記事「取引におけるニューラルネットワーク：あらゆる市場レジームで頑健な売買シグナル（Attentionモジュール）」についてのディスカッション
ドミトリーさん、こんにちは！
私たちのような素人にも理解できるよう、モデルの動作を実演するための簡単なスクリプトを作成していただけませんか。非常に単純な合成データ、例えば10個のデータポイント、2つの特徴量といったもので構いません。損失関数のグラフを表示したり、ログに出力したりできる機能もあれば嬉しいです。可能であれば、CPUのみで動作するものをお願いします。
というのも、あなたが作成するモデルは複雑で、理解するのが難しいからです。もっとわかりやすい例が欲しいんです :)
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株式市場を分析していると想像してみてください。 原油価格が上昇し始めると、その影響はほぼ即座に石油会社の株価に反映されます。 また、産油国の通貨だけでなく、関連する産業部門全体も、これに追随する可能性があります。 価格の時系列データのみに基づいて構築された従来のモデルは、特定の金融商品の直接的な推移しか捉えることができません。一方、ST-Expertは、時間軸だけでなく市場の相互関係が織りなす空間も扱うため、変化の連鎖全体を捉えることが可能です。
このフレームワークのアーキテクチャは、混合エキスパートの原理、すなわち複数のエキスパートを組み合わせるという考え方に基づいています。 このアプローチは、投資委員会の活動に例えることができます。 ここでは、さまざまな専門分野を持つアナリストたちが一堂に会しています。ある者はテクニカル分析を専門とし、別の者はマクロ経済学を専門とし、さらに別の者はセクター間の相関関係を追跡しています。 個々に見れば、それぞれには限られた能力しかありません。 しかし、それぞれの意見を組み合わせると、最終的な判断は現実にずっと近いものになります。 ST-Expertでも同様です。各エキスパートブロックがそれぞれの分析領域を担当し、システムはそれらの予測を統合して、一貫した解を導き出します。
作者: Dmitriy Gizlyk