パブリッシュされた記事"DoEasyライブラリでの価格(第63部): 板情報とその抽象リクエストクラス".
![DoEasyライブラリでの価格(第63部): 板情報とその抽象リクエストクラス](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library__1.png)
本稿では、板情報を使用するための機能の開発を開始します。また、板情報抽象注文オブジェクトとその子孫のクラスも作成します。
パブリッシュされた記事"DoEasyライブラリでの価格(第62部): ティックシリーズをリアルタイムで更新して板情報で作業するための準備".
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この記事では、ティックデータの更新をリアルタイムで実装し、板情報を操作するための銘柄オブジェクトクラスを準備します(DOM自体は次の記事で実装されます)。
パブリッシュされた記事"自己適応アルゴリズム(第IV部):その他の機能とテスト".
![自己適応アルゴリズム(第IV部):その他の機能とテスト](https://c.mql5.com/2/41/50_percents__4.png)
引き続き、必要最小限の機能でアルゴリズムを実装して結果をテストします。収益性は非常に低いですが、連載では、完全に自動化された、根本的に異なる市場で取引される完全に異なる商品で収益性の高い取引モデルを示しています。
パブリッシュされた記事"DoEasyライブラリでの価格(第61部): 銘柄ティックシリーズのコレクション".
![DoEasyライブラリでの価格(第61部): 銘柄ティックシリーズのコレクション](https://c.mql5.com/2/41/MQL5-avatar-doeasy-library__5.png)
プログラムでは作業に異なる銘柄を使用する可能性があるため、それぞれに個別のリストを作成する必要があります。本稿では、そのようなリストを組み合わせてティックデータコレクションにします。実際、これは、CObjectクラスのインスタンスへのポインタの動的配列のクラスおよび標準ライブラリの子孫に基づく通常のリストになります。
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パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第III部): 新しい水平線
本稿では、総当たり攻撃のトピックを続けます。プログラムアルゴリズムに市場分析の新しい機会を導入することで分析速度を高め、結果の品質を向上します。新しい追加により、このアプローチ内でグローバルパターンの最高品質で表示できるようになります。
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CatBoostアルゴリズムを使用した外国為替市場の季節によるパターンの特定
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この記事シリーズは、プログラミングのことは何も知らないが、最短の時間、最小の労力でできるだけ速く MQL4 言語を学びたいという願いを持つトレーダーを対象としています。みなさんが『オブジェクト指向』、『三次元配列』などのフレーズに恐れをいだいているなら、本稿はそんな人が必要とするものです。レッスンは最大に迅速な結果を出すために作成されています。そのうえ、情報は理解しやすいように提供されています。理論を深く掘り下げすぎることはしませんが、初回レッスンですでに実用的な効用を得ることでしょう。
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- PivotPoint このインディケータは、ピボットポイント、レジスタンスおよびサポートを描画します。
- VWAP - Volume Weighted Average Price(ボリューム加重平均価格) VWAPは、主にアルゴリズムおよび制度トレーダーが日中のボリューム加重平均に相対して株がどこで取引されているかを評価するために使用される日中の計算です。
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ニューラルネットワークにおける自己注意のメカニズムについては、以前に検討しました。実際には、最新のニューラルネットワークアーキテクチャは、いくつかの並列した自己注意スレッドを使用して、シーケンスの要素間のさまざまな依存関係を見つけます。このようなアプローチの実装を検討し、ネットワーク全体のパフォーマンスへの影響を評価しましょう。
パブリッシュされた記事"DoEasyライブラリでの価格(第60部): 銘柄ティックデータのシリーズリスト".
![DoEasyライブラリでの価格(第60部): 銘柄ティックデータのシリーズリスト](https://c.mql5.com/2/41/MQL5-avatar-doeasy-library__4.png)
本稿では、単一銘柄のティックデータを格納するためのリストを作成し、EAでの必要なデータの作成と取得を確認します。さらに、使用される銘柄ごとの個別のティックデータリストでティックデータのコレクションを構成します。
パブリッシュされた記事"自己適応アルゴリズム(第III部):最適化の放棄".
![自己適応アルゴリズム(第III部):最適化の放棄](https://c.mql5.com/2/41/50_percents__3.png)
履歴データに基づく最適化を使用してパラメータを選択する場合、真に安定したアルゴリズムを取得することは不可能です。安定したアルゴリズムは、常時、どんな取引商品で作業していても、必要なパラメータを認識している必要があります。予測や推測ではなく、確実に知っているべきです。
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