MQL5.community開発履歴

この記事では、確率分布の形状を変えることが最適化アルゴリズムの性能に与える影響について検証します。最適化問題の文脈における様々な確率分布の効率を評価するために、スマート頭足類（SC、Smart Cephalopod）テストアルゴリズムを用いた実験をおこないます。

第１部では、よく知られた一般的なアルゴリズムである焼きなまし法について説明しました。その長所と短所を徹底的に検討しました。第2部では、アルゴリズムを抜本的に改良し、新たな最適化アルゴリズムである等方的焼きなまし（Simulated Isotropic Annealing、SIA）法を紹介します。

定量分析とは何なのか、また、主要プレーヤーがどのように定量分析を使用しているのかを分析します。MQL5言語で定量分析アルゴリズムの1つを作成します。

この記事では、訓練セットにデータを収集する方法について引き続き説明します。明らかに、学習プロセスには環境との絶え間ない相互作用が必要です。しかし、状況はさまざまです。

焼きなましアルゴリズムは、金属の焼きなまし過程にヒントを得たメタヒューリスティックです。この記事では、このアルゴリズムを徹底的に分析し、この広く知られている最適化方法を取り巻く多くの一般的な信念や神話を暴露します。この記事の後半では、カスタムの等方的焼きなまし（Simulated Isotropic Annealing、SIA）アルゴリズムについて説明します。

機械学習モデルの解釈は難しく、このような高度なテクニックを使用して何らかの価値を得たいのであれば、モデルが予想から外れる理由を理解することが重要です。モデルの内部構造に対する包括的な洞察がなければ、モデルのパフォーマンスを低下させるバグを発見できないことがあります。予測できない機能のエンジニアリングに時間を浪費し、長期的にはモデルのパワーを十分に活用できない危険性があります。幸いなことに、モデルの内部で何が起こっているかを正確に見ることができる、洗練され、よく整備されたオールインワンソリューションがあります。