MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミングと使用に関する記事

まだ完成していないものの、ようやくビジュアルなシステムが動き出します。ここでは主な変更を完成します。かなりの数になりますが、どれも必要なものばかりです。全体的にはなかなか面白いものになりそうです。

この記事は、MQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を構築するための包括的な、究極の初心者ガイドです。擬似コードを使用してEAを構築し、AIが生成したコードのパワーを活用する方法をステップごとに学びましょう。アルゴリズム取引が初めての方にも、スキルアップを目指す方にも、このガイドは効果的なEAを作成するための明確な道筋を提供します。

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。

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。

この初心者向けMQL5プログラミングガイドで、魅力的なアルゴリズム取引の世界へ飛び込みましょう。MetaTrader 5を動かす言語であるMQL5のエッセンスを発見し、自動売買の世界を解明します。基本を理解することからコーディングの第一歩を踏み出すことまで、この記事はプログラミングの知識がなくてもアルゴリズム取引の可能性を解き放つ鍵となります。MQL5のエキサイティングな宇宙で、一緒に、シンプルさと洗練が出会う旅に出ましょう。

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。

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。

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。

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。

ニューラルネットワークを研究する次のステップとして、ニューラルネットワークの訓練中に収束を高める手法を検討することをお勧めします。そのような手法はいくつかありますが、本稿では、それらの1つである「ドロップアウト」について考察します。

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。

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。

これは、最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事です。フラクタル指標という新しい指標を学び、それを基にした取引システムを設計し、MetaTrader 5ターミナルで実行する方法について学びます。

最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事です。今回は、Volumes指標について紹介します。出来高という概念は、金融市場の取引において非常に重要な要素の1つであり、注意を払う必要があります。この記事では、Volumes指標を使用した簡単な取引システムの設計方法について説明します。

この記事では、教師あり機械学習アルゴリズムを活用することで、古典的な原油取引戦略を強化することを目的として、原油取引戦略を再検討します。ブレント原油価格とWTI原油価格のスプレッドに基づいて、将来のブレント原油価格を予測する最小二乗モデルを構築します。目標は、将来のブレント価格変動の先行指標を特定することです。

この記事では、取引において最も価値があり役立つツールの1つであるグラフィカルパネルを作成する必要がある人に、シンプルで簡単なガイドを提供します。グラフィカルパネルは、取引に関するタスクを簡素化および容易にして、時間を節約し、気を散らすことなく取引プロセスそのものに集中するのに役立ちます。

ストップロスは、取引における資金管理に関する主要なツールです。ストップロス、テイクプロフィット、ロットサイズを効果的に使用することで、トレーダーは取引の一貫性を改善し、全体的に収益性を高めることができます。ストップロスは優れたツールですが、使用時に課題に遭遇することがあります。主要なものはストップロスハントです。この記事では、取引でのストップロスハントを減らす方法と、従来のストップロスの使用法と比較して収益性を判断する方法について説明します。

前回は、連続的な行動空間でモデルを学習できるDDPG法を紹介しました。しかし、他のQ学習法と同様、DDPGはQ関数値を過大評価しやすくなります。この問題によって、しばしば最適でない戦略でエージェントを訓練することになります。この記事では、前述の問題を克服するためのいくつかのアプローチを見ていきます。