論文の概要: Long Short-Term Memory Pattern Recognition in Currency Trading
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18839v1
- Date: Fri, 23 Feb 2024 12:59:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 02:25:04.095954
- Title: Long Short-Term Memory Pattern Recognition in Currency Trading
- Title（参考訳）: 通貨取引における長期記憶パターン認識
- Authors: Jai Pal,
- Abstract要約: ワイコフフェイズ(Wyckoff Phases)は、リチャード・D・ワイコフが20世紀初頭に考案したフレームワークである。
本研究は、取引範囲と二次試験の段階を探求し、市場ダイナミクスを理解することの重要性を解明する。
この研究は、これらの相の複雑さを解き明かすことで、市場構造を通して流動性を生み出すことに光を当てている。
この研究は、金融分析とトレーディング戦略におけるAI駆動アプローチの変革の可能性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study delves into the analysis of financial markets through the lens of Wyckoff Phases, a framework devised by Richard D. Wyckoff in the early 20th century. Focusing on the accumulation pattern within the Wyckoff framework, the research explores the phases of trading range and secondary test, elucidating their significance in understanding market dynamics and identifying potential trading opportunities. By dissecting the intricacies of these phases, the study sheds light on the creation of liquidity through market structure, offering insights into how traders can leverage this knowledge to anticipate price movements and make informed decisions. The effective detection and analysis of Wyckoff patterns necessitate robust computational models capable of processing complex market data, with spatial data best analyzed using Convolutional Neural Networks (CNNs) and temporal data through Long Short-Term Memory (LSTM) models. The creation of training data involves the generation of swing points, representing significant market movements, and filler points, introducing noise and enhancing model generalization. Activation functions, such as the sigmoid function, play a crucial role in determining the output behavior of neural network models. The results of the study demonstrate the remarkable efficacy of deep learning models in detecting Wyckoff patterns within financial data, underscoring their potential for enhancing pattern recognition and analysis in financial markets. In conclusion, the study highlights the transformative potential of AI-driven approaches in financial analysis and trading strategies, with the integration of AI technologies shaping the future of trading and investment practices.
- Abstract（参考訳）: この研究は、20世紀初頭にRichard D. Wyckoffによって考案されたフレームワークであるWyckoff Phases(英語版)のレンズを通して金融市場を分析した。
この研究は、Wyckoffフレームワーク内の蓄積パターンに注目し、トレーディング範囲とセカンダリテストのフェーズを調査し、市場のダイナミクスを理解し、潜在的なトレーディング機会を特定することの重要性を解明する。
この研究は、これらのフェーズの複雑さを解き明かすことによって、市場構造を通して流動性を生み出すことに光を当て、トレーダーがこの知識を利用して価格の動きを予測し、情報的な決定を下す方法についての洞察を与える。
Wyckoffパターンの効果的な検出と解析は、複雑な市場データを処理できる堅牢な計算モデルを必要とし、空間データは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)モデルによる時間データを最もよく分析する。
トレーニングデータの作成には、重要な市場の動きを表すスイングポイントとフィラーポイントの生成、ノイズの導入、モデル一般化の強化が含まれる。
シグモイド関数のような活性化関数は、ニューラルネットワークモデルの出力挙動を決定する上で重要な役割を果たす。
本研究は,金融市場におけるパターン認識と分析の強化の可能性を強調し,金融データ中のWyckoffパターンの検出におけるディープラーニングモデルの顕著な有効性を示した。
結論として、この研究は、金融分析とトレーディング戦略におけるAI主導のアプローチの変革の可能性を強調し、トレーディングと投資のプラクティスを形作るAIテクノロジの統合について論じている。
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