Dmitriy Gizlyk / プロファイル

以前の記事では、ネットワーク内のすべてのニューロンに対して同じ学習率を用いてニューラルネットワークをトレーニングするためにストキャスティクススロープ降下法を使用しました。 本論文では、各ニューロンの学習速度を変化させることができる適応学習法に着目します。 その是非についても検討していきたいと思います。

これまで、様々な種類のニューラルネットワークをその実装とともに考察してきました。 すべての場合において、ニューラルネットワークは、学習率を選択する必要があるグラディエントディーセント法を用いてトレーニングされました。 今回は、正しく選択されたレートの重要性とニューラルネットワーク学習への影響を例を用いて示したいと思います。

ニューラルネットワークの実装のいくつかのタイプについては、これまで説明してきました。 これまで考慮されたネットワークでは、各ニューロンに対して同じ操作が繰り返されます。 さらに論理的な進展としては、ニューラルネットワークの学習プロセスを高速化するために、現代の技術が提供するマルチスレッドコンピューティング機能を利用することです。 可能な実装の1つは、この記事で説明しています。

これまでニューラルネットワークの勉強を続けてきました。 この記事では、ニューラルネットワークのもう一つのタイプであるリカレントネットワークについて考えてみます。 このタイプは、MetaTrader 5の取引プラットフォームで価格チャートで表現される時系列を使用するために提案されています。

ニューラルネットワークの話題の続きとして、畳み込み型ニューラルネットワークの考察を提案します。 この種のニューラルネットワークは、通常、視覚的なイメージの分析に適用されます。 本稿では、これらのネットワークの金融市場への応用について考察します。

第2回目の今回は、引き続きニューラルネットワークの勉強をし、作成したCNetクラスをEAで使用した例を考えていきます。 学習時間、予測精度ともに同様の結果を示す2つのニューラルネットワークモデルを用いてタスクを行います。

人工知能は、多くの場合、幻想的で複雑で理解できない何かに関連付けられます。 同時に、人工知能は日常生活の中でますます言及されています。 ニューラルネットワークの使用に関する成果に関するニュースは、多くのさまざまなメディアで取り上げられています。 この記事の目的は、誰でもニューラルネットワークを作成し、トレードでAIの成果をあげることを示すためにあります。

この記事は、前回のピボット・パターン：『ダブルトップ・ダブルボトム』パターンのテストの論理的な続編になります。ここでもう一つのよく知られている『ヘッドアンドショルダー』の反転パターンを検討し、2つのパターンの取引パフォーマンスを比較し、2つのパターンの取引を1つの取引システムに組み合わせてみたいと思います。

トレーディングの実践において、トレーダーはしばしば、トレンドの傾向の逆転のポイントを探します。なぜなら、トレンドが生まれたときに、その価格が最も大きな変動の可能性を秘めているからです。そのため、技術分析の実践において、様々な反転パターンが考慮されます。最も有名で頻繁に使用されるパターンの1つはダブルトップ・ダブルボトムです。この記事では、パターンの自動検出の例を提案し、またその履歴データに対する収益性をテストします。

テイクプロフィットによる決済ではなく、リミットオーダーを使用した決済方法は、フォーラムでも長い間議論の対象でした。 このアプローチの利点は一体何であり、どのようにしてトレードで実現できるでしょうか。 この記事では、このトピックのビジョンを提供します。

トレーディングロボットの主な利点は、リモートの VPS サーバー上で24時間動作できることです。 しかし、時にはサーバーに直接アクセスすることができず、タスクに介入する必要があります。 EAをリモートで管理することは可能でしょうか。 この記事では、外部コマンドを使用してEAを制御するオプションの1つを提案します。

トレーディングロボットの効率は、そのパラメータの正しい選択 (最適化) に依存します。 ただし、ある特定の時間間隔で最適と見なされるパラメータは、別の期間でもその有効性を保持することはできません。 その上、EA がテストの期間で利益を出したとしてもリアルでは損失になることもあります。 継続的な最適化における問題はこれらを背景としています。 ルーチンワークに直面するとき、人は自動化する方法を模索しようとします。 この記事では、この問題を解決するための非標準的なアプローチを提案します。

トレード戦略には多くのものがあります。 トレードのために、ある戦略はトレンドを探し、またある戦略はレンジ価格変動の範囲を定義します。 この2つのアプローチを組み合わせて収益性を高めることは可能でしょうか。

テクニカル分析に複数の時系列を比較することは、適切なツールを必要としますが一般的なタスクです。 この記事では、グラフィカル解析のツールを開発し、2つ以上の時系列間の相関関係を検出します。

トレードシグナルサービスは、飛躍的に発展しています。シグナルプロバイダーに自分の資金を任せつつも、デポジットを失うリスクは最小限にしたいものです。このトレードシグナルについて理解するにはどうればいいのでしょうか？また利益を得ることができるシグナルを見つけるにはどうしたらいいのでしょうか？この記事では、チャート上でトレードシグナルを視覚的に分析する為のツールを作成する方法をご紹介します。