MQL5における座標降下法を用いたエラスティックネット回帰
この記事では、過学習を最小化すると同時に、有用な予測因子と予後予測力の低い予測因子を自動的に分離するエラスティックネット回帰の実用的な実装を探求します。
母集団最適化アルゴリズム:コウモリアルゴリズム(BA)
今回は、滑らかな関数に対して良好な収束性を示すコウモリアルゴリズム(BA)について考えてみることにします。
グラフィカルインターフェイスXI:ライブラリコードのリファクタリング(ビルド14.1)
ライブラリが大きくなるにつれて、コードをサイズを減らすために最適化が再び必要がです。本稿で説明するライブラリのバージョンはさらにオブジェクト指向になっており、コードの学習もさらに容易になります。読者は、最新の変更の詳細な記述によって、独自のニーズに基づいて独自にライブラリを開発できるでしょう。
より優れたプログラマー(第07部): 成功したフリーランス開発者になるためのメモ
MQL5でフリーランス開発者として成功したいならば、この記事はあなたにぴったりです。
エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート(第3部):トレンド指標
この参考記事では、トレンド指標カテゴリから標準的な指標を取り上げます。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAで指標を使用するためのすぐに使えるテンプレートを作成します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第86部): グラフィカルオブジェクトコレクション - プロパティ変更の管理
本稿では、ライブラリ内のグラフィカルオブジェクトのプロパティ値の変更の追跡とともに、削除と名前変更を検討します。
DoEasyライブラリの時系列(第45部): 複数期間指標バッファ
本稿では、複数期間モードと複数銘柄モードで使用する指標バッファオブジェクトおよびコレクションクラスの改善を始めます。現在の銘柄チャートの任意の時間枠からデータを受信して表示するためのバッファオブジェクトの使用を検討するつもりです。
インディケーター情報の測定
機械学習は、ストラテジー開発の手法として注目されています。これまで、収益性と予測精度の最大化が重視される一方で、予測モデル構築のためのデータ処理の重要性はあまり注目されてきませんでした。この記事では、Timothy Masters著の書籍「Testing and Tuning Market Trading Systems」に記載されているように、予測モデル構築に使用するインディケーターの適切性を評価するために、エントロピーの概念を使用することについて考察しています。
リプレイシステムの開発 — 市場シミュレーション(第4回):設定の調整(II)
システムとコントロールを作り続けましょう。サービスをコントロールする能力がなければ、システムを前進させ、改善することは難しくなります。
MQL5の電子テーブル
本稿では、第一ディメンションに異なるタイプのデータを含む動的二次元配列クラスについて述べていきます。テーブル形式でデータを格納すると、整理の幅広い問題を解決し、異なるタイプの広範囲におよぶ情報を格納および処理するのに好都合です。テーブルに連携する機能性を実装するクラスのソースコードは本稿に添付があります。
アルゴリズム取引に関する記事を投稿して200ドルを獲得できます
記事を書いてアルゴリズム取引の発展に貢献してください。取引とプログラミングの経験を共有していただければ、200ドルをお支払いします。さらに、人気のMQL5.com Webサイトに記事を公開すると、プロフェッショナルコミュニティで個人ブランドを宣伝する絶好の機会が得られます。記事は何千人ものトレーダーに読まれます。同じ考えを持つ人々とアイデアを議論し、新しい経験を積み、知識を収益化することができます。
最後の改革
トレーディングターミナルを見てください。価格の提示はどのような意味に見えますか?バー、ろうそく足、罫線私たちは価格からしか利益を得ない一方、時間と価格の両方を追求しています。市場を分析する際に、価格のみに注意を向けるだけで良いのでしょうか?この記事は、(「3目並べ」)ポイント・フィギュアチャート作成のためのスクリプトとアルゴリズムを提唱します。記されている推奨にて、記載されている実用的な使用方法の様々な価格パターンを考察していきます。
DoEasyライブラリの時系列(第48部): 複数銘柄・複数期間指標バッファ
本稿では、指標バッファオブジェクトのクラスを改善して、複数銘柄モードで動作するようにします。これにより、カスタムプログラムで複数銘柄・複数期間指標を作成するための道が開かれます。複数銘柄・複数期間指標標準指標を作成するために、不足している機能を計算バッファオブジェクトに追加します。
DoEasy - コントロール(第31部):ScrollBarコントロールのコンテンツのスクロール
この記事では、水平スクロールバーのボタンを使用してコンテナのコンテンツをスクロールする機能を実装します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第87部): グラフィカルオブジェクトコレクション - プロパティ変更の管理
本稿では、標準のグラフィカルオブジェクトイベントの追跡作業を継続し、ユーザがターミナルで開いたチャートに配置されたグラフィカルオブジェクトのプロパティの変更を制御できる機能を作成します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第92部): 標準グラフィカルオブジェクトのメモリクラスオブジェクトプロパティの変更履歴
本稿では標準のグラフィカルオブジェクトメモリのクラスを作成して、プロパティが変更されたときにオブジェクトの状態を保存できるようにします。これにより、以前のグラフィカルオブジェクトの状態に戻ることができるようになります。
単一チャート上の複数インジケータ(第01部): 概念
今日は、チャート上の個別の領域を占有せずに1つのチャートで同時に実行される複数のインジケータを追加する方法を学習します。多くのトレーダーは、一度に複数のインジケータ(例: RSI、STOCASTIC、MACD、ADX)を監視する、または場合によってはインデックスを構成している異なるアセットで監視することによって、自信を高めることができます。
Meta Trader5がもたらす新たな機会
Meta Trader4は世界中のトレーダーから好評を博し、これ以上に望むものはないように思われていました。高い処理速度、安定性、インディケータ記述の広大な可能性、エキスパートアドバイザー、情報提供型トレーディングシステム、そして100以上の異なるブローカーから選択できることにより-このターミナルは他に類を見ないほどに優れたものでした。しかし時は流れ、今や、Meta Trader4かMeta Trader5かの選択を迫られる時代となりました。本稿では、時代が求めるこの第5世代ターミナルの主な違いについて述べます。
自動で動くEAを作る(第15回):自動化(VII)
自動化に関するこの連載を完結させるために、前回に引き続きトピックについて説明しましょう。EAを時計仕掛けのように動かすために、すべてがどのように組み合わされるかを見ていきます。
MQL5クックブック - サービス
この記事では、チャートへの結合を必要としないMQL5プログラムである「サービス」の多彩な機能について説明しています。また、他のMQL5プログラムとのサービスの違いをハイライトし、開発者がサービスで作業する際の微妙な違いを強調しています。例として、読者にはサービスとして実装できる幅広い機能をカバーするさまざまなタスクが提供されます。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第68部): チャットウィンドウオブジェクトクラスとチャートでの指標オブジェクトクラス
本稿では、チャートオブジェクトクラスの開発を続け、利用可能な指標のリストを含むチャートウィンドウオブジェクトのリストに追加します。
MQLアプリケーションでのCCanvasクラスの使用
この記事では、MQLアプリケーションでのCCanvasクラスの使用について検討します。理論には、CCanvasの基本を完全に理解するための詳細な説明と例が付属しています。
DoEasyライブラリでの価格(第64部): 板情報、DOMスナップショットのクラスおよびスナップショットシリーズオブジェクト
本稿では、2つのクラス(DOMスナップショットオブジェクトのクラスとDOMスナップショットシリーズオブジェクトのクラス)を作成し、DOMデータシリーズの作成をテストします。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第70部): チャットオブジェクトコレクショの機能拡張と自動更新
本稿では、チャートオブジェクトの機能を拡張し、チャートのナビゲーション、スクリーンショットの作成、チャートの保存と適用を行います。また、チャートオブジェクトのコレクション、それらのウィンドウ、およびその中の指標の自動更新を実装します。
適応型インジケーター
この記事では、適応型インジケーターを作成するためのいくつかの可能なアプローチを検討します。適応型インジケーターは、入力信号と出力信号の値の間のフィードバックの存在によって特徴付けられます。このフィードバックにより、インジケーターは金融時系列値の最適な処理に個別に適応できるようになります。
非線形指標
今回は、非線形指標を構築する方法と取引での使用について、いくつか考えてみたいと思います。MetaTraderの取引プラットフォームには、非線形なアプローチを使用する指標がかなりあります。
ニューラルネットワークが簡単に(第14部):データクラスタリング
前回の記事を公開してから1年以上が経過しました。アイデアを修正して新しいアプローチを開発するには、これはかなりの時間です。この新しい記事では、以前に使用された教師あり学習法から逸れようと思います。今回は、教師なし学習アルゴリズムについて説明します。特に、クラスタリングアルゴリズムの1つであるk-meansについて検討していきます。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第8部):概念的な飛躍
新しい機能を実装する最も簡単な方法は何でしょうか。この記事では、1歩後退してから2歩前進します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第82部): ライブラリオブジェクトのリファクタリングとグラフィカルオブジェクトのコレクション
本稿では、各オブジェクトに一意のタイプを割り当てることですべてのライブラリオブジェクトを改善し、ライブラリのグラフィカルオブジェクトコレクションクラスの開発を続けます。
MQL5の構造体とデータ表示メソッド
この記事では、MqlDateTime、MqlTick、MqlRates、MqlBookInfoの各構造体と、それらからデータを表示するメソッドについて見ていきます。構造体のすべてのフィールドを表示するためには、標準的なArrayPrint()関数があります。この関数では、配列に含まれるデータを便利な表形式で、扱われる構造体の型とともに表示します。
グラフィカルインターフェイスX:レンダーテーブルの更新とコード最適化(ビルド10)
レンダーテーブル(CCanvasTable)に新しい機能を補完していきます。テーブルには、ホバー時の列の強調表示;、各セルにアイコンの配列を追加する機能とそれらを切り替えるメソッド、 実行時にセルテキストを設定または変更する機能などが含まれます。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第83部): 抽象標準グラフィカルオブジェクトのクラス
本稿では、抽象グラフィカルオブジェクトのクラスを作成します。このオブジェクトは、標準のグラフィカルオブジェクトのクラスを作成するための基礎として機能します。グラフィカルオブジェクトには複数のプロパティがあるため、抽象グラフィカルオブジェクトクラスを実際に作成する前に、多くの準備作業が必要です。この作業には、ライブラリ列挙型のプロパティの設定が含まれます。
ONNXモデルをクラスでラップする
オブジェクト指向プログラミングは、読みやすく修正しやすい、よりコンパクトなコードの作成を可能にします。ここでは3つのONNXモデルの例を見てみましょう。
DoEasyライブラリの時系列(第52部): 複数銘柄・複数期間の単一バッファ標準指標のクロスプラットフォーム化
本稿では、複数銘柄・複数期間のAccumulation/Distribution標準指標の作成を検討します。指標に関してライブラリクラスをわずかに改善し、このライブラリに基づいて古いMetaTrader 4プラットフォーム用に開発されたプログラムが、MetaTrader5に切り替えたときに正常に機能するようにします。
DoEasyライブラリの時系列(第59部): 単一ティックのデータを格納するオブジェクト
本稿からは、価格データを処理するライブラリ機能を作成します。今日、さらに別のティックで到着したすべての価格データを格納するオブジェクトクラスを作成します。
MQL5のALGLIB数値解析ライブラリ
この記事では、ALGLIB3.19数値分析ライブラリ、その応用、金融データ分析の効率を向上させる新しいアルゴリズムについて簡単に説明します。
MQL5の圏論(第10回):モノイド群
MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。ここでは、モノイド集合を正規化して、より幅広いモノイド集合とデータ型にわたって比較しやすくする手段としてモノイド群を見ていきます。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第84部): 抽象標準グラフィカルオブジェクトの子孫クラス
本稿では、ターミナル抽象標準グラフィカルオブジェクトの子孫オブジェクトの作成について検討します。クラスオブジェクトでは、すべてのグラフィカルオブジェクトに共通のプロパティを記述します。つまり、それは単にある種のグラフィカルオブジェクトです。実際のグラフィカルオブジェクトとの関係を明確にするには、この特定のグラフィカルオブジェクトに固有のプロパティを子孫オブジェクトクラスに設定する必要があります。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第91部): 標準グラフィカルオブジェクトのイベントオブジェクト名変更履歴
本稿では、ライブラリベースのプログラムからグラフィカルオブジェクトイベントを制御するための基本的な機能を洗練します。例として、「オブジェクト名」プロパティを使用してグラフィカルオブジェクトの変更履歴を保存する機能の実装から始めます。
母集団最適化アルゴリズム:カッコウ最適化アルゴリズム(COA)
次に考察するのは、レヴィフライトを使ったカッコウ検索最適化アルゴリズムです。これは最新の最適化アルゴリズムの1つで、リーダーボードの新しいリーダーです。