記事「MQL5での量子ニューラルネットワーク（第1回）：インクルードファイルの作成」についてのディスカッション

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新しい記事「MQL5での量子ニューラルネットワーク（第1回）：インクルードファイルの作成」はパブリッシュされました:

量子原理と人工知能に基づく取引システムを構築するための新しいアプローチを紹介しています。著者は、量子力学と最新のAIアーキテクチャを組み合わせることで、従来の機械学習の枠を超える独自のニューラルネットワークの開発について説明しています。

人間の脳は、複数の種類の記憶を同時に利用しています。経験豊富なトレーダーがチャートを見ると、過去に似た状況を瞬時に思い出し、現在のコンテキストを分析し、次に何が起こる可能性があるのかを直感的に理解します。この原理が、ContextAnalyzerの基礎となっています。これは、人間の直感をデジタルのかたちで再現することを目指した革新的なコンポーネントです。

私たちの記憶システムは5つのレベルで動作し、それぞれが異なる役割を担います。短期記憶は、市場で瞬間的に発生する変化、つまり個々のティックや価格変動を捉えます。中期記憶は、時間足や日足レベルのトレンドに関する情報を蓄積します。長期記憶は、数か月から数年にわたって形成される基本的なパターンを保存します。

しかし、本当の魔法が始まるのはエピソード記憶からです。これは、ボラティリティの急激な上昇、予想外のニュース、トレンドの変化など、本当に重要な出来事が発生したときだけ活性化されます。こうした瞬間は特に強く記憶に刻まれ、独自の「記憶」を形成します。そしてシステムは、それらを将来、類似した状況を認識するために利用します。


作者: Yevgeniy Koshtenko

 
エフゲニー、君は盛り上げ方が上手だね





 
Ivan Butko #:
エフゲニー、盛り上げ方が上手だね
これ、ChatGPTが書いてるんだね）
 
Ivan Butko #:
エフゲニー、盛り上がりを演出するのが上手だね





でも、何が問題なの？かつてトランスフォーマーこそが、自然言語処理技術を強力に推進したんだ。以前のRNNと比べれば、これは確かにすごい。将来は、量子コンピューティングとニューラルネットワークの融合が見られると思うし、 論文にあるように、モデルの12個のコピーが円環状に配置され、まるでブースト効果のように互いの結果を向上させ、互いの出力、信頼度、誤差に基づいて学習する「リング型メタニューラルネットワーク」アーキテクチャは、非常に有望だ。 こちらは事前学習すら行っていないテストですが、単にオンラインで学習しているだけです……


削除済み  

記事に掲載されていたスクリプトは、インクルードファイルを置き換えた後、ようやくコンパイルできました。そうしないと、ニューラルネットワークが認識されません。おそらく、記事を最後まで読み終えないまま、それを「エキスパート」セクションにアップロードしてしまったからでしょう。

//#include <Shtenco_SimpleQuantumNeural.mqh>
#include  <QuantumNeuralMQL.mqh>

でも、結局、何を何を使ってテストすればいいのか、さっぱり分かりません :) まるで宿題みたいですね――ボットを完成させること？
 
Maxim Dmitrievsky #:

記事のスクリプトは、インクルードファイルを置き換えた後、ようやくコンパイルできました。そうしないと、ニューラルネットワークが認識されません。おそらく、記事を最後まで読み終える前に「エキスパート」セクションにアップロードしてしまったからでしょう。


でも、結局、何を何を使ってテストすればいいのかさっぱり分かりません :) まるで宿題みたいですね――ボットを完成させること？

こんにちは、マキシムさん！今、ファイルを置き換えました。記事の異なるバージョン間でインクルードファイルを混同していました。

ボットについては、次のパートでこのニューラルネットワークを使ったシンプルなボットを紹介します）

削除済み  
Yevgeniy Koshtenko #:

こんにちは、マキシム！今、ファイルを差し替えました。記事の異なるバージョン間でインクルードファイルを取り違えていました。

ボットについてですが、次のパートではこのNSを使ったシンプルなボットを紹介する予定です）

よろしく、いいね、ちょっといじってみよう :)

 
この記事のコンセプトは素晴らしく、興味深いものです。システムの量子的な性質を十分に理解できましたし、MQL5コミュニティで見つけた中で、これが初めての試みだと思います。素晴らしいですね。ぜひ続けてください。
 
Maxim Dmitrievsky #:

記事のスクリプトは、インクルードファイルを置き換えた後、ようやくコンパイルできました。そうしないと、ニューラルネットワークが認識されません。おそらく、記事を最後まで読み終える前に「エキスパート」セクションにアップロードしてしまったからでしょう。


でも、結局、何を基にテストすればいいのかさっぱり分かりません :) まるで宿題みたいですね――ボットを完成させること？
Yevgeniy Koshtenko#:

え、何が問題なんですか？ まさにトランスフォーマーこそが、かつて自然言語処理技術を飛躍的に前進させたのです。以前のRNNと比べれば、これは確かに優れています。将来的には、量子コンピューティングとニューラルネットワークの融合が見られるようになると思います。 論文にあるように、モデルの12個のコピーが円環状に配置された「リングメタニューラルネットワーク」アーキテクチャは順調に進展しており、まるでブースト効果のように互いの結果を向上させ、互いの出力、信頼度、誤差から学習しています。 こちらは事前学習すら行っていないテストですが、単にオンラインで学習しているだけです……


2017年のデータを使ったテストですか？

なぜ24年や25年ではないのですか？

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