MQL5における統計とデータの分析に関する記事

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。

この記事では、MQL5言語を使用しながら指標をロックする方法を見ていきます。非常に興味深く素晴らしい方法でそれをおこないます。

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。

大腸菌の採餌戦略は、科学者にBFO最適化アルゴリズムの作成を促しました。このアルゴリズムには、最適化に対する独自のアイデアと有望なアプローチが含まれており、さらに研究する価値があります。

前々回、前回と、ニューラルネットワークのモデルを作成・編集するためのツールを開発しました。いよいよ転移学習技術の利用可能性を実例で評価することになります。

人々が初めてコンピューティングが可能なシステムを作り始めたとき、すべてには、プロジェクトを熟知しているエンジニアの参加が必要でした。コンピュータ技術の黎明期、プログラミング用の端末すらなかった時代の話です。それが発展し、より多くの人々が何かを創造できることに興味を持つようになると、新しいアイデアやプログラミングの方法が現れ、以前のようなコネクタの位置を変えるスタイルに取って変わりました。最初の端末が登場したのはこの時です。

金融情勢を解読する際の芸術性と正確性の融合についてガイドします。アルゴリズム錬金術の秘密を発見してください。ランダムフォレストがデータを予測能力に変換する方法を明らかにし、株式市場の複雑な地形をナビゲートするための独自の視点を提供します。金融の魔術の核心に触れ、市場の動向を形作り、収益の機会を開拓するランダムフォレストの役割を解き明かす旅にご参加ください。

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、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。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。

強化学習モデルにおける環境の研究を続けます。この記事では、モデルの訓練段階で効果的に環境を探索することができる、もうひとつのアルゴリズム「Go-Explore」を見ていきます。

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。

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、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。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。

まずは現状を明らかにすることから始めましょう。今やらなければ、すぐに問題になります。

Webからエキスパートアドバイザー(EA)にデータを入力する方法はそれほど明らかにはわかりません。MetaTrader 5が提供するすべての可能性を理解しなければ、そう簡単にはいきません。

ここでは、カスタムイベントがどのようにトリガーされ、指標でどのようにリプレイ/シミュレーションサービスの状態がレポートされるかを見ていきます。

古典的なグリッド戦略と古典的なヘッジ戦略を混合した、より高度なグリッドヘッジEAのベースとして、シンプルなヘッジEAを作成する予定です。この記事が終わるころには、簡単なヘッジ戦略の作り方がわかり、この戦略が本当に100%儲かるかどうかについての人々の意見も知ることができるでしょう。

SSG（Saplings Sowing and Growing up、苗木の播種と育成）アルゴリズムは、様々な条件下で優れた生存能力を発揮する、地球上で最も回復力のある生物の1つからインスピレーションを得ています。

この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)がストラテジーテスターで表示できる品質スコアを開発する方法を見ていきます。Van TharpとSunny Harrisという2つの有名な計算方法を見てみましょう。

この記事では、前回に引き続き、日常的な取引指標を「新しい」視点で見ていくことをテーマとします。今回は、自然変換の水平合成を取り扱いますが、これに最適な指標は、今回取り上げた内容を拡大したもので、二重指数移動平均(DEMA)です。

この記事では、私が長い時間をかけてたどり着いた、アルゴリズム取引に対するまったく異なるアプローチを紹介します。もちろん、これはすべて私の総当たり攻撃プログラムに関係しています。これには、複数の問題を同時に解決できるように多くの変更が加えられています。とはいえ、この記事はより一般的で可能な限りシンプルなものであるため、総当たり攻撃について何も知らない読者にも適しています。

本稿では、シャープレシオの代替指標とされるいくつかのリスクリターン指標の実装を紹介し、その特徴を分析するために仮想資本曲線を検証します。

この記事では、機械学習を使用してボットを作成する方法を提案しています。

K平均法では、まず無作為に生成されたクラスタ重心を使用するデータセットのマクロビューに焦点を当てたプロセスとしてデータポイントを集団化するアプローチを採用し、その後ズームインしてこれらの重心を調整してデータセットを正確に表現します。これを見て、その使用例をいくつか活用していきます。

この記事では、私たちのシステムのシミュレーターの開発を完成させます。ここでの主な目的は、前回の記事で説明したアルゴリズムを設定することです。このアルゴリズムは、ランダムウォークの動きを作り出すことを目的としています。したがって、今日の資料を理解するためには、過去の記事の内容を理解する必要があります。シミュレーターの開発をフォローしていない方は、この一連の流れを最初から読まれることをお勧めします。さもないと、ここで説明されることがわからなくなるかもしれません。

この記事では、これまでに取り上げたアルゴリズムの中で最も議論の的となっているアルゴリズム、差分進化(DE)アルゴリズムについて考察します。

この記事では、C_Mouseクラスを実装します。このクラスは、最高水準でプログラミングする能力を提供します。しかし、高水準や低水準のプログラミング言語について語ることは、コードに卑猥な言葉や専門用語を含めることではありません。逆です。高水準プログラミング、低水準プログラミングというのは、他のプログラマーが理解しやすいか、しにくいかという意味です。

パー​​セプトロン（単一隠れ層ネットワーク）は、基本的な自動取引に精通していて、ニューラルネットワークを試してみようとしている人にとって、優れた入門編となります。エキスパートアドバイザー(EA)用のMQL5ウィザードクラスの一部であるシグナルクラスアセンブリでこれをどのように実現できるかを段階的に見ていきます。

この記事では、確率分布の形状を変えることが最適化アルゴリズムの性能に与える影響について検証します。最適化問題の文脈における様々な確率分布の効率を評価するために、スマート頭足類（SC、Smart Cephalopod）テストアルゴリズムを用いた実験をおこないます。

MQL5取引環境での適用を解剖しながら、これらの強力な次元削減テクニックに隠された秘密を解き明かしていきます。線形判別分析(LDA)と主成分分析(PCA)のニュアンスを深く理解し、戦略開発と市場分析への影響を深く理解します。