インディケーター情報の測定
インディケーター情報の測定
機械学習は、ストラテジー開発の手法として注目されています。これまで、収益性と予測精度の最大化が重視される一方で、予測モデル構築のためのデータ処理の重要性はあまり注目されてきませんでした。この記事では、Timothy Masters著の書籍「Testing and Tuning Market Trading Systems」に記載されているように、予測モデル構築に使用するインディケーターの適切性を評価するために、エントロピーの概念を使用することについて考察しています。
行列ユーティリティ - 行列とベクトルの標準ライブラリの機能を拡張する
行列ユーティリティ - 行列とベクトルの標準ライブラリの機能を拡張する
行列は大規模な数学的演算を効率的に処理できるため、機械学習アルゴリズムや一般的なコンピュータの基盤となっています。標準ライブラリは必要なものをすべて備えていますが、ユーティリティファイルでライブラリにはまだないいくつかの関数を導入して、拡張する方法を見てみましょう。
MQL5の圏論（第2回）
MQL5の圏論（第2回）
圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQL5コミュニティではまだ比較的知られていません。この連載では、その概念のいくつかを紹介し、考察することで、コメントや議論を呼び起こし、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
MQL5の圏論（第1回）
MQL5の圏論（第1回）
圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQLコミュニティではまだ比較的知られていない分野です。この連載では、その概念のいくつかを紹介して考察することで、コメントや議論を呼び起こし、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
母集団最適化アルゴリズム：魚群検索(FSS)
母集団最適化アルゴリズム：魚群検索(FSS)
魚群検索(FSS)は、そのほとんど（最大80%）が親族の群落の組織的な群れで泳ぐという魚の群れの行動から着想を得た新しい最適化アルゴリズムです。魚の集合体は、採餌の効率や外敵からの保護に重要な役割を果たすことが証明されています。
母集団最適化アルゴリズム：灰色オオカミオプティマイザー(GWO)
母集団最適化アルゴリズム：灰色オオカミオプティマイザー(GWO)
最新の最適化アルゴリズムの1つである灰色オオカミオプティマイザについて考えてみましょう。テスト関数の元々の動作により、このアルゴリズムは、以前に検討されたものの中で最も興味深いものの1つになります。これは、ニューラルネットワークの訓練に使用される最も優れたアルゴリズムの1つであり、多くの変数を持つ滑らかな関数です。
ニューラルネットワークが簡単に（第32部）：分散型Q学習
ニューラルネットワークが簡単に（第32部）：分散型Q学習
この連載で前回Q学習法を紹介しました。この手法は、各行動の報酬を平均化するものです。2017年には、報酬分布関数を研究する際に、より大きな成果を示す2つの研究が発表されました。そのような技術を使って、私たちの問題を解決する可能性を考えてみましょう。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第04回）：線形判別分析
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第04回）：線形判別分析
今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合、新しいアイデアを探して試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。この連載では、MQL5ウィザードがこの取り組みにおけるトレーダーの主力であるべきであることを示しています。
データサイエンスと機械学習（第09回）:K近傍法(KNN)
データサイエンスと機械学習（第09回）:K近傍法(KNN)
これは、訓練データセットから学習しない遅延アルゴリズムです。代わりにデータセットを保存し、新しいサンプルが与えられるとすぐに動作します。シンプルでありながら、実世界でさまざまなケースに応用されています。
データサイエンスと機械学習（第08回）：:簡単なMQL5でのK平均法
データサイエンスと機械学習（第08回）：:簡単なMQL5でのK平均法
データサイエンティストやトレーダーにとってデータマイニングは非常に重要です。多くの場合、データは私たちが思っているほど単純ではありません。人間の目は、データセット内のささいな基本パターンと関係を理解できません。k平均法アルゴリズムがその助けになるかもしれません。調べてみましょう...
母集団最適化アルゴリズム：粒子群(PSO)
母集団最適化アルゴリズム：粒子群(PSO)
この記事では、一般的な粒子群最適化(PSO)アルゴリズムについて検討します。以前は、収束、収束率、安定性、スケーラビリティなどの最適化アルゴリズムの重要な特性について説明し、テストスタンドを開発し、最も単純なRNGアルゴリズムを検討しました。
データサイエンスと機械学習（第07回）：:多項式回帰
データサイエンスと機械学習（第07回）：:多項式回帰
線形回帰とは異なり、多項式回帰は、線形回帰モデルでは処理できないタスクをより適切に実行することを目的とした柔軟なモデルです。MQL5で多項式モデルを作成し、そこから何か良いものを作る方法を見つけてみましょう。
ニューラルネットワークが簡単に（第29部）：Advantage Actor-Criticアルゴリズム
ニューラルネットワークが簡単に（第29部）：Advantage Actor-Criticアルゴリズム
本連載のこれまでの記事で、2つの強化学習アルゴリズムを見てきました。それぞれに長所と短所があります。このような場合ではよくあることですが、次に、2つの方法の良いところを組み合わせてアルゴリズムにすることが考え出されます。そうすれば、それぞれの欠点が補われることになります。今回は、そのような手法の1つを紹介します。
ニューラルネットワークが簡単に（第28部）：方策勾配アルゴリズム
ニューラルネットワークが簡単に（第28部）：方策勾配アルゴリズム
強化学習法の研究を続けます。前回は、Deep Q-Learning手法に触れました。この手法では、特定の状況下でとった行動に応じて、これから得られる報酬を予測するようにモデルを訓練します。そして、方策と期待される報酬に応じた行動がとられます。ただし、Q関数を近似的に求めることは必ずしも可能ではありません。その近似が望ましい結果を生み出さないこともあります。このような場合、効用関数ではなく、行動の直接的な方針（戦略）に対して、近似的な手法が適用されます。その1つが方策勾配です。
ニューラルネットワークが簡単に（第27部）：DQN (Deep Q-Learning)
ニューラルネットワークが簡単に（第27部）：DQN (Deep Q-Learning)
強化学習の研究を続けます。今回は、「Deep Q-Learning」という手法に触れてみましょう。この手法を用いることで、DeepMindチームはアタリ社のコンピューターゲームのプレイで人間を凌駕するモデルを作成することができました。取引上の問題を解決するための技術の可能性を評価するのに役立つと思います。
ニューラルネットワークが簡単に（第26部）：強化学習
ニューラルネットワークが簡単に（第26部）：強化学習
機械学習の手法の研究を続けます。今回からは、もう1つの大きなテーマである「強化学習」を始めます。この方法では、モデルは問題を解決するためのある種の戦略を設定することができます。この強化学習の特性は、取引戦略を構築する上で新たな地平を切り開くものと期待されます。
データサイエンスと機械学習—ニューラルネットワーク（第02回）：フィードフォワードNNアーキテクチャの設計
データサイエンスと機械学習—ニューラルネットワーク（第02回）：フィードフォワードNNアーキテクチャの設計
フィードフォワード（予測制御）ニューラルネットワークについて説明する前に、少し説明しておくことがあって、設計もその1つです。入力、隠れ層の数、および各ネットワークのノードに対する柔軟なニューラルネットワークを構築および設計する方法を見てみましょう。
ニューラルネットワークが簡単に（第24部）：転移学習用ツールの改善
ニューラルネットワークが簡単に（第24部）：転移学習用ツールの改善
前回の記事では、ニューラルネットワークのアーキテクチャを作成および編集するためのツールを作成しました。今日はこのツールでの作業を続けて、より使いやすくします。これは、私たちのトピックから一歩離れていると思われるかもしれませんが、うまく整理されたワークスペースは、結果を達成する上で重要な役割を果たすと思われないでしょうか。
データサイエンスと機械学習（第06回）：勾配降下法
データサイエンスと機械学習（第06回）：勾配降下法
勾配降下法は、ニューラルネットワークや多くの機械学習アルゴリズムの訓練において重要な役割を果たします。これは、その印象的な成果にもかかわらず、迅速でインテリジェントなアルゴリズムであり、多くのデータサイエンティストによっていまだに誤解されています。
ニューラルネットワークが簡単に（第21部）：変分オートエンコーダ(Variational autoencoder、VAE)
ニューラルネットワークが簡単に（第21部）：変分オートエンコーダ(Variational autoencoder、VAE)
前回の記事で、オートエンコーダアルゴリズムについて学びました。他のアルゴリズム同様、このアルゴリズムには長所と短所があります。元の実装では、オートエンコーダは、訓練標本からオブジェクトを可能な限り分離するために使用されます。今回はその短所への対処法についてお話します。
ニューラルネットワークが簡単に（第18部）：アソシエーションルール
ニューラルネットワークが簡単に（第18部）：アソシエーションルール
この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。
データサイエンスと機械学習（第05回）：決定木
データサイエンスと機械学習（第05回）：決定木
決定木は、人間の思考方法を模倣してデータを分類します。木を作り、それを使ってデータを分類・予測する方法を見てみましょう。決定木アルゴリズムの主な目的は、不純物を含むデータを純粋なノードまたはそれに近いノードに分離することです。
ニューラルネットワークが簡単に（第17部）：次元削減
ニューラルネットワークが簡単に（第17部）：次元削減
今回は、人工知能モデルについて引き続き説明します。具体的には、教師なし学習アルゴリズムについて学びます。クラスタリングアルゴリズムの1つについては既に説明しました。今回は、次元削減に関連する問題を解決する方法のバリエーションを紹介します。
機械学習を使いこなすには
機械学習を使いこなすには
アルゴリズム取引に関するトレーダーの知識の向上に役立つ資料を集めたので、チェックしてみてください。単純なアルゴリズムの時代は過ぎ去りつつあり、機械学習技術やニューラルネットワークを使用せずに成功することは難しくなっています。