戦略の原理

本戦略は、ニューラルネットワークの予測モデルを用いて2つの時間軸で価格トレンドを判断し、両方の時間軸のシグナルが同方向の場合に取引を実行します。

具体的なロジックは以下の通りです。

1. それぞれ2つの時間軸の価格変動（例：日足と1時間足）を取得する

2. 価格変動をニューラルネットワークに入力して学習させ、各軸の予測出力を得る

3. 2軸の予測出力が同方向（すなわち閾値を超えた場合）に取引シグナルが発生する

4. 日足の予測がロング、かつ1時間足の予測がロングの場合、ロング取引を実行する

5. 日足の予測がショート、かつ1時間足の予測がショートの場合、ショート取引を実行する

6. 2軸の予測が一致しない場合、ポジションを決済する

本戦略は、2つの時間軸の情報を最大限に活用し、複数の次元でトレンド方向を判断した上で取引を行うため、誤ったシグナルを効果的に削減できます。

戦略の利点

• 2軸の予測により判断精度が向上
• ニューラルネットワークが複雑なデータをモデル化
• 同方向の取引で損失を回避

戦略のリスク

• ネットワークの学習に大量のデータが必要
• ネットワーク構造の設計に繰り返しのテストが必要
• 2軸を組み合わせたシグナルの出現頻度が低い

まとめ

本戦略は、ニューラルネットワークを用いて2つの時間軸から価格トレンドを判断し、判断精度を確保した上で取引を行います。ただし、ネットワークパラメータの最適化や取引頻度の適切な設定が必要です。総じて、比較的安定した取引方向の指針を提供できます。