記事「取引におけるニューラルネットワーク：層状メモリを持つエージェント」についてのディスカッション

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新しい記事「取引におけるニューラルネットワーク：層状メモリを持つエージェント」はパブリッシュされました:

層状メモリアプローチは、人間の認知プロセスを模倣することで、複雑な金融データの処理や新しいシグナルへの適応を可能にし、動的な市場における投資判断の有効性を向上させます。

金融データの量は日々増加しており、トレーダーは単に迅速にデータを処理するだけでなく、深く分析して正確かつタイムリーな意思決定をおこなうことが求められます。しかしながら、人間の記憶や注意力には限界があり、大量の情報を扱う際に重要なイベントを見逃したり、誤った結論に至ったりする可能性があります。このため、異種データを効率的かつ高精度で統合できる自律型取引エージェントの必要性が高まっています。こうした課題に対する解決策のひとつは、論文「FinMem:A Performance-Enhanced LLM Trading Agent with Layered Memory and Character Design」で提案されています。

提案されたFinMemフレームワークは、大規模言語モデル(LLM)ベースの革新的なエージェントであり、ユニークな多層メモリシステムを導入しています。このアプローチにより、異なる種類や時間的重要度を持つデータの効率的な処理が可能となります。FinMemのメモリモジュールは、短期的データ処理用のワーキングメモリと、情報の重要度・関連性に応じて分類される階層化された長期メモリに分かれています。たとえば、日々のニュースや短期的な市場変動は表層レベルで分析され、長期的な影響を持つレポートや研究はより深いメモリ層に蓄積されます。この構造により、エージェントは情報を優先順位付けし、最も関連性の高いデータに集中することができます

FinMemのプロファイリングモジュールにより、エージェントは専門的な文脈や市場状況に適応可能です。個人の好みやリスクプロファイルを考慮することで、最大効率の戦略に合わせた調整がおこなえます。また、意思決定モジュールは、現在の市場データと蓄積されたメモリを統合して、十分に根拠のある戦略を生成します。これにより、短期的なトレンドと長期的なパターンの両方を考慮することが可能です。このような認知科学に基づく設計により、FinMemは重要な市場イベントを記憶して活用することができ、意思決定の精度と適応性を向上させます。

作者: Dmitriy Gizlyk

[djgagarin]

こんにちは。残念ながらResearch.mq5ファイルをコンパイルすることができません。- パラメータの数が正しくありません。それ以上進めません(

[Dmitriy Gizlyk]

djgagarin #:
こんにちは。残念ながら、Research.mq5ファイルをコンパイルすることができません。- パラメータの数が正しくありません。私は先に進むことができません(

Researchファイルはどのカタログから読み込まれていますか？確かに多くのパラメータがあります。この作品では1つのモデルしか使用していません。

[djgagarin]

Dmitriy Gizlyk #:

リサーチファイルはどのカタログからダウンロードされたのですか？実に多くのパラメータがありますね。この論文では1つのモデルしか使用していません。

この論文にどのカタログを使えばいいのか、教えていただけますか？

[Dmitriy Gizlyk]

djgagarin #:

この記事のために使用するカタログを私に指示してください？

この記事に関連するファイルはすべてFinMemフォルダにあります。

[djgagarin]

いろいろ試してみたが、あなたのような結果は得られなかった。

申し訳ありませんが、どのファイルをどのような順番で実行すればよいか、適切な指示をお願いします。

ありがとうございました。