記事「MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第4回）：スタッキングモデル」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.11.25 13:57 新しい記事「MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第4回）：スタッキングモデル」はパブリッシュされました: 本日は、自らの失敗から学習するAI搭載の取引アプリケーションの構築方法について解説します。特に、「スタッキング」と呼ばれる手法を紹介します。この手法では、2つのモデルを組み合わせて1つの予測をおこないます。1つ目のモデルは通常、性能が比較的低い学習者であり、2つ目のモデルはその学習者の残差を学習する、より高性能なモデルです。目標は、これらのモデルをアンサンブルとして統合することで、より高精度な予測を実現することです。 NZDJPY通貨ペアの予測に焦点を当て、MetaTrader 5端末から収集した銘柄データを元に、アルゴリズムによる取引戦略の学習を目指しています。人間は自身の信念や関心に基づいた取引戦略に偏りがちですが、機械学習モデルにも同様の偏りが存在します。機械学習モデルの偏りとは、モデルがおこなう仮定がどの程度現実と乖離しているかを示すものです。私たちの取引戦略は、2つのAIモデルのアンサンブルに基づいています。最初のモデルは、20分後のNZDJPYペアの終値を予測するように訓練されます。次に、2番目のモデルは、最初のモデルの予測誤差を予測するように訓練されます。この手法は「スタッキング」と呼ばれています。2つのモデルを組み合わせることで、人間による偏りを克服し、パフォーマンスをさらに向上させることが期待できます。 作者: Gamuchirai Zororo Ndawana 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
新しい記事「MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第4回）：スタッキングモデル」はパブリッシュされました:
本日は、自らの失敗から学習するAI搭載の取引アプリケーションの構築方法について解説します。特に、「スタッキング」と呼ばれる手法を紹介します。この手法では、2つのモデルを組み合わせて1つの予測をおこないます。1つ目のモデルは通常、性能が比較的低い学習者であり、2つ目のモデルはその学習者の残差を学習する、より高性能なモデルです。目標は、これらのモデルをアンサンブルとして統合することで、より高精度な予測を実現することです。
NZDJPY通貨ペアの予測に焦点を当て、MetaTrader 5端末から収集した銘柄データを元に、アルゴリズムによる取引戦略の学習を目指しています。人間は自身の信念や関心に基づいた取引戦略に偏りがちですが、機械学習モデルにも同様の偏りが存在します。機械学習モデルの偏りとは、モデルがおこなう仮定がどの程度現実と乖離しているかを示すものです。私たちの取引戦略は、2つのAIモデルのアンサンブルに基づいています。最初のモデルは、20分後のNZDJPYペアの終値を予測するように訓練されます。次に、2番目のモデルは、最初のモデルの予測誤差を予測するように訓練されます。この手法は「スタッキング」と呼ばれています。2つのモデルを組み合わせることで、人間による偏りを克服し、パフォーマンスをさらに向上させることが期待できます。
作者: Gamuchirai Zororo Ndawana