記事「取引におけるニューラルネットワーク：予測符号化を備えたハイブリッド取引フレームワーク（最終回）」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.10.29 08:57 新しい記事「取引におけるニューラルネットワーク：予測符号化を備えたハイブリッド取引フレームワーク（最終回）」はパブリッシュされました: 予測符号化と強化学習アルゴリズムを組み合わせた金融時系列分析用のハイブリッド取引システム「StockFormer」の検討を引き続きおこないます。本システムは、複雑なパターンや資産間の相互依存関係を捉えることを可能にするDiversified Multi-Head Attention (DMH-Attn)機構を備えた、3つのTransformerブランチに基づいています。前回は、フレームワークの理論的な側面に触れ、DMH-Attn機構を実装しました。今回は、モデルのアーキテクチャと学習について解説します。 前回の記事では、ハイブリッド取引システムStockFormerの理論的な側面を詳細に検討しました。StockFormerは、予測符号化と強化学習アルゴリズムを組み合わせて市場動向や金融資産の変動を予測するシステムです。StockFormerは複雑な金融市場の課題に対応するため、いくつかの重要な技術とアプローチを統合したハイブリッドフレームワークです。その中核的な特徴は、改良された三つのTransformerブランチを使用しており、それぞれが市場動態の異なる側面を捉える役割を担っています。第一のブランチは資産間の隠れた相互依存関係を抽出し、第二および第三のブランチは短期および長期の予測に焦点を当てることで、現在の市場動向と将来の市場動向の両方を考慮することを可能にしています。 これらのブランチの統合は、アテンション機構のカスケードによって実現されます。これにより、モデルはマルチヘッドブロックから学習する能力が強化され、データ中の潜在的なパターンの検出能力が向上します。その結果、システムは過去のデータに基づくトレンドの分析と予測だけでなく、さまざまな資産間の動的な関係性も考慮することができます。これは、急速に変化する市場環境に適応できる取引戦略の開発において特に重要です。 StockFormerフレームワークのオリジナルの可視化を以下に示します。 作者: Dmitriy Gizlyk 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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前回の記事では、ハイブリッド取引システムStockFormerの理論的な側面を詳細に検討しました。StockFormerは、予測符号化と強化学習アルゴリズムを組み合わせて市場動向や金融資産の変動を予測するシステムです。StockFormerは複雑な金融市場の課題に対応するため、いくつかの重要な技術とアプローチを統合したハイブリッドフレームワークです。その中核的な特徴は、改良された三つのTransformerブランチを使用しており、それぞれが市場動態の異なる側面を捉える役割を担っています。第一のブランチは資産間の隠れた相互依存関係を抽出し、第二および第三のブランチは短期および長期の予測に焦点を当てることで、現在の市場動向と将来の市場動向の両方を考慮することを可能にしています。
これらのブランチの統合は、アテンション機構のカスケードによって実現されます。これにより、モデルはマルチヘッドブロックから学習する能力が強化され、データ中の潜在的なパターンの検出能力が向上します。その結果、システムは過去のデータに基づくトレンドの分析と予測だけでなく、さまざまな資産間の動的な関係性も考慮することができます。これは、急速に変化する市場環境に適応できる取引戦略の開発において特に重要です。
StockFormerフレームワークのオリジナルの可視化を以下に示します。
作者: Dmitriy Gizlyk