記事「MQL5でONNXモデルをアンサンブルする方法の例」についてのディスカッション

MetaQuotes 2023.05.16 10:34

ONNX (Open Neural Network eXchange)は、ニューラルネットワークを表現するために構築されたオープンフォーマットです。この記事では、1つのエキスパートアドバイザー(EA)で2つのONNXモデルを同時に使用する方法を示します。

安定した取引のためには、通常、取引される商品と取引戦略の両方を多様化することが推奨されます。同じことが機械学習モデルにも当てはまります。複雑なモデルを1つ作成するよりも、いくつかの単純なモデルを作成する方が簡単ですが、これらのモデルを1つのONNXモデルに組み立てるのは難しい場合があります。

ただし、1つのMQL5プログラムで複数の訓練済みONNXモデルを組み合わせることができます。この記事では、投票分類器と呼ばれるアンサンブルの1つを検討します。このようなアンサンブルを実装するのがいかに簡単かをお見せします。

最初のモデルのテスト結果

次に、2番目のモデルをテストします。2番目のモデルのテスト結果は次のとおりです。

2番目のモデルのテスト結果

2番目のモデルは、最初のモデルよりもはるかに強力であることが判明しました。この結果は、弱いモデルはアンサンブルする必要があるという理論を裏付けています。ただし、この記事はアンサンブルの理論に関するものではなく、実際のアプリケーションに関するものでした。