記事「マルコフ状態遷移行列に基づくニューラルネットワークを用いた自己学習型エキスパートアドバイザー」についてのディスカッション - ページ 2 12 新しいコメント Ákos Albert 2026.06.01 15:33 #11 興味深いアプローチだが、文章はところどころかなり奇妙で、非常に楽観的すぎるし、明らかにAIが書いたと思われる表現もある（「このコードは、生の市場データが貴重な知識の霊薬に変換される、正真正銘の錬金術の実験室である」-この文章は一体何なのだろう？）また、このアプローチには構造的、数学的に深刻な問題がある。私は以前マルコフ・マトリックスを扱ったことがあるが、対角値（永続性）が0.67というのは明らかに安定した状態ではない！0.67は、資産が反転する前に同じレジームで平均3日間しかないことを意味し、これは完全に不安定であり、短期的なテクニカルノイズを捕捉しているに過ぎません。また、100バーのローリング・ウィンドウを使用することで、マルコフ・マトリクスがレジーム・シフトに素早く反応できるのか理解できません。日次の時間枠では、ローリング・ウィンドウは99％以上、ある日から次の日まで全く同じデータを持ち越します。その結果、遷移行列は高度に自己相関し、緩慢で遅れの大きい移動平均の ように動く。つまり、市場の構造的なブレークに即座に反応するのではなく、滑らかになり、遅れをとることになる。また、マルコフモデルの経験から言えば、3つ以上の状態（4～5つでも多すぎることがほとんどです）を使用すると、ハット特異解によって退化したモデルが作成されます。ゆっくりと動く過去の頻度の9要素の平坦化された行列を40隠れニューロンの多層パーセプトロンに入力し、直後の次の小節の価格の方向性を予測することは、非常に直感に反するように思われる。入力の特徴は日々非常に静的であり、MLPは600のトレーニングサンプルでオーバーフィットを余儀なくされる。マルコフ・マトリックスに基づくMLPを使ったこのアプローチ全体について私は知らない！ 12 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
興味深いアプローチだが、文章はところどころかなり奇妙で、非常に楽観的すぎるし、明らかにAIが書いたと思われる表現もある（「このコードは、生の市場データが貴重な知識の霊薬に変換される、正真正銘の錬金術の実験室である」-この文章は一体何なのだろう？）また、このアプローチには構造的、数学的に深刻な問題がある。私は以前マルコフ・マトリックスを扱ったことがあるが、対角値（永続性）が0.67というのは明らかに安定した状態ではない！0.67は、資産が反転する前に同じレジームで平均3日間しかないことを意味し、これは完全に不安定であり、短期的なテクニカルノイズを捕捉しているに過ぎません。
また、100バーのローリング・ウィンドウを使用することで、マルコフ・マトリクスがレジーム・シフトに素早く反応できるのか理解できません。日次の時間枠では、ローリング・ウィンドウは99％以上、ある日から次の日まで全く同じデータを持ち越します。その結果、遷移行列は高度に自己相関し、緩慢で遅れの大きい移動平均の ように動く。つまり、市場の構造的なブレークに即座に反応するのではなく、滑らかになり、遅れをとることになる。
また、マルコフモデルの経験から言えば、3つ以上の状態（4～5つでも多すぎることがほとんどです）を使用すると、ハット特異解によって退化したモデルが作成されます。
ゆっくりと動く過去の頻度の9要素の平坦化された行列を40隠れニューロンの多層パーセプトロンに入力し、直後の次の小節の価格の方向性を予測することは、非常に直感に反するように思われる。入力の特徴は日々非常に静的であり、MLPは600のトレーニングサンプルでオーバーフィットを余儀なくされる。マルコフ・マトリックスに基づくMLPを使ったこのアプローチ全体について私は知らない！