーネルは次の式で定義されます。

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作者: Stephen Njuki