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ONNXをマスターする：MQL5トレーダーにとってのゲームチェンジャー
ONNXをマスターする：MQL5トレーダーにとってのゲームチェンジャー
機械学習モデルを交換するための強力なオープン標準形式であるONNXの世界に飛び込んでみましょう。ONNXを活用することでMQL5のアルゴリズム取引にどのような変革がもたらされ、トレーダーが最先端のAIモデルをシームレスに統合し、戦略を新たな高みに引き上げることができるようになるかがわかります。クロスプラットフォーム互換性の秘密を明らかにし、MQL5取引の取り組みでONNXの可能性を最大限に引き出す方法を学びましょう。ONNXをマスターするためのこの包括的なガイドで取引ゲームを向上させましょう。
MQL5の圏論（第23回）：二重指数移動平均の別の見方
MQL5の圏論（第23回）：二重指数移動平均の別の見方
この記事では、前回に引き続き、日常的な取引指標を「新しい」視点で見ていくことをテーマとします。今回は、自然変換の水平合成を取り扱いますが、これに最適な指標は、今回取り上げた内容を拡大したもので、二重指数移動平均(DEMA)です。
MQL5の圏論（第22回）：移動平均の別の見方
MQL5の圏論（第22回）：移動平均の別の見方
この記事では、最も一般的で、おそらく最も理解しやすい指標を1つだけ取り上げて、連載で扱った概念の説明の簡略化を試みます。移動平均です。そうすることで、垂直的自然変換の意義と可能な応用について考えます。
MQL5の圏論（第21回）：LDAによる自然変換
MQL5の圏論（第21回）：LDAによる自然変換
連載21回目となるこの記事では、自然変換と、線形判別分析を使ったその実装方法について引き続き見ていきます。前回同様、シグナルクラス形式でその応用例を紹介します。
ニューラルネットワークが簡単に（第53回）：報酬の分解
ニューラルネットワークが簡単に（第53回）：報酬の分解
報酬関数を正しく選択することの重要性については、すでに何度かお話ししました。報酬関数は、個々の行動に報酬またはペナルティを追加することでエージェントの望ましい行動を刺激するために使用されます。しかし、エージェントによる信号の解読については未解決のままです。この記事では、訓練されたエージェントに個々のシグナルを送信するという観点からの報酬分解について説明します。
時系列マイニングのためのデータラベル（第2回）：Pythonを使ってトレンドマーカー付きデータセットを作成する
時系列マイニングのためのデータラベル（第2回）：Pythonを使ってトレンドマーカー付きデータセットを作成する
この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
MQL5の圏論（第19回）：自然性の正方形の帰納法
MQL5の圏論（第19回）：自然性の正方形の帰納法
自然性の正方形の帰納法を考えることで、自然変換について考察を続けます。MQL5ウィザードで組み立てられたエキスパートアドバイザー(EA)の多通貨の実装には若干の制約があるため、スクリプトでデータ分類能力を紹介しています。主な用途は、価格変動の分類とその予測です。
時系列マイニングのためのデータラベル（第1回）：EA操作チャートでトレンドマーカー付きデータセットを作成する
時系列マイニングのためのデータラベル（第1回）：EA操作チャートでトレンドマーカー付きデータセットを作成する
この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
ニューラルネットワークが簡単に（第51回）：Behavior-Guided Actor-Critic (BAC)
ニューラルネットワークが簡単に（第51回）：Behavior-Guided Actor-Critic (BAC)
最後の2つの記事では、エントロピー正則化を報酬関数に組み込んだSoft Actor-Criticアルゴリズムについて検討しました。このアプローチは環境探索とモデル活用のバランスをとりますが、適用できるのは確率モデルのみです。今回の記事では、確率モデルと確定モデルの両方に適用できる代替アプローチを提案します。
ニューラルネットワークが簡単に（第49回）：Soft Actor-Critic
ニューラルネットワークが簡単に（第49回）：Soft Actor-Critic
連続行動空間の問題を解決するための強化学習アルゴリズムについての議論を続けます。この記事では、Soft Actor-Critic (SAC)アルゴリズムについて説明します。SACの主な利点は、期待される報酬を最大化するだけでなく、行動のエントロピー（多様性）を最大化する最適な方策を見つけられることです。
ニューラルネットワークが簡単に（第48回）：Q関数値の過大評価を減らす方法
ニューラルネットワークが簡単に（第48回）：Q関数値の過大評価を減らす方法
前回は、連続的な行動空間でモデルを学習できるDDPG法を紹介しました。しかし、他のQ学習法と同様、DDPGはQ関数値を過大評価しやすくなります。この問題によって、しばしば最適でない戦略でエージェントを訓練することになります。この記事では、前述の問題を克服するためのいくつかのアプローチを見ていきます。
ニューラルネットワークが簡単に（第45回）：状態探索スキルの訓練
ニューラルネットワークが簡単に（第45回）：状態探索スキルの訓練
明示的な報酬関数なしに有用なスキルを訓練することは、階層的強化学習における主な課題の1つです。前回までに、この問題を解くための2つのアルゴリズムを紹介しましたが、環境調査の完全性についての疑問は残されています。この記事では、スキル訓練に対する異なるアプローチを示します。その使用は、システムの現在の状態に直接依存します。
ニューラルネットワークが簡単に（第44回）：ダイナミクスを意識したスキルの習得
ニューラルネットワークが簡単に（第44回）：ダイナミクスを意識したスキルの習得
前回は、様々なスキルを学習するアルゴリズムを提供するDIAYN法を紹介しました。習得したスキルはさまざまな仕事に活用できます。しかし、そのようなスキルは予測不可能なこともあり、使いこなすのは難しくなります。この記事では、予測可能なスキルを学習するアルゴリズムについて見ていきます。
MQL5の圏論（第17回）：関手とモノイド
MQL5の圏論（第17回）：関手とモノイド
関手を題材にしたシリーズの最終回となる今回は、圏としてのモノイドを再考します。この連載ですでに紹介したモノイドは、多層パーセプトロンとともに、ポジションサイジングの補助に使われます。
回帰指標を用いたONNXモデルの評価
回帰指標を用いたONNXモデルの評価
回帰とは、ラベル付けされていない例から実際の値を予測するタスクのことです。いわゆる回帰メトリクスは、回帰モデルの予測精度を評価するために使用されます。
MQL5の圏論（第16回）：多層パーセプトロンと関手
MQL5の圏論（第16回）：多層パーセプトロンと関手
本連載16回目となる今回は、関手と、それが人工ニューラルネットワークを使ってどのように実装できるかを見ていきます。当連載ではこれまで、ボラティリティを予測するというアプローチをとってきましたが、今回はポジションのエントリーとエグジットのシグナルを設定するためのカスタムシグナルクラスの実装を試みます。
MQL5の圏論（第15回）：関手とグラフ
MQL5の圏論（第15回）：関手とグラフ
この記事はMQL5における圏論の実装に関する連載を続け、関手について見ていきますが、今回はグラフと集合の間の橋渡しとして関手を見ていきます。カレンダーデータを再検討します。ストラテジーテスターでの使用には限界がありますが、相関性の助けを借りて、ボラティリティを予測する際に関手を使用するケースを説明します。
ニューラルネットワークが簡単に（第37回）：スパースアテンション(Sparse Attention)
ニューラルネットワークが簡単に（第37回）：スパースアテンション(Sparse Attention)
前回は、アテンションメカニズムをアーキテクチャーに用いたリレーショナルモデルについて説明しました。これらのモデルの特徴の1つは、コンピューティングリソースを集中的に利用することです。今回は、セルフアテンションブロック内部の演算回数を減らす仕組みの1つについて考えてみたいと思います。これにより、モデルの一般的なパフォーマンスが向上します。
ONNXモデルをクラスでラップする
ONNXモデルをクラスでラップする
オブジェクト指向プログラミングは、読みやすく修正しやすい、よりコンパクトなコードの作成を可能にします。ここでは3つのONNXモデルの例を見てみましょう。
MQL5の圏論（第14回）：線形順序を持つ関手
MQL5の圏論（第14回）：線形順序を持つ関手
この記事は、MQL5における圏論の実装に関する広範な連載の一部であり、関手について掘り下げます。関手のおかげで線形順序が集合にどのように写像できるかを検証します。一般的には何のつながりもないと見なされてしまうような2つのデータ集合について考えます。
MQL5の圏論（第13回）：データベーススキーマを使用したカレンダーイベント
MQL5の圏論（第13回）：データベーススキーマを使用したカレンダーイベント
この記事は、MQL5での順序の圏論実装に従うもので、MQL5での分類のためにデータベーススキーマをどのように組み込むことができるかを検討します。取引関連のテキスト（文字列）情報を特定する際に、データベーススキーマの概念を圏論とどのように組み合わせることができるかの基礎を見ていきます。カレンダーイベントが中心です。
MQL5における圏論（第12回）：順序
MQL5における圏論（第12回）：順序
この記事は、MQL5でのグラフの圏論実装に従う連載の一部であり、順序について詳しく説明します。2つの主要な順序タイプを検討することで、順序理論の概念が取引の意思決定に情報を提供する上で、モノイド集合をどのようにサポートできるかを検証します。
MQL5の圏論（第9回）：モノイド作用
MQL5の圏論（第9回）：モノイド作用
MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。ここでは、前の記事で説明したモノイドを変換する手段としてモノイド作用を継続し、応用の増加につなげます。
時系列の周波数領域表現：パワースペクトル
時系列の周波数領域表現：パワースペクトル
この記事では、周波数領域での時系列分析に関連する方法について説明します。予測モデルを構築する際に、時系列のパワースペクトルを調べることの有用性を強調します。この記事では、離散フーリエ変換(dft)を用いて時系列を周波数領域で分析することで得られる有用な視点のいくつかを説明します。
データサイエンスと機械学習（第14回）：コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける
データサイエンスと機械学習（第14回）：コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける
複雑で変化し続ける市場をナビゲートする、最先端の取引アプローチをお探しですか。人工ニューラルネットワークの革新的な形態であるコホネンマップは、市場データの隠れたパターンやトレンドを発見するのに役立ちます。この記事では、コホネンマップがどのように機能するのか、そして、より賢く、より効果的な取引戦略を開発するために、どのように活用できるのかを探ります。経験豊富なトレーダーも、これから取引を始める人も、このエキサイティングな新しいアプローチを見逃す手はありません。