ファジーロジックとは何ですか？
ファジーロジックは、同じ変数を介して複数の値を処理できるようにする変数処理へのアプローチです。 ファジーロジックは、一連の正確な結論を得ることができる、オープンで不正確なデータのスペクトルを使用して問題を解決しようとします。 ファジーロジックは、利用可能なすべての情報を考慮し、入力を考慮して可能な限り最良の決定を行うことにより、問題を解決するように設計されています。
重要なポイント
- ファジーロジックにより、より高度な意思決定ツリー処理とルールベースのプログラミングとの統合が可能になります理論的には、これによりアプローチは現実の状況を模倣する機会が増えます。
ファジーロジックについて
ファジーロジックは、ファジーコンセプトの数学的研究に由来し、ファジーコンセプトにはデータのファジーセットも含まれます。 数学者は、ファジー概念およびファジー分析を参照する際にさまざまな用語を使用する場合があります。 広範かつ包括的に、これらの用語はファジーセマンティクスとして分類されます。
実際には、これらの構造はすべて、「true」条件の複数の値を許可します。 Trueが数値的に1に等しく、Falseが0に等しい（またはその逆）代わりに、True条件は1未満で0より大きい値の任意の数になる可能性があります。 これにより、1つの個別のデータポイントではなく、価格データの範囲に基づいてアルゴリズムが決定を下す機会が生まれます。
ファジーロジックの考慮事項
最も基本的な意味でのファジーロジックは、ディシジョンツリータイプ分析によって開発されます。 したがって、より広範なスケールでは、ルールベースの推論によってプログラムされた人工知能システムの基盤を形成します。
一般に、ファジーという用語は、システムのような決定ツリーで開発できる膨大な数のシナリオを指します。 ファジーロジックプロトコルの開発には、ルールベースのプログラミングの統合が必要になる場合があります。 これらのプログラミングルールは、包括的なモデルの裁量で開発されるため、ファジーセットと呼ばれる場合があります。
ファジーセットはより複雑な場合もあります。 より複雑なプログラミングの類推では、プログラマーは変数の包含と除外を決定するために使用される規則を広げる能力を持っているかもしれません。 これにより、ルールベースの推論の精度が低くなり、オプションの範囲が広がります。
人工知能におけるファジー意味論
ファジーロジックとファジーセマンティクスの概念は、人工知能ソリューションのプログラミングの中心的なコンポーネントです。 ファジィロジックのプログラミング機能も拡大するにつれて、人工知能ソリューションとツールは、さまざまな分野の経済で拡大し続けています。
IBMのWatsonは、ファジーロジックとファジーセマンティクスのバリエーションを使用した最も有名な人工知能システムの1つです。 特に金融サービスでは、ファジーロジックが機械学習および投資インテリジェンスの出力をサポートするテクノロジーシステムで使用されています。
一部の高度な取引モデルでは、ファジーロジック数学の統合を使用して、アナリストが自動売買シグナルを作成するのを支援することもできます。 これらのシステムは、投資家が投資に影響を与える広範な変化する市場変数に対応するのに役立ちます。
高度なソフトウェア取引モデルでは、システムはプログラム可能なファジーセットを使用して、数千の証券をリアルタイムで分析し、投資家に最高の機会を提供できます。 ファジーロジックは、トレーダーが複数の要因を考慮して利用しようとする場合によく使用されます。 これにより、取引決定の絞り込み分析が可能になります。 トレーダーには、取引を成立させるためのさまざまなルールをプログラムする機能もあります。 次の2つの例があります。
ルール1：移動平均が低く、相対強度指数が低い場合、売ります。
ルール2：移動平均が高く、相対強度指数が高い場合、購入します。
ファジーロジックにより、トレーダーはこれらの基本的な例でローとハイの主観的な推論をプログラムして、自分の自動化されたトレーディングシグナルに到達することができます。
