MQL4とMQL5のプログラム記事

ニューラルネットワークはトレーダーのツールキットの究極のツールです。この仮定が正しいかどうかを確認してみましょう。MetaTrader 5は、取引でニューラルネットワークを使用するための自立した媒体としてアプローチされています。簡単な説明が記載されています。

この記事の主な目的は、アプリケーションとその機能を操作するメカニズムについて説明することです。 したがって、この記事は、アプリケーションの使用方法に関する説明書としても使うことができます。 アプリケーションの使用法においてありがちな落とし穴と詳細を扱っています。

前回の記事では、ニューラルネットワーク訓練の品質を向上させることを目的とした手法の説明を開始しました。本稿では、このトピックを継続し、別のアプローチであるデータのBatch Normalizationについて説明します。

多くのトレーダーにとって移動平均指標が重要であることは周知の事実です。取引に役立つ移動平均タイプは他にもあります。この記事ではこれらのタイプを特定し、それぞれのタイプと最も人気のある単純移動平均タイプを簡単に比較して、どれが最良の結果を示すことができるかを確認します。

この記事では、通貨データの分析を示して、エキスパートアドバイザーが特定の時間領域で良好なパフォーマンスを示し他の領域でパフォーマンスが低下する理由をよりよく理解します。

今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合（意識的かどうかにかかわらず...）新しいアイデアを探し、試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。トレーダーの時間とミスを避ける必要性は明らかに重視されます。この連載では、MQL5ウィザードがトレーダーの主力であるべきであることを示します。なぜでしょうか。MQL5ウィザードを使用すれば、新しいアイデアを組み立てることで時間を節約できるだけでなく、コーディングの重複によるミスを大幅に減らすことができるため、最終的に、取引の哲学のいくつかの重要な分野にエネルギーを注ぐことができるからです。

損切り（ストップロス）と利食い（テイクプロフィット）は取引結果に大きな響を与えます。この記事では、最適な逆指値注文の値を見つけるためのいくつかの方法を見ていきます。

マルコフ連鎖は、金融をはじめとする様々な分野で、時系列データのモデル化や予測に利用できる強力な数学的ツールです。金融の時系列モデル化や予測では、株価や為替レートなど、金融資産の時間的変化をモデル化するためにマルコフ連鎖がよく使われます。マルコフ連鎖モデルの大きな利点の1つは、そのシンプルさと使いやすさにあります。