トレーディングにおけるニューラル ネットワーク: 誇大広告を超えて

人工知能は金融情勢を再構築しており、この革命の最前線にあるのが ニューラル ネットワークです。線形ルールに従う従来のアルゴリズムとは異なり、ニューラル ネットワークは人間の脳を模倣するように設計されており、膨大な量のデータから学習して複雑な非線形パターンを識別します。

線形モデルの限界

従来の取引戦略は、移動平均や RSI などの線形指標に依存することがよくあります。これらのツールはトレンド市場では効果的ですが、財務データの混沌とし​​た性質を捉えることができないことがよくあります。

• 線形回帰: 直線の関係を仮定します。
• 単純なロジック: 「価格 > MA(50) の場合、購入します。」

しかし、市場が単純であることはめったにありません。彼らは同時に何千もの変数の影響を受けます。

ニューラルネットワークが市場を「見る」方法

ニューラル ネットワーク、特に ディープ ラーニング モデルは、複数のノード (ニューロン) 層で構成されます。

1. 入力レイヤー

ここには、価格、出来高、ボラティリティ、さらにはセンチメント分析などの生データが入ります。

2. 非表示レイヤー

ここで魔法が起こります。ネットワークは変数間の相互作用を処理します。出来高が多くてボラティリティが低いとブレイクアウトが予測されることを「学習」するかもしれないが、それは火曜日に限られる。

3. 出力層

最終的な予測: 買い、売り、またはホールド。多くの場合、[信頼スコア](/blog/ Understanding-confidence-scores) が伴います。

現実世界のアプリケーション

TradingMaster AI では、時系列データに特化した RNN の一種である LSTM (Long Short-Term Memory) ネットワークを利用しています。これにより、ボットは過去の市場ショックを記憶し、それに応じて適応することができます。

「AI の真の力は、未来を確実に予測することではなく、人間よりも正確に確率を計算することにあります。」

はじめに

これらのツールを使用するのにデータ サイエンスの博士号は必要ありません。私たちのプラットフォームは複雑さを抽象化します。これらのモデルを今すぐデプロイする方法については、ML 機能 をご覧ください。