NNについての研究をあきらめたわけではありませんが、
去年と今年はじめはずいぶんNNを含む投資の研究について時間を割きましたがゴールが見えず、今年も同じように終わるのは精神衛生上良くないと判断しました。
そこでいつまでかはわかりませんが、今年は投資とは別の（いまどきの）分野で頑張ることにしました。
そちらが軌道に乗れば、ふたたびこちら（NN）に戻ってこようと思っています。
【休憩の最新記事】
2009年05月18日
休止中
前回の投稿からずいぶん日数が経ちました。
NNについての研究をあきらめたわけではありませんが、
去年と今年はじめはずいぶんNNを含む投資の研究について時間を割きましたがゴールが見えず、今年も同じように終わるのは精神衛生上良くないと判断しました。
そこでいつまでかはわかりませんが、今年は投資とは別の（いまどきの）分野で頑張ることにしました。
そちらが軌道に乗れば、ふたたびこちら（NN）に戻ってこようと思っています。
NNについての研究をあきらめたわけではありませんが、
去年と今年はじめはずいぶんNNを含む投資の研究について時間を割きましたがゴールが見えず、今年も同じように終わるのは精神衛生上良くないと判断しました。
そこでいつまでかはわかりませんが、今年は投資とは別の（いまどきの）分野で頑張ることにしました。
そちらが軌道に乗れば、ふたたびこちら（NN）に戻ってこようと思っています。
2009年02月09日
続35）ニューラルネットワークの利用を考える
「金融時系列プライスの予測」の訳を始める前に気になっているEA（MetaTraderプログラム）があると言ったのが
次に紹介するものです。
訳を終えた今では、「これは自分でＮＮのＥＡを作成する参考にはなる」程度という感想ですが、それでも「金融時系列プライスの予測」よりは簡単に理解できるので読んでみる価値はあります。
Paco Hernández Gómez
Using a PNN (Probabilistic Neural Network) and MetaTrader 4 (MQL4) to trade Forex
http://www.hernandezgomez.com/index.php/using-a-pnn-probabilistic-neural-network-and-metatrader-4-mql4-to-trade-forex/
Probabilistic Neural Network、これは確率的ニューラルネットワークと訳されますが略してＰＮＮとも言います。ただし並列型ＮＮ（Pararell NN）やパルスＮＮも同じ略語を使用しています。
主に顔認識、画像認識などに使われているらしく、上記のページではチャートの形をパターンとして認識するために使用しています。
このＥＡの仕組みは、その認識の最終判断のための計算がよく理解できないことを除いて簡単に説明すると、
学習モードではMetaTraderに表示されたヒストリカルチャートを使って
まずあらかじめ指定した本数のバー（Open,High,Low,Close）＝チャートの形 のデータをメモリ上に記録します。
↓
そしてあらかじめ指定した目標利益（リミットストップ）とストップロスのどちらかにヒットした時点でこのメモリ上のデータを勝ちと負けのどちからに区別（Class）します。
↓
そして勝ちとなったものを外部ファイルに記録します。
テストモードはMetaTraderのバックテスト機能を使います。
外部ファイル内に保存されているチャートの形と似ていると判断したときにエントリーを行います。
エントリーのときにリミットストップとストップロスの注文も出します。（学習モードでも同じです）
考え方はいたってシンプルで、テクニカル指標を使わず単にチャートパターンからエントリーする時を決めているわけです。
ただしこのＥＡはシンプルすぎるため、次のような問題があります。
あるパターンが一度でも”勝ち”となるとファイルに記録されます。
つまり、各パターンの勝率は考慮されていません。
また、パターンの認識判定が各バーに一律に判断されます。
例えばバー５０本によるチャートの形をパターンとした場合、１本前と５０本前のバーは平等に認識判定されます。
もし５０本前から５本前までがかなり”勝ち”のパターンに形が近いが４本前から１本前までは”負け”のパターン（外部ファイルには負けパターンは記録されていませんが）だとしても、これは勝ちパターンとして認識される場合があるということです。
このことが原因だからなのかはわかりませんが、なぜかLongでは認識率は高くShortでは低い結果が出ています。
ですが、こういった問題点を自分なりに工夫できる見込みがありそうなのがこのＥＡのいい点だと思います。
専門的なＮＮから前に戻って、基本的なデータマイニングも利用できそうです。
次に紹介するものです。
訳を終えた今では、「これは自分でＮＮのＥＡを作成する参考にはなる」程度という感想ですが、それでも「金融時系列プライスの予測」よりは簡単に理解できるので読んでみる価値はあります。
Paco Hernández Gómez
Using a PNN (Probabilistic Neural Network) and MetaTrader 4 (MQL4) to trade Forex
http://www.hernandezgomez.com/index.php/using-a-pnn-probabilistic-neural-network-and-metatrader-4-mql4-to-trade-forex/
Probabilistic Neural Network、これは確率的ニューラルネットワークと訳されますが略してＰＮＮとも言います。ただし並列型ＮＮ（Pararell NN）やパルスＮＮも同じ略語を使用しています。
主に顔認識、画像認識などに使われているらしく、上記のページではチャートの形をパターンとして認識するために使用しています。
このＥＡの仕組みは、その認識の最終判断のための計算がよく理解できないことを除いて簡単に説明すると、
学習モードではMetaTraderに表示されたヒストリカルチャートを使って
まずあらかじめ指定した本数のバー（Open,High,Low,Close）＝チャートの形 のデータをメモリ上に記録します。
↓
そしてあらかじめ指定した目標利益（リミットストップ）とストップロスのどちらかにヒットした時点でこのメモリ上のデータを勝ちと負けのどちからに区別（Class）します。
↓
そして勝ちとなったものを外部ファイルに記録します。
テストモードはMetaTraderのバックテスト機能を使います。
外部ファイル内に保存されているチャートの形と似ていると判断したときにエントリーを行います。
エントリーのときにリミットストップとストップロスの注文も出します。（学習モードでも同じです）
考え方はいたってシンプルで、テクニカル指標を使わず単にチャートパターンからエントリーする時を決めているわけです。
ただしこのＥＡはシンプルすぎるため、次のような問題があります。
あるパターンが一度でも”勝ち”となるとファイルに記録されます。
つまり、各パターンの勝率は考慮されていません。
また、パターンの認識判定が各バーに一律に判断されます。
例えばバー５０本によるチャートの形をパターンとした場合、１本前と５０本前のバーは平等に認識判定されます。
もし５０本前から５本前までがかなり”勝ち”のパターンに形が近いが４本前から１本前までは”負け”のパターン（外部ファイルには負けパターンは記録されていませんが）だとしても、これは勝ちパターンとして認識される場合があるということです。
このことが原因だからなのかはわかりませんが、なぜかLongでは認識率は高くShortでは低い結果が出ています。
ですが、こういった問題点を自分なりに工夫できる見込みがありそうなのがこのＥＡのいい点だと思います。
専門的なＮＮから前に戻って、基本的なデータマイニングも利用できそうです。
2009年01月29日
続34）ニューラルネットワークの利用を考える
これまでの訳の文章の訂正も一応終了したが、読み直しても難しいことには変わりはありません。
そこで次の論文をみつけました。少し内容が似ているようで、このＮＮの世界への理解をより深めます。
http://ww.mtl.t.u-tokyo.ac.jp/Research/paper/2002/J02-thesis-yamaguchi-ar.pdf
そこで次の論文をみつけました。少し内容が似ているようで、このＮＮの世界への理解をより深めます。
http://ww.mtl.t.u-tokyo.ac.jp/Research/paper/2002/J02-thesis-yamaguchi-ar.pdf
