記事「ニューラルネットワークが簡単に（第72回）：ノイズ環境における軌道予測」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.08.08 07:47 新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第72回）：ノイズ環境における軌道予測」はパブリッシュされました: 前回説明した目標条件付き予測符号化(GCPC)法では、将来の状態予測の質が重要な役割を果たします。この記事では、金融市場のような確率的環境における予測品質を大幅に向上させるアルゴリズムを紹介したいとおもいます。 過去の軌跡を分析することで将来の資産の動きを予測することは、過去のトレンドの分析が戦略を成功させる重要な要因となる金融市場取引において重要です。将来の資産の軌道は、基礎的要因の変化とそれに対する市場の反応による不確実性を含んでいることが多く、それが将来の資産の潜在的な動きの多くを決定します。したがって、市場の動きを予測する効果的な方法は、潜在的な将来の軌道の分布、あるいは少なくともいくつかのもっともらしいシナリオを生成できなければなりません。 最も可能性の高い予測のための既存のアーキテクチャはかなり多様であるにもかかわらず、金融資産の将来の軌道を予測する場合、モデルは過度に単純化された予測という問題に直面する可能性があります。この問題が解決しないのは、モデルが訓練セットのデータを狭く解釈しているからです。資産の軌跡の明確なパターンがない場合、予測モデルは、金融商品の動きの変化の多様性を捉えることができない、単純または同種の動きのシナリオを生成してしまいます。これは予測精度の低下につながります。 論文「Enhancing Trajectory Prediction through Self-Supervised Waypoint Noise Prediction」の著者は、これらの問題を解決するための新しいアプローチとして、2つのモジュールからなる、自己教師ありウェイポイントノイズ予測(Self-Supervised Waypoint Noise Prediction: SSWNP)を提案しました。 空間整合性モジュール ノイズ予測モジュール 作者: Dmitriy Gizlyk 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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前回説明した目標条件付き予測符号化(GCPC)法では、将来の状態予測の質が重要な役割を果たします。この記事では、金融市場のような確率的環境における予測品質を大幅に向上させるアルゴリズムを紹介したいとおもいます。
過去の軌跡を分析することで将来の資産の動きを予測することは、過去のトレンドの分析が戦略を成功させる重要な要因となる金融市場取引において重要です。将来の資産の軌道は、基礎的要因の変化とそれに対する市場の反応による不確実性を含んでいることが多く、それが将来の資産の潜在的な動きの多くを決定します。したがって、市場の動きを予測する効果的な方法は、潜在的な将来の軌道の分布、あるいは少なくともいくつかのもっともらしいシナリオを生成できなければなりません。
最も可能性の高い予測のための既存のアーキテクチャはかなり多様であるにもかかわらず、金融資産の将来の軌道を予測する場合、モデルは過度に単純化された予測という問題に直面する可能性があります。この問題が解決しないのは、モデルが訓練セットのデータを狭く解釈しているからです。資産の軌跡の明確なパターンがない場合、予測モデルは、金融商品の動きの変化の多様性を捉えることができない、単純または同種の動きのシナリオを生成してしまいます。これは予測精度の低下につながります。
論文「Enhancing Trajectory Prediction through Self-Supervised Waypoint Noise Prediction」の著者は、これらの問題を解決するための新しいアプローチとして、2つのモジュールからなる、自己教師ありウェイポイントノイズ予測(Self-Supervised Waypoint Noise Prediction: SSWNP)を提案しました。
作者: Dmitriy Gizlyk