DoEasy-コントロール(第18部):TabControlでタブをスクロールする機能
この記事では、ヘッダーバーがコントロールのサイズに収まらない場合に備えて、TabControl WinFormsオブジェクトにヘッダースクロールコントロールボタンを配置します。また、トリミングされたタブヘッダーをクリックしたときのヘッダーバーのシフトを実装します。
母集団最適化アルゴリズム:ネルダー–ミード法、またはシンプレックス(NM)検索法
この記事では、ネルダー–ミード法の完全な探求を提示し、最適解を達成するために各反復でシンプレックス(関数パラメータ空間)がどのように修正され、再配置されるかを説明し、この方法がどのように改善されるかを説明します。
初心者のためのMQL5におけるファンダメンタル分析とテクニカル分析戦略の組み合わせ
この記事では、トレンドフォローとファンダメンタル分析の原則を1つのエキスパートアドバイザー(EA)にシームレスに統合し、より強固な取引戦略を構築する方法について説明します。MQL5を活用して、誰でも簡単にカスタマイズされた取引アルゴリズムを作成できることを紹介します。
DoEasyライブラリの時系列(第58部): 指標バッファデータの時系列
時系列の操作に関するトピックのしめくくりとして、指標バッファに格納されているストレージ、検索、およびデータの並べ替えを整理します。これにより、プログラムでライブラリベースで作成される指標の値に基づいて分析をさらに実行できます。ライブラリのすべてのコレクションクラスの一般的な概念により、対応するコレクションで必要なデータを簡単に見つけることができます。それぞれ、今日作成されたクラスでも同じことが可能です。
MetaTrader 5でのモンテカルロ並べ替え検定
この記事では、Metatrader 5のみを使用して、任意のエキスパートアドバイザー(EA)でシャッフルされたティックデータに基づいて並べ替え検定を実施する方法を見てみましょう。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第77部): 影オブジェクトクラス
本稿では、グラフィック要素オブジェクトの子孫である 影オブジェクトのクラスを作成し、オブジェクトの背景をグラデーションで塗りつぶす機能を追加します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第79部): 「アニメーションフレーム」オブジェクトクラスとその子孫オブジェクト
本稿では、単一のアニメーションフレームとその子孫のクラスを開発します。このクラスでは、形状の下の背景を維持および復元しながら、形状を描画できるようにします。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第90部): 標準グラフィカルオブジェクトのイベント基本機能
本稿では、標準のグラフィカルオブジェクトイベントを追跡するための基本的な機能を実装します。グラフィカルオブジェクトのダブルクリックイベントから始めます。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第11回):シミュレーターの誕生(I)
バーを形成するデータを使うためには、リプレイをやめてシミュレーターの開発に着手しなければなりません。難易度が最も低い1分バーを使用します。
リプレイシステムの開発(第58回):サービスへの復帰
リプレイ/シミュレーターサービスの開発と改良を一時中断していましたが、再開することにしました。ターミナルグローバルのようなリソースの使用をやめたため、いくつかの部分を完全に再構築しなければなりません。ご心配なく。このプロセスを詳細に説明することで、誰もが私たちのサービスの進展についていけるようにします。
どんな市場でも優位性を得る方法(第5回):FRED EURUSD代替データ
本日の議論では、セントルイス連邦準備銀行の広義のドル指数に関する代替日次データとその他のマクロ経済指標の集合を使用して、EURUSDの将来の為替レートを予測しました。残念ながら、データはほぼ完璧な相関関係にあるように見えますが、モデルの精度において際立った向上は実現できず、投資家は代わりに通常の市場相場を使用した方がよい可能性があることを示唆している可能性があります。
ビジュアルプログラミング言語DRAKON:MQL開発者と顧客のコミュニケーションツール
DRAKONは、ロシアの宇宙プロジェクト(例えば、「Buran」再利用可能宇宙船プロジェクト)のプログラマーと、異なる分野の専門家(生物学者、物理学者、エンジニアなど)との対話を簡素化するために設計されたビジュアルプログラミング言語です。この記事では、DRAKONが、コードに触れたことがない人にとっても、アルゴリズムの作成にアクセスしやすく、直感的にし、また、顧客が取引ロボットを注文する際に自分の考えを説明しやすくし、複雑な関数でプログラマーのミスを少なくする方法についてお話します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第80部): 「幾何学的アニメーションフレーム」オブジェクトクラス
本稿では、前の記事のクラスのコードを最適化し、指定された数の頂点を持つ正多角形を描画するための幾何学的アニメーションフレームオブジェクトクラスを作成します。
リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第5回):プレビューの追加
現実的で利用しやすい方法で市場リプレイシステムを実装する方法を開発することができたので、プロジェクトを続けて、リプレイの動作を改善するためのデータを追加してみましょう。
MQL5での価格バーの並べ替え
この記事では、価格バーを並べ替えるアルゴリズムを紹介し、EAの潜在的な購入者を欺くためにストラテジーのパフォーマンスが捏造された事例を認識するために並べ替えテストをどのように使用できるかを詳述します。
母集団最適化アルゴリズム:電磁気的アルゴリズム(ЕМ)
この記事では、様々な最適化問題において、電磁気的アルゴリズム(EM、electroMagnetism-like Algorithm)を使用する原理、方法、可能性について解説しています。EMアルゴリズムは、大量のデータや多次元関数を扱うことができる効率的な最適化ツールです。
MQL5でJanus factorを実装する
ゲイリー・アンダーソンは、「Janus factor」と名付けた理論に基づく市場分析法を開発しました。この理論は、トレンドを明らかにし、市場リスクを評価するために使用できる一連の指標を記述するものです。今回は、これらのツールをMQL5で実装してみます。
DoEasy - コントロール(第32部):水平スクロールバー、マウスホイールスクロール
この記事では、水平スクロールバーオブジェクト機能の開発を完成します。また、スクロールバーのスライダーを動かしたり、マウスホイールを回転させたりしてコンテナの内容をスクロールできるようにするほか、MQL5の新しい注文実行ポリシーや新しいランタイムエラーコードを考慮したライブラリへの追加もおこないます。
DoEasyライブラリでの価格(第60部): 銘柄ティックデータのシリーズリスト
本稿では、単一銘柄のティックデータを格納するためのリストを作成し、EAでの必要なデータの作成と取得を確認します。さらに、使用される銘柄ごとの個別のティックデータリストでティックデータのコレクションを構成します。
母集団最適化アルゴリズム:微小人工免疫系(Micro-AIS)
この記事では、身体の免疫系の原理に基づいた最適化手法、つまりAISを改良した微小人工免疫系(Micro Artificial Immune System:Micro-AIS)について考察します。Micro-AISは、より単純な免疫系のモデルと単純な免疫情報処理操作を用います。また、この記事では、従来のAISと比較した場合のMicro-AISの利点と欠点についても触れています。
DoEasyライブラリの時系列(第49部): 複数銘柄・複数期間の複数バッファ標準指標
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。
DoEasyライブラリの時系列(第57部): 指標バッファデータオブジェクト
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。
初級から中級まで:配列と文字列(III)
この記事では2つの側面について考察します。まず、標準ライブラリを使ってバイナリ値を8進数、10進数、16進数などの表現に変換する方法について説明します。次に、これまでに習得した知識を活用して、秘密のフレーズに基づいてパスワードの桁数をどのように決定できるかについて解説します。
母集団最適化アルゴリズム:魚群検索(FSS)
魚群検索(FSS)は、そのほとんど(最大80%)が親族の群落の組織的な群れで泳ぐという魚の群れの行動から着想を得た新しい最適化アルゴリズムです。魚の集合体は、採餌の効率や外敵からの保護に重要な役割を果たすことが証明されています。
MLモデルとストラテジーテスターの統合(結論):価格予測のための回帰モデルの実装
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。
DoEasy-コントロール(第15部):TabControl WinFormsオブジェクト — 複数行のタブヘッダー、タブ処理メソッド
この記事では、TabControl WinFormオブジェクトの作業を続けます。タブフィールドオブジェクトクラスを作成して複数の行にタブヘッダーを配置できるようにし、オブジェクトタブを処理するメソッドを追加します。
母集団最適化アルゴリズム:Mind Evolutionary Computation (MEC)アルゴリズム
この記事では、Simple Mind Evolutionary Computation(Simple MEC, SMEC)アルゴリズムと呼ばれる、MECファミリーのアルゴリズムを考察します。このアルゴリズムは、そのアイデアの美しさと実装の容易さで際立っています。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第17回):多通貨取引
ウィザードを介してEAが組み立てられた場合、デフォルトでは複数の通貨をまたいだ取引は利用できません。トレーダーが一度に複数の銘柄から自分のアイデアをテストする際に、2つの可能なトリックを検討します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第76部): フォームオブジェクトと事前定義されたカラースキーム
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。
どんな市場でも優位性を得る方法(第4回):CBOEのユーロおよびゴールドボラティリティインデックス
シカゴオプション取引所(CBOE)が提供する代替デー タを分析し、XAUEUR 銘柄を予測する際のディープニューラルネットワークの精度を向上させます。
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する(第11回):初心者向け線形代数入門
本記事では、MQL5の行列・ベクトルAPIで利用できる強力な線形代数ツールの基礎を解説します。このAPIを効果的に利用するためには、これらの手法を賢く活用するための線形代数の原理をしっかり理解しておく必要があります。本稿は、MQL5でアルゴリズム取引をおこなう際にこの強力なライブラリを活用して作業を開始するために必要となる線形代数の最も重要な規則のいくつかを、読者が直感的に理解できるレベルで身につけることを目的としています。
古典的な戦略を再構築する(第12回):EURUSDブレイクアウト戦略
MQL5で収益性の高いブレイクアウト取引戦略を構築する挑戦に、ぜひご参加ください。EURUSDペアを選択し、時間枠で価格ブレイクアウトを取引しましたが、私たちのシステムでは偽のブレイクアウトと真のトレンドの始まりを区別するのが難しかったです。そこで、損失を最小限に抑えながら利益を増やすことを目的としたフィルターをシステムに組み込みました。最終的にはシステムを収益性の高いものにし、誤ったブレイクアウトに対する耐性を高めることに成功しました。
PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング(第3回):価格の角度(2)極座標
この記事では、あらゆる市場における価格レベルの変化を、それに対応する角度の変化へと変換する2回目の試みをおこないます。今回は、前回よりも数学的に洗練されたアプローチを採用しました。得られた結果は、アプローチを変更した判断が正しかった可能性を示唆しています。本日は、どの市場を分析する場合でも、極座標を用いて価格レベルの変化によって形成される角度を意味のある方法で計算する方法についてご説明します。
母集団最適化アルゴリズム:クジラ最適化アルゴリズム(WOA)
(WOA)は、ザトウクジラの行動と狩猟戦略に着想を得たメタヒューリスティクスアルゴリズムです。WOAの主なアイデアは、クジラが獲物の周囲に泡を作り、螺旋状の動きで獲物に襲いかかる、いわゆる「バブルネット」と呼ばれる捕食方法を模倣することです。
DoEasyライブラリでの価格(第61部): 銘柄ティックシリーズのコレクション
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。
時系列マイニングのためのデータラベル(第4回):ラベルデータを使用した解釈可能性の分解
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。
DoEasy - コントロール(第26部):ToolTip WinFormsオブジェクトの最終確認とProgressBarの開発開始
今回は、ツールチップコントロールの開発を完了し、ProgressBar WinFormsオブジェクトの開発を開始します。オブジェクトで作業しながら、コントロールやそのコンポーネントをアニメーション化するための普遍的な機能を開発する予定です。