記事「取引におけるニューラルネットワーク：2次元接続空間モデル(Chimera)」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2026.01.28 07:35 新しい記事「取引におけるニューラルネットワーク：2次元接続空間モデル(Chimera)」はパブリッシュされました: この記事では、革新的なChimeraフレームワークについて解説します。Chimeraは二次元状態空間モデルを用い、ニューラルネットワークで多変量時系列を解析する手法です。この方法は、従来手法やTransformerアーキテクチャを上回る低い計算コストで高い精度を実現します実現します。 従来の統計手法は、生データの前処理が多く必要で、複雑な非線形依存性を十分に捉えられないことが多くあります。深層ニューラルネットワークは高い表現力を持ちますが、Transformer系のモデルは計算量が二次関数的に増加するため、多数の特徴を持つ多変量時系列への応用が難しいです。また、季節成分や長期トレンドの分離が不得手であったり、事前の仮定に依存しすぎることで、実務上の柔軟性が制限されます。 これらの課題に対して、論文「Chimera:Effectively Modeling Multivariate Time Series with 2-Dimensional State Space Models」で提案されたアプローチがChimeraです。Chimeraは二次元状態空間モデル(2D-SSM)を採用しており、時間軸方向と変数軸方向の両方に線形変換を適用します。Chimeraは、時間次元に沿った状態空間モデル、変数次元に沿った状態空間モデル、および次元間の遷移という3つの主要コンポーネントで構成されています。パラメータはコンパクトな対角行列に基づき構成されており、従来の統計モデルや現代的なSSMアーキテクチャの表現を再現可能です。 さらに、Chimeraは適応的離散化を取り入れることで、季節性パターンや動的システムの特性を考慮します。 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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従来の統計手法は、生データの前処理が多く必要で、複雑な非線形依存性を十分に捉えられないことが多くあります。深層ニューラルネットワークは高い表現力を持ちますが、Transformer系のモデルは計算量が二次関数的に増加するため、多数の特徴を持つ多変量時系列への応用が難しいです。また、季節成分や長期トレンドの分離が不得手であったり、事前の仮定に依存しすぎることで、実務上の柔軟性が制限されます。
これらの課題に対して、論文「Chimera:Effectively Modeling Multivariate Time Series with 2-Dimensional State Space Models」で提案されたアプローチがChimeraです。Chimeraは二次元状態空間モデル(2D-SSM)を採用しており、時間軸方向と変数軸方向の両方に線形変換を適用します。Chimeraは、時間次元に沿った状態空間モデル、変数次元に沿った状態空間モデル、および次元間の遷移という3つの主要コンポーネントで構成されています。パラメータはコンパクトな対角行列に基づき構成されており、従来の統計モデルや現代的なSSMアーキテクチャの表現を再現可能です。
さらに、Chimeraは適応的離散化を取り入れることで、季節性パターンや動的システムの特性を考慮します。
作者: Dmitriy Gizlyk