MQL4とMQL5のプログラム記事

転移学習については当連載ですでに何度も言及していますが、これはただの言及でした。この記事では、このギャップを埋めて、転移学習の詳しい調査を提案します。

本稿では、1つの指標に対して1つのバッファのすべてのデータを含むオブジェクトを開発します。このようなオブジェクトは、指標バッファのシリアルデータを格納するために必要になります。その助けを借りて、任意の指標のバッファデータ、および他の同様のデータを相互に並べ替えて比較できるようになります。

この記事では、決定木に基づく回帰モデルの実装について説明します。モデルは金融資産の価格を予測しなければなりません。すでにデータを準備し、モデルを訓練評価し、調整最適化しました。ただし、このモデルはあくまで研究用であり、実際の取引に使用するものではないことに留意する必要があります。

本稿では、ライブラリクラスを改善して、データを表示するために複数の指標バッファを必要とする複数銘柄・複数期間標準指標を開発する機能を実装します。

この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。

この記事では、角度ベースの取引について取り上げます。角度の組み立て方と、それを取引に利用する方法について見ていきます。

本稿では、さまざまなライブラリGUIデザインテーマの構築の概念について説明し、グラフィック要素クラスオブジェクトの子孫であるフォームオブジェクトを作成し、ライブラリのグラフィカルオブジェクトのシャドウを作成するため、および機能をさらに開発するためのデータを準備します。

本稿では、さまざまな複合グラフィカルオブジェクトイベントの開発を開始します。また、複合グラフィカルオブジェクトの移動と削除についても部分的に検討します。実際、ここでは、前の記事で実装したものを微調整します。

前回は、様々なスキルを学習するアルゴリズムを提供するDIAYN法を紹介しました。習得したスキルはさまざまな仕事に活用できます。しかし、そのようなスキルは予測不可能なこともあり、使いこなすのは難しくなります。この記事では、予測可能なスキルを学習するアルゴリズムについて見ていきます。

入力データの前処理がモデル訓練の安定性に大きく寄与することは、すでに広く知られています。オンラインで「生」の入力データを処理するために、バッチ正規化層が頻繁に使用されますが、時には逆の手順が求められる場合もあります。この記事では、この問題を解決するための1つのアプローチについて解説します。

多層パーセプトロンは、非線形分離可能な問題を解くことができる単純なパーセプトロンを進化させたものです。バックプロパゲーションアルゴリズムと組み合わせることで、このニューラルネットワークを効果的に学習させることができます。多層パーセプトロンとバックプロパゲーション連載第3回では、このテクニックをストラテジーテスターに統合する方法を見ていきます。この統合により、取引戦略を最適化するためのより良い意思決定を目的とした複雑なデータ分析が可能になります。この記事では、このテクニックの利点と問題点について説明します。

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。

デザインパターンの新しい記事として、その1タイプである振る舞いパターンを取り上げ、作成されたオブジェクト間の通信を効果的に構築する方法について説明します。これらの振る舞いパターンを完成させることで、再利用可能かつ拡張可能で、テストされたソフトウェアをどのように作成し、構築できるかを理解できるようになります。

明らかに、現在の指標は1分足を作成するのに理想的な時間からは程遠いです。それが最初に修正することです。同期の問題を解決するのは難しくありません。難しそうに思えるかもしれませんが、実際はとても簡単です。前回の記事の目的は、チャート上の1分足を作成するために使用されたティックデータを気配値ウィンドウに転送する方法を説明することであったため、必要な修正はおこないませんでした。