記事「MQL5の圏論（第16回）：多層パーセプトロンと関手」についてのディスカッション

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本連載16回目となる今回は、関手と、それが人工ニューラルネットワークを使ってどのように実装できるかを見ていきます。当連載ではこれまで、ボラティリティを予測するというアプローチをとってきましたが、今回はポジションのエントリーとエグジットのシグナルを設定するためのカスタムシグナルクラスの実装を試みます。

ただし今回は、前回の記事のようにS&P500のボラティリティだけでなく、そのトレンドにも注目します。その短期的な（毎月の）トレンドを予測し、エキスパートアドバイザー(EA)でポジションを建てるためにそれらの予測を使用したいと考えています。つまり、本連載でこれまで扱っていた「Expert Trailing」クラスではなく、「Expert Signal」クラスを扱うことになります。つまり、経済カレンダーのデータのグラフに関手ベースの変換を実行すると、S&P500の予想される変化が得られます。この実装は、多層パーセプトロンの助けを借りて実現されます。

前回の記事では、4つの経済データをリンクさせた単純な仮説を図式化しましたが、単純化しすぎており、時系列グラフとして示しませんでした。下図はそれを実現しようとするものです。

作者: Stephen Njuki