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為替予測にあたってR関連の情報を集めているときにふとした記事が目に入る。ニューラルネットなるもの。いったい、どのようなものなのか?ウィキペディアによると、”ニューラルネットワークは、教師信号(正解)の入力によって問題に最適化されていく教師あり学習と、教師信号を必要としない教師なし学習に分けられる。明確な解答が用意される場合には教師あり学習が、データ・クラスタリングには教師なし学習が用いられる。中間層が2層以上ある深層学習においては、出力に近い最後の中間層を教師あり学習で、それよりも入力に近い側を教師なし学習で学習する方法がジェフリー・ヒントンらにより提案されている。結果としていずれも次元削減されるため、画像や統計など多次元量のデータで線形分離不困難な問題に対して、比較的小さい計算量で良好な解を得られることが多い。 現在では、特徴量に基づく画像認識、市場における顧客データに基づく購入物の類推など、パターン認識、データマイニングとして応用されている”▽WIKIPEDIAhttps://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%AB%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AFらしい。要は、データ学習を行い、パターン認識させたプログラムに近い将来の予測をするものらしい。なかなか面白ろうじゃないか!Rとニューラルネットの組み合わせでいろんなことが試せそうな気がする。明日から、ちょっと触ってみることにしよう(笑)
2016年05月08日
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ネット情報を見ながら実践してみたが、傾向変動や循環変動、季節変動、不規則変動については分析できるが、次にどのようなアクションになるのかは不明なまま・・・。いまいち、しっくりとこない。
2016年05月08日
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私は、為替相場というカオスを扱っているのだから理論だってあれこれ考えるよりも、まずは一つやってみることから始めようと思う。はてさて、どこから手をつけたらいいものか。為替におけるゴールの設定からかもしれませんね。○ゴール・為替予測にあたって確率を主軸としたシミュレーションができる。・特定期間における最終的な損益をプラスにすることができる。この二つがゴールではないでしょうか?シミュレーションは学問。過去の統計をいかに分析し解析するか。損益は積木。どうすれば負けないか(崩れないか)どうすれば勝てるか(上に積みあがるか)可能な範囲はどこまでか。
2016年05月06日
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エクセルにて日足データをグラフ化(2通貨のみ)背景を透明化して、判定しやすくし、大まかに連動している通貨ペアの組み合わせを見つけることが目的。グループごとに分けられるだろう。先行通貨ペアと後行通貨ペアが見つかるかもしれない。
2016年02月01日
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AUD/CADAUD/JPYAUD/NZDAUD/USDCAD/JPYCHF/JPY▽インストール方法http://autofx-now.com/first-mt4/mt4-histroicaldata.html▽参照ヒストリカルデータFXDD
2016年01月28日
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・FXTFのMT4をデモ申請完了。・通貨ペアごとの取引量を確認。 →正確なヒストリカルデータと取引量を比較。 →どのデータを取引対象とするか判断。
2016年01月27日
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FXCMをデモ用としてインストール。理由は特になく、すぐに見つかったから。デモ期間は30日間で、リデモ申請。
2015年11月30日
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2012年08月17日
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