記事「MQL5での量子ニューラルネットワーク（第3回）：量子ビットに基づく仮想量子プロセッサ」についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事「MQL5での量子ニューラルネットワーク（第3回）：量子ビットに基づく仮想量子プロセッサ」はパブリッシュされました:

数学的アナロジーではなく、量子原理に基づく本格的な量子シミュレータを使用した取引システムの構築に焦点を当てています。このシステムでは、3つの仮想量子ビット、量子ゲート、重ね合わせの原理を使用して市場を分析します。また、MQL5で実装されたMetaTrader 5用自動売買EAとして実装されています。最大の成果は、単なるシミュレーションから、金融情報処理における実際の量子原理の利用へ移行したことです。

研究の第2回では、量子的な効果を数学的に模倣したシステムを開発しました。そこでは、共鳴（コサイン）、干渉（サイン）、デコヒーレンス（指数関数）のような数学的モデルを使用していました。しかし、これはあくまでも量子現象の模倣にとどまっていました。形式的には洗練されて見えましたが、本質的には量子的なシステムではありませんでした。

時間が経つにつれて、このモデルは洗練されているものの、量子処理の本質である、重ね合わせ、量子もつれ、測定による不可逆性を捉えられていないことが明らかになりました。私たちは原理ではなく、関数を扱っていたのです。

従来の古典的アプローチには依然として限界があります。

• LSTM → 正解率は最大でも約58%
• Transformer → ノイズの影響を受けやすい
• ARIMA → その有効性を失っている
• 各種モデル → 過学習によって不安定になる

重要なブレークスルー：仮想量子ビットへの移行

第2バージョンでは、数学的な類似モデルの代わりに、本格的な量子プロセッサを使用します。構成は3量子ビット、8次元の状態空間、量子ゲート、測定です。アーキテクチャも全面的に見直されています。現在では、すべての演算が量子力学の法則に従って動作します。具体的には、ユニタリ性、正規化、測定時の挙動などが考慮されています。

作者: Yevgeniy Koshtenko

[Anatoli Kazharski]

@Yevgeniy Koshtenko

アーカイブ内にPropRiskManagerLoss.mqh の重複ファイルがあります：

QuantumProp_EA_Lite.mq5を エラーなしでコンパイルするには、HybridQuantumNeuralV3.mqh ファイルが不足しているようです。

[Yevgeniy Koshtenko]

Anatoli Kazharski #:

@Yevgeniy Koshtenko

アーカイブ内にPropRiskManagerLoss.mqh の重複ファイルがあります：

QuantumProp_EA_Lite.mq5を エラーなしでコンパイルするには、HybridQuantumNeuralV3.mqh ファイルが不足しているようです。

どうもありがとうございます！ 私も今気づきました。最新のファイルで再確認のために送信しました）

[Sergei Goncharov]

MetaQuotes:

MQL5に記事「量子ニューラルネットワーク（第3部）：キュービットを用いた仮想量子プロセッサ」が公開されました：

著者：Yevgeniy Koshtenko

エフゲニーさん、これはまさに優れたプロフェッショナル向け製品ですね。テストを行ってフィードバックを送ります。ところで、この学習モデルを、例えばPythonのLSTMモデルの場合のように、学習にGPUを使わせることはできないのでしょうか？ もしすでにこの件について調査済みなら、時間を無駄にしないためにも教えてほしい。もしそうでなければ、一緒に考えてみよう。このモデルではハードウェアの性能が重要だからね。それも当然だ。深い分析に基づく質の高いモデルなら、ハードウェアへの要求が厳しいのは当然のことだ。

[sindicato]

おはようございます。

記事に記載されているテストを再現することができず、似たようなグラフすら作成できませんでした。

パラメータとシンボルを教えていただけますか？

よろしくお願いします。