記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第23回）：CNN」についてのディスカッション

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畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN)もまた、多次元のデータセットを主要な構成要素に分解することに特化した機械学習アルゴリズムです。一般的にどのように達成されるかを見て、別のMQL5ウィザードシグナルクラスのトレーダーへの応用の可能性を探ります。

本連載では、MQL5ウィザードが提供する迅速なテストとプロトタイピング環境を利用して、トレーダーにとって有益な機械学習と統計のアイデアを見ていきます。ゴールは1つの記事で1つのアイデアを見ることに変わりはなく、この作品については当初、少なくとも2つの記事が必要だと考えていたが、どうやら1つの記事に絞ることができそうです。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、その名が示すように、カーネルによって多次元のデータを畳み込み処理します。 

これらのカーネルはネットワークの重みを持ち、多次元の入力データと同様に、通常は行列形式です。後述するように、フィードフォワード中に入力データ行列を反復することで、各反復は実質的に入力データをサイクルします。この「サイクル」が「畳み込み」という名前の由来となっています。 

そこでこの記事では、CNNに関与する主要なステップを紹介し、これらのステップを実装する簡単なMQL5クラスを構築し、このクラスをカスタムMQL5ウィザードシグナルクラスに統合し、最後にこのシグナルクラスから組み立てたEAでテスト実行をおこないます。

作者: Stephen Njuki