記事「時系列マイニング用データラベル（第３回）：ラベルデータの利用例」についてのディスカッション

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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、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。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。

この記事では、Metatrader 5取引プラットフォームを通じてPyTorchLightningおよびPyTorchForecastingフレームワークを使用して、ニューラルネットワークに基づく金融時系列予測を実装する方法を紹介します。

今回は、これら2つのフレームワークを選択した理由と使用したデータ形式についても説明します。

データに関しては、前2回の記事のデータラベリングによって生成されたデータを利用できます。これらは同じ形式を共有しているため、このペーパーの方法論に従って簡単に拡張できます。

作者: Yuqiang Pan

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