金融における機械学習モデル

私たちはよく「AI」と言いますが、それは流行語です。具体的には、TradingMasterは**機械学習（ML）**モデルのハイブリッドアンサンブルを使用しています。

1. LSTM（Long Short-Term Memory）

• 何をするか: シーケンス（順序）を記憶します。
• ユースケース: チャートパターンの認識。パターンAが通常結果Bにつながることを知っています。なぜなら、それを以前に50,000回見ているからです。

2. ランダムフォレスト（Random Forest）

• 何をするか: 何千もの「決定木」（もしXならY）を作成し、それらを平均化します。
• ユースケース: 分類。「この市場は強気か弱気か？」特定のインジケーターへの過学習（オーバーフィッティング）を防ぎます。

3. NLP（自然言語処理）

• 何をするか: テキストを読み、感情を理解します。
• ユースケース: センチメント分析。歴史的に市場を暴落させるキーワードの見出しをスキャンします。

なぜハイブリッドなのか？

単一のモデルで完璧なものはありません。複数のモデル間で投票すること（アンサンブル学習）により、エラー率を大幅に削減します。LSTMが「買い」と言ってもランダムフォレストが「売り」と言えば、信頼度スコアは50％（中立）に低下し、安全を保ちます。