専門用語

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システムトレーダーの為の数学入門シリーズ:複素数について

複素数とは? 複素数とは、実数と虚数を組み合わせた形で表現される数です。実数(普通の数)だけでは解けない問題を解決するために、数学で新たに定義された概念です。複素数は次のような形で書きます: z = a + b*i ここでの各要素は次の意味...
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システムトレードのための統計基礎:t検定

はじめに システムトレードでは、過去のデータを分析して取引戦略を構築することが重要です。その際に役立つのが「統計学」です。今回は、統計学の基礎の一つである「t検定」について解説します。この手法を理解すれば、取引戦略が有効かどうかを判断するた...
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システムトレードと機械学習のための活性化関数入門

はじめに システムトレードや機械学習の分野では、数学的なモデルを活用して予測や意思決定を行います。その中で重要な役割を果たすのが「活性化関数」です。本記事では、活性化関数の基本的な役割や種類、活性化関数がどのようにシステムトレードや機械学習...
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システムトレードと機械学習の為の損失関数、基本から

はじめに システムトレードや機械学習の分野では、「損失関数」が使われます。損失関数は、モデルがどれだけ間違っているかを数値で表すために使用されます。この記事では、損失関数の基礎についてわかりやすく解説します。 損失関数とは? 損失関数とは、...
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システムトレードと機械学習のためのDBSCANクラスタリング

はじめに 機械学習を利用したシステムトレードでは、大量のデータを効率的に分類し、隠れたパターンや異常値を見つけることが重要です。その際に役立つ手法の1つが「DBSCANクラスタリング」です。本記事では、DBSCANクラスタリングについての基...
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システムトレードと機械学習の為の「階層的クラスタリング」について

階層的クラスタリングは、データを「階層状」に分類する、機械学習における分析手法の一つです。この方法では、データがどのように似ているかを視覚的に確認することができるため、データの構造を理解するために広く利用されています。この記事では、初学者の...
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システムトレードと機械学習の為の基礎用語:説明変数と目的変数について

システムトレードや機械学習では、データを分析して未来を予測するために「説明変数」と「目的変数」という概念が頻繁に使われます。これらはデータ分析の基礎であり、これを理解することで、さまざまな予測モデルや統計手法を正しく活用できるようになります...
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システムトレーダーのための回帰分析

回帰分析とは何か 回帰分析とは、データの中にある「パターン」や「傾向」を見つけ出し、将来の値を予測する方法です。例えば、過去の株価データがあれば、その変動から未来の株価がどうなるかを予測するのに使います。回帰分析は、特に「連続する数値の予測...
人工知能・機械学習

システムトレーダーのための機械学習入門

機械学習とは何か 機械学習とは、コンピュータにデータを「学習」させて、そのデータから「パターン」や「傾向」を見つけ出す方法です。機械学習は、人がルールを教え込むのではなく、データからコンピュータ自身がルールを見つけていくため、我々が自覚でき...
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【MQL5】システムトレーダーの為のアノマリー分析

アノマリー分析とは? アノマリー分析は、特定の時期や条件に基づいた価格変動パターンを調べ、そこから利益を狙う方法です。アノマリー分析では、例えば月初めに株価が上がりやすい、または特定の曜日に為替が動きやすいなど、通常の価格変動には現れにくい...