記事「取引におけるニューラルネットワーク：ウェーブレット変換とマルチタスクアテンションを用いたモデル（最終回）」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.10.31 08:37 新しい記事「取引におけるニューラルネットワーク：ウェーブレット変換とマルチタスクアテンションを用いたモデル（最終回）」はパブリッシュされました: 前回の記事では、Multitask-Stockformerフレームワークを検討しました。このフレームワークは、ウェーブレット変換とマルチタスク自己アテンション(Self-Attention)モデルを組み合わせたものです。本記事では、このフレームワークのアルゴリズムをさらに実装し、実際の過去データを用いてその有効性を評価していきます。 テスト中、モデルの学習はEURUSDの2023年全期間の過去データ（H1時間足）でおこなわれました。解析に用いたすべてのインジケーターは、デフォルトパラメータ設定で使用しました。 初期学習フェーズでは、以前の研究で収集したデータセットを使用しました。このデータセットは、進化するActor方策に適応するため定期的に更新されました。 複数回の学習およびデータセット更新サイクルの後、得られたポリシーは、学習セットおよびテストセットの両方で収益性を示しました。 学習済み方策のテストは、2024年1月の過去データでおこなわれ、その他のパラメータは変更しませんでした。結果は以下の通りです。 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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テスト中、モデルの学習はEURUSDの2023年全期間の過去データ（H1時間足）でおこなわれました。解析に用いたすべてのインジケーターは、デフォルトパラメータ設定で使用しました。
初期学習フェーズでは、以前の研究で収集したデータセットを使用しました。このデータセットは、進化するActor方策に適応するため定期的に更新されました。 複数回の学習およびデータセット更新サイクルの後、得られたポリシーは、学習セットおよびテストセットの両方で収益性を示しました。
学習済み方策のテストは、2024年1月の過去データでおこなわれ、その他のパラメータは変更しませんでした。結果は以下の通りです。
作者: Dmitriy Gizlyk