記事「PatchTST機械学習アルゴリズムによる24時間の値動きの予測」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.08.28 08:24 新しい記事「PatchTST機械学習アルゴリズムによる24時間の値動きの予測」はパブリッシュされました: この記事では、PatchTSTと呼ばれる2023年にリリースされた比較的複雑なニューラルネットワークアルゴリズムを適用し、今後24時間の値動きを予測します。公式リポジトリを使用し、若干の修正を加え、EURUSDのモデルを訓練し、PythonとMQL5の両方で将来の予測をおこなうために適用します。 私が初めてPatchTSTというアルゴリズムに出会ったのは、Huggingface.coで時系列予測に関連するAIの進歩を調べ始めたときでした。大規模言語モデル(LLM)を扱ったことのある人なら誰でも知っているように、Transformerの発明は、自然言語、画像、ビデオ処理用のツールを開発する上でゲームチェンジャーとなりました。しかし、時系列ではどうでしょう。ただ置き去りにされるものなのでしょうか。それとも、ほとんどの研究は単に密室でおこなわれているのでしょうか。時系列の予測にTransformerをうまく適用した新しいモデルがたくさんあることがわかりました。この記事では、そのような実装のひとつを見てみましょう。 PatchTSTで印象的なのは、モデルの訓練が非常に速く、訓練されたモデルをMQLで使用するのが非常に簡単なことです。自分がニューラルネットワークの概念には疎いことは認めます。しかし、このプロセスを経て、この記事で概説されているMQL5用のPatchTSTの実装に取り組むことで、このような複雑なニューラルネットワークがどのように開発され、トラブルシューティングされ、訓練され、使用されるのかについて学び、理解する上で大きな飛躍を遂げたように感じました。やっと歩けるようになったばかりの子供をプロのサッカーチームに入れ、ワールドカップ決勝で勝利のゴールを決めることを期待するようなものです。 作者: Shashank Rai 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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この記事では、PatchTSTと呼ばれる2023年にリリースされた比較的複雑なニューラルネットワークアルゴリズムを適用し、今後24時間の値動きを予測します。公式リポジトリを使用し、若干の修正を加え、EURUSDのモデルを訓練し、PythonとMQL5の両方で将来の予測をおこなうために適用します。
私が初めてPatchTSTというアルゴリズムに出会ったのは、Huggingface.coで時系列予測に関連するAIの進歩を調べ始めたときでした。大規模言語モデル(LLM)を扱ったことのある人なら誰でも知っているように、Transformerの発明は、自然言語、画像、ビデオ処理用のツールを開発する上でゲームチェンジャーとなりました。しかし、時系列ではどうでしょう。ただ置き去りにされるものなのでしょうか。それとも、ほとんどの研究は単に密室でおこなわれているのでしょうか。時系列の予測にTransformerをうまく適用した新しいモデルがたくさんあることがわかりました。この記事では、そのような実装のひとつを見てみましょう。
PatchTSTで印象的なのは、モデルの訓練が非常に速く、訓練されたモデルをMQLで使用するのが非常に簡単なことです。自分がニューラルネットワークの概念には疎いことは認めます。しかし、このプロセスを経て、この記事で概説されているMQL5用のPatchTSTの実装に取り組むことで、このような複雑なニューラルネットワークがどのように開発され、トラブルシューティングされ、訓練され、使用されるのかについて学び、理解する上で大きな飛躍を遂げたように感じました。やっと歩けるようになったばかりの子供をプロのサッカーチームに入れ、ワールドカップ決勝で勝利のゴールを決めることを期待するようなものです。
作者: Shashank Rai