記事「時系列マイニングのためのデータラベル(第5回):ソケットを使用したEAへの応用とテスト」についてのディスカッション

 

新しい記事「時系列マイニングのためのデータラベル(第5回):ソケットを使用したEAへの応用とテスト」はパブリッシュされました:

この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。

前回の記事では、自分のニーズに合わせてデータにアノテーションを付け、それを使用して時系列予測モデルを訓練する方法について説明しましたが、これらのモデルをより良く使用する方法について、あまり良いアイデアをお持ちでないかもしれません。次に、作成したモデルをMetaTrader 5の履歴バックテストで検証し、EAに組み込む方法について説明します。ただし、EAでは重要なロジックとしてストラテジーが必要であり、実際に使えるストラテジーには具体的な理論的根拠が必要であり、その堅牢性を確保するために多くの検証と調整が必要であることを知っておく必要があります。

この記事の戦略は非常に単純なものであり、あくまで簡単なデモンストレーション例です。もちろん、多くの様々なライブラリのサポートにより、pythonだけでこの作業を完了することもできますが、MetaTrader 5はこのような便利で包括的なバックテストツールを提供し、より正確に取引環境をシミュレートすることができるので、バックテストのプラットフォームとしてMetaTrader 5クライアントを選択する必要があります。ただ、モデル作成環境がpythonであるのに、MetaTrader 5の履歴バックテストはMQL5で実装しなければなりません。バックテスト作業の実装は少々難しいですが、解決策がないわけではありません。この記事では、モデルの品質の向上と向上に役立てるために、MetaTrader 5環境でモデルをバックテストするための3つの異なる方法について説明します。これから何回かに分けて様々なメソッドを紹介しますが、今回はWebSocketメソッドについて説明します。

作者: Yuqiang Pan

理由: