Gang Wu / プロファイル

この記事では、スキャルピング相場深度ツールの基本的な関数を作成します。 また、CGraphic ライブラリーをベースにしたティック・チャートを開発し、オーダーブックと統合します。 記述された相場深度を使用して、短期トレードの強力なアシスタントツールを作成することが可能になります。

この一連の記事では、取引を含んだ多くの分野で応用されているディープニューラルネットワーク（DNN）の探索を続けます。ここでは、実践的な実験によって新しい方法や概念をテストするとともにこのテーマの新しい次元を探求する予定です。シリーズの最初の記事は、DNNのデータを準備することを目的としています。

このディープニューラルネットワークシリーズ第2稿では、モデルを訓練するためのデータを準備する過程で予測変数の変換と選択を検討します。

本稿では、バギング構造を持つニューラルネットワークのアンサンブルを構築および訓練する方法について説明します。また、アンサンブルを構成する個々のニューラルネットワーク分類器の超パラメータ最適化の特性も特定されます。このシリーズの前の記事で得られた最適化ニューラルネットワークの品質は、作成されたニューラルネットワークのアンサンブルの品質と比較されます。アンサンブルの分類の質をさらに向上させる可能性が考慮されます。

本稿では、様々な訓練の変形によって得られたディープニューラルネットワークのハイパーパラメータにベイズ最適化を適用する可能性について検討します。様々な訓練の変形における最適なハイパーパラメータを有するDNNの分類の質が比較されます。DNN最適ハイパーパラメータの有効性の深さは、フォワードテストで確認されています。分類の質を向上させるための方向性が特定されています。

この記事では、Linda B. RaschkeとLaurence A. Connors の "Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies" に記載されているトレーディングシステムのコードを記述します。 今回は、モメンタムのピンボールシステムを研究します。また、2つのインジケーター、トレードロボットとシグナルブロックの作成について説明します。

今日、トレーダーはだれしもニューラルネットワークについて聞いたことがあり、それを使うのがかっこいいということがわかっています。多数の人がニューラルネットワークを利用してディールを行える人はスーパーヒューマンだと思っています。本稿ではニューラルネットワークのアーキテクチャを説明し、アプリケーションについて記述し、実用例を示していこうと思います。

この記事では、『ニューラルネットワークを利用しつつ、履歴データ上でコンピュータを使って取引戦略を作り上げることは可能か？』という問いについての答えを与えます。

本稿は、『多層』ケーキを焼く初心者を対象としています。