記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第85回）：ストキャスティクスとFrAMAのパターンを用いたβ-VAEによる推論」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2026.01.08 07:01 新しい記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第85回）：ストキャスティクスとFrAMAのパターンを用いたβ-VAEによる推論」はパブリッシュされました: 本記事は、ストキャスティクスとフラクタル適応型移動平均の組み合わせを紹介した「第84回」の続きです。今回は推論フェーズでの学習結果の活用に焦点を移し、前回の記事で取り上げた低調なパターンの成績を改善できるかどうかを検討します。ストキャスティクスとFrAMAは、モメンタムとトレンドを補完する関係にあります。推論フェーズでの学習結果の活用では、以前に考察したβ変分オートエンコーダ(β-VAE)のアルゴリズムを再度利用します。また、いつものように、MQL5ウィザードとの統合を目的として設計されたカスタムシグナルクラスの実装も継続します。 前回の記事では、ストキャスティクスとFrAMAから導出した10種類の主要パターン、Pattern_0からPattern_9までを考察しました。ウォークフォワードテストの結果、これらのパターンのパフォーマンスには大きな差がありました。具体的には、Pattern_0からPattern_4およびPattern_7とPattern_8は、異なる市場環境を活かすことを目的として選定した複数の資産において一貫して利益を上げることができ、一定の堅牢性を示しました。しかし、Pattern_5、Pattern_6、Pattern_9は明らかに低調で、アウトオブサンプルのウォークフォワード期間において利益を示すことができませんでした。 ここで重要なのは、テストウィンドウが非常に限られていることです。したがって、これらの結果はあくまでどのパターンをさらに検証すべきかの指針であり、信頼可能なパターンを決定するものではありません。低調なパターンは、次の通り定義されます。Pattern_5はFrAMAがフラットでストキャスティクスが上方向にクロスするパターン、Pattern_6はストキャスティクスが買われ過ぎ/売られすぎのフックを形成し、FrAMA傾斜が上向きになるパターン、Pattern_9はストキャスティクスが極端なレベルにありFrAMA傾斜が逆方向の場合です。 これらの失敗は、パターン自体の柔軟性が不足していることが原因である可能性があります。または、テスト範囲が狭すぎたため、長期的には堅牢なパターンが見過ごされた可能性も考えられます。この議論は、読者自身による独自の検証を通じて判断するのが最適です。本記事では、機械学習を用いてPattern_5、Pattern_6、Pattern_9の低調なパフォーマンスを改善できるかどうかを検証します。 買いシグナル(Pattern_5)： FrAMA横這い + ストキャスティクスが30未満で上方向にクロス 作者: Stephen Njuki 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
新しい記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第85回）：ストキャスティクスとFrAMAのパターンを用いたβ-VAEによる推論」はパブリッシュされました:
前回の記事では、ストキャスティクスとFrAMAから導出した10種類の主要パターン、Pattern_0からPattern_9までを考察しました。ウォークフォワードテストの結果、これらのパターンのパフォーマンスには大きな差がありました。具体的には、Pattern_0からPattern_4およびPattern_7とPattern_8は、異なる市場環境を活かすことを目的として選定した複数の資産において一貫して利益を上げることができ、一定の堅牢性を示しました。しかし、Pattern_5、Pattern_6、Pattern_9は明らかに低調で、アウトオブサンプルのウォークフォワード期間において利益を示すことができませんでした。
ここで重要なのは、テストウィンドウが非常に限られていることです。したがって、これらの結果はあくまでどのパターンをさらに検証すべきかの指針であり、信頼可能なパターンを決定するものではありません。低調なパターンは、次の通り定義されます。Pattern_5はFrAMAがフラットでストキャスティクスが上方向にクロスするパターン、Pattern_6はストキャスティクスが買われ過ぎ/売られすぎのフックを形成し、FrAMA傾斜が上向きになるパターン、Pattern_9はストキャスティクスが極端なレベルにありFrAMA傾斜が逆方向の場合です。
これらの失敗は、パターン自体の柔軟性が不足していることが原因である可能性があります。または、テスト範囲が狭すぎたため、長期的には堅牢なパターンが見過ごされた可能性も考えられます。この議論は、読者自身による独自の検証を通じて判断するのが最適です。本記事では、機械学習を用いてPattern_5、Pattern_6、Pattern_9の低調なパフォーマンスを改善できるかどうかを検証します。
買いシグナル(Pattern_5)： FrAMA横這い + ストキャスティクスが30未満で上方向にクロス
作者: Stephen Njuki