記事「Pythonを使ったEAとバックテストのための感情分析とディープラーニング」についてのディスカッション

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新しい記事「Pythonを使ったEAとバックテストのための感情分析とディープラーニング」はパブリッシュされました:

この記事では、EAで使用するPythonによる感情分析とONNXモデルを紹介します。あるスクリプトはTensorFlowで学習させたONNXモデルをディープラーニング予測用に実行し、別のスクリプトはニュースのヘッドラインを取得し、AIを使用して感情を数値化します。

ディープラーニングと感情分析をMetaTrader 5 (MQL5)の取引戦略に統合することは、アルゴリズム取引の高度な進展を意味します。ディープラーニングは機械学習のサブセットであり、複数の層を持つニューラルネットワークを通じて、膨大で複雑なデータセットから学習し予測をおこないます。一方、感情分析は自然言語処理（NLP）の技術を利用して、テキストの背後にある感情や感情的なトーンを解析します。これらの技術を活用することで、トレーダーは意思決定プロセスを強化し、取引結果を向上させることができます。

この記事では、Windowsで必要なものを実行するDLL shell32.dllを使用してPythonをMQL5に統合します。Pythonをインストールし、shell32.dllを介して実行することで、MQL5エキスパートアドバイザー(EA)からPythonスクリプトを起動できるようになります。1つはTensorFlowから学習したONNXモデルを実行するスクリプトで、もう1つはライブラリを使用してインターネットからニュースを取得し、ヘッドラインを読み、AIを使用してメディアの感情を数値化するスクリプトです。これは一つの可能な解決策ですが、銘柄や銘柄の感情を得るには多くの方法やさまざまな情報源があります。モデルと感情が取得されると、両方の値が一致する場合、注文はEAによって実行されます。

作者: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera

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