지난 글에서 어썸 오실레이터와 엔벨로프 채널의 지표 쌍을 소개했고, 해당 쌍의 테스트에서 2년간의 테스트 기간 동안 10개의 패턴 중 7~8개의 패턴이 진행되었습니다. 일반적으로 보조지표 쌍을 도입한 후에는 머신러닝이 해당 보조지표 신호의 성능에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴봅니다. 이번 글에서도 예외는 아니어서 지도 학습 네트워크를 필터로 사용하여 신호를 보완할 경우 패턴 4,8,9가 어떻게 영향을 받을 수 있는지 살펴볼 것입니다. 네트워크에서는 커널/채널의 크기가 도트 프로덕트 커널에 의해 결정되고 교차 시간 주의가 있는 CNN을 사용합니다.
지난 글에서 게이터 오실레이터와 누적/분산 오실레이터의 조합을 통한 5가지 신호 패턴을 소개했으며, 이번 글에서는 총 10가지 패턴 중 마지막 5가지 패턴을 살펴보겠습니다. 각 보조지표 페어링에 대해 10개의 신호 패턴을 살펴봤으며, 이 형식은 계속 유지될 것입니다. 지난 글에서 30분 단위로 GBP JPY 쌍을 테스트한 결과 0, 3, 4 패턴이 포워드 워크에 어려움을 겪는 것으로 나타났지만 지도 학습으로 개선할 부분을 선택하기 전에 5~9 패턴에 대한 검토와 테스트를 완료해 보겠습니다.
지난 2편에서는 평소처럼 게이터 오실레이터와 누적/분산 오실레이터의 인디케이터 페어링을 사용하면서 10가지 신호 패턴을 테스트했습니다. 이 과정에서 관행대로 세 가지 일관된 지연 패턴을 발견했습니다: 0, 3, 4. 이 글에서는 이러한 패턴을 무시하거나 무시하지 않고 지도 학습을 통해 성능을 되살릴 수 있는지 살펴보고자 합니다. 커널 회귀와 도트 곱 유사성으로 강화된 CNN을 사용하여 이러한 아키텍처를 가진 네트워크가 처음에는 약하게 보이는 신호에서 숨겨진 가치를 추출할 수 있는지 살펴봅니다. 지난 두 개의 글에 따라 모든 테스트는 GBP JPY 쌍과 30분 단위로 진행되었습니다.
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