アメンボ式ＡＩ活用法［第２部］

１．本書の目標 　●本稿では、［第１部］（別稿）で使用したDataFrame（特徴量とラベル）の 　　生成方法を詳細に解説します。 　筆者がどの様にして数あるテクニカル分析手法の中から、AIトレードの勝敗を決する 「特徴量（説明変数）」を選定したか、その方法は？など、我流ですがテクニカル分析手法を 　活用する際のノウハウの一端を解説します。（AIでも、MT4でも、共通する部分です） 　本書には、Pythonソースコードと為替（FX）データを添付していますので、 　読者は記載内容を実際に再現、確認することができます。 ※本稿では、Python、scikit-learn、およびMT4（EA）の技術的な詳細解説はいたしません。 ２．本書の構成 （１）本書の目次 １．特徴量（説明変数）の「選定と測定」をMT4とAIで分担する ２．MT4による特徴量（説明変数）の選定（洗い出し）例 ３．「特徴量」測定と「ラベル（勝敗）」判定によるDataFrame生成 ４．生成DataFrameによる学習・推論（予測）実行例； 『第１部』の再掲 ５．サンプルデータ一式（Pythonコード、FXデータなど）の解凍と保存先 ６．参考1；「第1部」の入手方法（未入手の方へ） 　　参考2；筆者が以前に作成したMT4(MQL4)用のEAについて ７．［別冊］Pythonコード印刷版・・・本稿とは別のPDFにて添付しています 　（注）開発環境； ・「第１部」に記述の環境に、「MT4（OANDAなど、特に限定せず）；32bit版アプリ」を 　追加します （２）添付電子データ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　以　上