推論モデル
- 回帰ニューラルネットワークモデル
- 入力: 特徴量73個
- 出力: 期待値pipsスコア
- 14モデルの出力値のアンサンブルで、Buyシグナル
- 対象
- ドル円 USD/JPY
- Buy専用
- 月曜朝7:00 〜 土曜朝6:00
- リアルタイム推論: 1.1秒間隔
出力ターゲット値のラベリング
刻々そのタイミングで、Buyエントリーした場合の結果(pips)をターゲットラベルとした。 時間制限と初動下落の回避条件も追加している。
赤色: TP区間、青色: SL区間、緑色: Between区間
Extra runup（一定時間内の追加上昇幅）も使用
入力値
ドル円の直近過去の90分間ウインドで、73個の特徴量を算出する。
特徴量エンジニアリングにより、選定した。
Robust Scalerを採用（Standard Scaler他は非採用）、つまり入力値は、スケーリングされた値になる。
以上が、現行モデルの設定である。
モデル学習のプロセスは、モデルの学習
試行錯誤の過程については、開発ノート