記事「取引におけるニューラルネットワーク：周波数領域での異常検知（最終回）」についてのディスカッション

MetaQuotes 2026.08.03 09:17

フーリエ変換と周波数パッチングの仕組みを組み合わせ、市場の異常を高精度に検出するCATCHフレームワークの実装を続けます。提案されたアプローチに対する独自の実装を完成させるとともに、新しいモデルを実際の市場履歴データで検証します。

学習には、MetaTrader 5ストラテジーテスターで生成されたランダムエピソードを用いて構築したデータセットを使用しました。このデータセットは、2024年全期間のEURUSD M1履歴データを基にしています。

モデルの評価は、2025年1月から3月までの履歴データを用いて実施しました。実験条件の客観性を維持し、戦略性能を偏りなく評価するため、すべての実験パラメータは変更していません。この設定により、モデルが単に学習データを記憶するのではなく、新しい市場環境へ適応する能力を示していることを確認できます。

テスト結果を以下に示します。