記事「MetaTrader 5機械学習の設計図（第2回）：機械学習のための金融データのラベリング」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.11.26 11:18 新しい記事「MetaTrader 5機械学習の設計図（第2回）：機械学習のための金融データのラベリング」はパブリッシュされました: 本連載「機械学習の設計図」の第2回では、単純なラベル付けがなぜモデルを誤った方向に導いてしまうのか、そしてトリプルバリア法やトレンドスキャン法といった高度な手法をどのように適用すれば、リスクを考慮した堅牢なターゲットを定義できるのかをご紹介します。計算負荷の高いこれらの手法を最適化する実践的なPythonコード例も多数取り上げ、市場のノイズに満ちたデータを、現実の取引環境に即した信頼性の高いラベルへと変換する方法を詳しく解説します。 想像してみてください。あなたはエリート狙撃兵になるための訓練を受けています。射撃練習にどちらを使うべきでしょうか。完璧な円が描かれた紙の標的か、人間のシルエットを模した実戦的な標的か。答えは明らかで、実際の戦闘状況を反映した標的で練習すべきです。 機械学習を金融市場に適用する際も同じです。学術研究では「固定時間ラベリング(fixed-time horizon labeling)」がよく用いられますが、これは先ほどの紙の円形ターゲットに相当します。この手法は「X日後に価格が上昇しているか下落しているか」という単純な問いを立てます。しかし実際のトレーダーが気にするのは、最終的な価格だけではありません。ストップロスがいつヒットするか、どのタイミングで利益確定すべきか、そしてその過程で価格がどのように動くかが重要です。 考えてみてください。もしあなたが心臓発作を予測するモデルを作るなら、「365日後に生存しているかどうか」だけを見るでしょうか。当然そうではありません。警告サイン、早期介入、医療判断に関わる一連の状況を把握するはずです。金融市場でもこれと同じです。 本記事は、Pythonの基本操作と機械学習の基礎概念を理解している読者を対象とします。すぐに実践できるコード例と現場レベルの応用について、深く掘り下げて解説していきます。 作者: Patrick Murimi Njoroge 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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想像してみてください。あなたはエリート狙撃兵になるための訓練を受けています。射撃練習にどちらを使うべきでしょうか。完璧な円が描かれた紙の標的か、人間のシルエットを模した実戦的な標的か。答えは明らかで、実際の戦闘状況を反映した標的で練習すべきです。
機械学習を金融市場に適用する際も同じです。学術研究では「固定時間ラベリング(fixed-time horizon labeling)」がよく用いられますが、これは先ほどの紙の円形ターゲットに相当します。この手法は「X日後に価格が上昇しているか下落しているか」という単純な問いを立てます。しかし実際のトレーダーが気にするのは、最終的な価格だけではありません。ストップロスがいつヒットするか、どのタイミングで利益確定すべきか、そしてその過程で価格がどのように動くかが重要です。
考えてみてください。もしあなたが心臓発作を予測するモデルを作るなら、「365日後に生存しているかどうか」だけを見るでしょうか。当然そうではありません。警告サイン、早期介入、医療判断に関わる一連の状況を把握するはずです。金融市場でもこれと同じです。
本記事は、Pythonの基本操作と機械学習の基礎概念を理解している読者を対象とします。すぐに実践できるコード例と現場レベルの応用について、深く掘り下げて解説していきます。
作者: Patrick Murimi Njoroge