ドル円機械学習トレーダー

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1D CNNの追加で失敗で、実感するのは、やはり、パラメーター数が少しでも多いと、キャパ的にTrainデータの個別パターンを覚えられる。 未来で再現性あるパターン（シグナル）0.1% 再現しない個別パターン（ノイズ）99.9% ギリギリのパラメーター数で、あくまで共通項しか収まらないようにせねば
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逆に、TPし易いかSLし易いかを表す特徴量は、予測に寄与している。 Feature importance、SHAP的に。 #ドル円　#機械学習
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機械学習の結果、ドル円の値動きの形状は、予測に全く寄与しない結果に。 作成した状態特徴量は寄与、1D CNNでの形状特徴は寄与ゼロ つまり、短期中期チャートの形それ自体で判断しても、何ら意味なし。 Buy&Holdのようなベータ（長期ベースシフト）は取れるかもだけど。 ＃USDJPY　#ドル円

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機械学習の結果、ドル円の値動きの形状は、予測に全く寄与しない結果に。 作成した状態特徴量は寄与、1D CNNでの形状特徴は寄与ゼロ つまり、短期中期チャートの形それ自体で判断しても、何ら意味なし。 Buy&Holdのようなベータ（長期ベースシフト）は取れるかもだけど。 ＃USDJPY　#ドル円
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5月の為替介入以降の低ボラを、学習データに含めるか否かで、Validation結果が変わる。 とりあえず全件学習と、一部除外のパターンもありか。 一種のバギングと言うことで。 ＃USDJPY　#ドル円　#機械学習
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金融予測では、スケーリング則は通用しない。 個々のパターンを覚えて、過学習に。
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裁量トレードは、波形とかインジケーターなど少ない特徴量の強弱しか扱えない。旧式のSparse派 機械は、100個の特徴量の弱いシグナルを積んで扱える。Dense派 #USDJPY #ドル円　#FX
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短期の金融予測では、単独で高い予測力を持つ特徴量はほとんど存在しない tsu-ji.com/dev/sparse-or-… #ドル円 #USDJPY #機械学習

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#機械学習 #深層学習 してる人は、もう直接的にマネー獲っちゃう金融予測にやって来ずに、情熱で他のテーマ選ぶの偉い
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もともとの思想では、#Bitcoin は日常決済のための電子キャッシュだったのに、取り返しのつかない方へ、道を誤った。
ヌマエビ@tatsun33

ビットコインは大量のエネルギーを消費した挙句、北朝鮮やイランや世界の反社団体に不正な送金手段を与えたくらいしか存在意義無かった そりゃAIに全部持ってかれても仕方ない

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薄いシグナルしかなくても、薄い平均差があれば、推論はワークする。 薄いエッジしかなくても、薄い期待値差があれば、推測はワークするか。 #機械学習 #ニューラルネットワーク
恒星@vintcessun

99%的输入被噪声污染，神经网络仍能分类，这反直觉吗？它没有“记住”样本，而是偷偷学会了算每类平均特征——把新点分给最近类中心。 为什么重要？它解释了极端噪声下鲁棒性的根本来源，颠覆了“过拟合”与“记忆”的泛化叙事。 论文用平均场方法严格证明：无限宽MLP的决策规则等价于nearest-class-mean，且对任意深度、激活函数和噪声类型都成立。有限宽实验完全匹配。 其实它只是很会求平均值——细想又合理。 arxiv.org/abs/2606.11319

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サッカー選手の相互作用をニューラルネットで８秒後を予測だと？！ 面白い #サッカー　#機械学習
Google DeepMind@GoogleDeepMind

To map the pitch, TacticAI uses graph neural networks - treating all 22 players as individual nodes and their physical interactions as connections. This allows the club's data science department to virtually drag and drop players to test different defensive setups in real time.

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トレードBotに支配されて、ある日から突然、一切値動きがなくなって、人間が唖然とする説 #ドル円　#為替
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優秀なAIが、大勢に、一般化された同じエッジ群を提示するようになる。 何千万のトレードBotがそれで動く。 値動きが上下に増幅されるのか、相殺しあって平均化するのか どっちだろうな？ #トレード　#自動売買EA

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