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MQL4における統計とデータの分析に関する記事

数学的なモデルと確率の法則は多くのトレーダーにとって興味深いでしょう。数学はテクニカルインディケータの基本であり、トレーディングの結果を分析しストラテジーを開発するためには統計が必要です。

あいまいなロジック、デジタルフィルタ、マーケットプロファイル、コホーネンマップ、ニューラルガス、そしてトレーディングに使うことができる多くの他のツールについて読んでください。

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トレードシグナルの定性的分析とその選択の仕方

この記事では、シグナルプロバイダのパフォーマンス評価について説明します。 従来のアプローチとは若干異なる角度からシグナルトレードの結果を強調する追加項目を提供します。 適切な管理と完全トレードの概念について説明します。 また、得られた結果を用いて、最適な選択にこだわるとともに、複数のシグナルのポートフォリオをします。

MT4のストラテジーテスターでバイナリーオプションを行う方法

バイナリーオプションストラテジーを構築し、MT4のストラテジーテスターで検証する方法をご紹介します。

MT4のポートフォリオトレード

この記事では、ポートフォリオトレードの原則と外国為替相場への応用を明らかにします。簡単な数学的ポートフォリオの配置モデルが考えられています。半自動化されたトレードのポートフォリオのインジケーターとEA:この記事では、実用的なMT4でのポートフォリオトレードの実装例があります。トレード戦略、ならびに利点と落とし穴の要素が記載されています。

スタックRBMとディープニューラルネットワーク。セルフトレーニング、及びセルフコントロール

この記事では、ディープニューラルネットワークと予測の選択に関する以前の記事の続きです。ここでは、スタックRBMによって開始されたニューラルネットワークの関数を扱い、「darch」パッケージの実装をします。

レンジやトレンド相場を例にストラテジーテスターを使ったインジケーターの最適化

多くの戦略では、レンジか否かを検出することが不可欠です。ストラテジーテスターを使用する方法を示し、ADXを最適化します。同様に、このインジケータがニーズを満たすかどうかを決定し、レンジやトレンドの平均を知ることができます。

MQL4による取引におけるファジー論理の適用

この記事ではMQL4による取引におけるファジー論理の適用例をご紹介します。MQL4の為のFuzzyNetライブラリを使用したエキスパートアドバイザとインディケータの開発を解説していきます。

ろうそく方向の統計的回帰研究

やってくる短い時間間隔に対して、ろうそく足インディケータの定期的な傾向を基に、1日の特定時刻の市場動向を予想することは可能なのでしょうか?まず第一にそのような発生が検出されるなら、可能です。この疑問はおそらくどのトレーダーの心にも浮かんだことのあるものでしょう。本稿の目的は、ろうそく足の方向の統計的回帰に基づき、特定の時間間隔で市場動向の予想を試みることです。

メタトレーダーでニューラルネットワークを利用する

本稿は、みなさんのコードに複数のニューラルネットワークを取り入れて無料の人工ニューラルネットワークライブラリ(FANN)を活用し、MQL4 コードでニューラルネットワークを簡単に利用する方法をお見せします。

遺伝的アルゴリズムー数学

遺伝的アルゴリズムは最適化の問題を解決するために使用されます。このような問題の例として、ニューロネットワークの学習、つまりエラーを最小限にするための、このような重み値の選択を用いることができます。遺伝的アルゴリズムのベースにはランダム探索法があります。

エキスパートアドバイザの取引結果の評価

この記事では、テスターのレポートに表示されるデータの計算方法や式を提案しています。

自分の DLL をデバッグするためのクラッシュログの利用方法

ユーザーから受け取った全クラッシュログ中25~30% はカスタム dll からインポートされた関数が実行されるときにおこるエラーが原因のようです。

いくつかのインジケーターにおけるマルチNullバー再計算

この記事は、Nullバーが変化した際に MetaTrader 4クライアントターミナルのインジケーター値の再計算に関する問題に焦点を当てています。複数の再計算前に保存されたプログラムコードを保存させるいくつかの追加プログラムをインジケーターに追加する方法について述べています。

トレーダーツール、上級者向けのテクニカル分析のためのMQL4

まず、トレーディングは確率の計算です。進展のエンジンとなる無為に関することわざは、それらのインジケーターやトレーディングシステムが開発された理由を明らかにします。トレーディングの多くの新人は「すでにできあがった」トレーディング理論を学習します。しかし、より多くの発見されていない市場の秘密があり、価格の動きの分析に使用されているツールは基本的に明らかにされていないテクニカルインジケーターや統計...

オプティマイザでの遺伝的アルゴリズム vs シンプルな検索

この記事は、遺伝的アルゴリズムとシンプルな検索により取得されるものを用いて、エキスパートアドバイザーの最適化を行った結果とかかった時間を比較します。

情報ストレージとその表示

この記事は、情報ストレージとその表示の便利で効率的な方法を紹介します。ターミナル標準ログファイルとCommnet()関数に対する代わりのものもこちらで紹介されます。

いくつかの都市伝説の検証『アジアセッションでの取引のように、一日の取引が動く』

いくつかの都市伝説、ここでは『アジアセッションでの取引のように、一日の取引が動く』というものを検証していきたいと思います。

テクニカル分析と市場予測の手法について

本稿は、チャートなどを使用した視覚的思考と、"箱から出した"市場見通しを通じ、よく知られた数学的手法の能力と可能性について考察しています。 一方で、本稿は、トレードの考え方を再考する想像力を得ることがでますので、幅広く皆さんの注目を集めると思います。また他方で、本稿は幅広い分析および予測ツールについての代替開発並びにプログラムコードの実装に役立つでしょう。

ラブシェール資産運用法の統計的検証

この記事では、マーチンゲール法よりは攻撃的ではないが、かけ金のアップは2倍ではなく一定の額というラブシェール資産運用法の統計的性質を検証する。

EAのバックテストのレポートの見方

EAのバックテストのレポートのおかげで様々なエキスパートアドバイザーをならべ比べることができます。この記事はそのようなレポートについて説明しています。

Strategy Tester: トレード戦略のテストモード

テクニカル分析の多くのプログラムは、履歴データで取引戦略をテストすることができます。

EAのパラメータの選択における テスト(最適化) テクニックとその基準

テストにおける聖杯を見つけることは難しくありませんが、取り除くことは非常に困難です。この記事では、ユーザーの負荷を最小に抑え、最大の効果を得られるように、自動化されたグループとEAの選定について説明します。

1分でできるデータ品質評価

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