AI 【AI×HFT】CatBoostを用いた高頻度取引モデルの実例調査
特徴量（Features）高頻度取引（HFT）の予測モデルでは板情報（注文板データ）やティックデータの統計に基づく特徴量が重視されています。例えば、ある研究では価格帯ごとに集約した注文板のスナップショットからCNNで空間的特徴を抽出し、さら...
機械学習
AI 
AI 【AI × FX予測】分類学習と回帰学習はどちらが有利？難易度と使い分けを徹底解説！
FXのAI予測における分類学習と回帰学習の違いを徹底解説。難易度比較や、トレードに応じた使い分けのポイントを紹介します。
初心者向け 【MQL5】OnnxSetInputShape関数-入力形状を調べて動的に設定する方法
MetaTrader 5（MQL5）には、ONNX形式の学習済みモデルを読み込んで推論を実行するための関数群が用意されています。今回はその中でも 入力データの形状を設定する関数 である OnnxSetInputShape を紹介します。On...
AI 【AI×FX】Catboostの歴史と特徴。他モデルとの比較
はじめに近年、機械学習を利用した自動売買や相場予測モデルの精度向上が求められる中、勾配ブースティング系ライブラリの中でも特に「カテゴリカル変数の扱い」に強みを持つCatBoostが注目を集めています。本記事では、機械学習トレーダーをターゲッ...
AI 【機械学習】目的関数・評価関数・最終評価の使い分け ～確率とラベルで何が変わる？～
はじめに機械学習モデルを構築するとき、「確率を重視して評価するか」「最終的なラベル判定を重視するか」 によって選ぶ指標が変わります。本記事では、CatBoostを例に、目的関数（loss_function）、評価関数（eval_metric...
AI 【機械学習】CatBoostの早期停止とベストモデル決定の仕組み
本記事では、CatBoostの早期停止機能とベストモデル（ベストイテレーション）選択の仕組みをわかりやすく解説。過学習抑制や学習効率化のポイントを具体的なコード例付きで紹介します。
AI 【経済指標分析AI】Catboost×wbdataで作る本格経済予測モデル
Pythonパッケージ wbdata を使って世界銀行の経済指標データを数行のコードで取得・分析する方法を解説。pandas連携やMetaTrader5×CatBoost活用例も紹介。
AI 【機械学習】CatBoost分類モデルでクラス不均衡に強くなる方法ランキング
機械学習の分類モデルを使うとき、クラスの不均衡は非常に厄介な問題です。特にCatBoostのような勾配ブースティングモデルでは、多数派クラスに引きずられてしまい、少数クラスの検出性能が著しく低下することがあります。この記事では、CatBoostを使った分類問題でクラス不均衡を扱う代表的な5つの方法をランキング形式で紹介します。すべて筆者自身の実験結果に基づいており、実践的な内容となっています。
AI 【検証レポート】CatBoostはクロスバリデーションなしでも精度評価できる? #AI #FX
はじめに機械学習モデルの精度を検証する際、クロスバリデーション（以下CV）はほぼ常識とされています。特に時系列や不均衡データにおいては、ウォークフォワードCVやTimeSeriesSplitなどが活用されます。ですが、最近私がFX自動売買A...
AI 【FX自動売買AI】評価指標が悪いのに成績が良いモデルは“採用すべき”か？
「混同行列やROCは悪い。でも実際にトレードさせると、なぜかこのモデルだけ利益が出る――」FXの自動売買AIを開発していると、こんな経験はありませんか？本来、モデルの精度を表すべき評価指標が悪いのに、バックテストでは他より成績がいい。今回は「指標が悪くても利益が出るモデル」は採用してよいのか？という疑問に答えながら、機械学習評価とトレード成績のズレについて実例を交えて解説します。