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、無生物の自然にヒントを得た別の最適化アルゴリズムである荷電系探索(CSS)アルゴリズムについて検討します。この記事の目的は、物理学と力学の原理に基づいた新しい最適化アルゴリズムを提示することです。

ここでは、次回以降の仕事に関連するいくつかの要素を簡略化します。シミュレーターが生成するランダム性を視覚化する方法も説明しましょう。

連載21回目となるこの記事では、自然変換と、線形判別分析を使ったその実装方法について引き続き見ていきます。前回同様、シグナルクラス形式でその応用例を紹介します。

MQL5を活用してS&P500指数を正確に予測する方法をご紹介します。古典的なテクニカル分析とアルゴリズム、そして長年の経験に裏打ちされた原理を組み合わせることで、安定性を高め、確かな市場洞察力を得られます。

自然性の正方形の帰納法を考えることで、自然変換について考察を続けます。MQL5ウィザードで組み立てられたエキスパートアドバイザー(EA)の多通貨の実装には若干の制約があるため、スクリプトでデータ分類能力を紹介しています。主な用途は、価格変動の分類とその予測です。

ニューラルネットワーク内部で使用される最適化アルゴリズムを解明しながら、ニューラルネットワークの核心に飛び込みます。この記事では、ニューラルネットワークの可能性を最大限に引き出し、モデルを精度と効率の新たな高みへと押し上げる重要なテクニックご紹介します。

この記事では、Pythonと連携したMQL5の実装について解説し、ブローカー関連の操作を自動化する方法を紹介します。VPS上にホストされて継続的に稼働するエキスパートアドバイザー(EA)が、あなたに代わって取引を実行すると想像してください。ある時点で、EAによる資金管理機能が非常に重要になります。具体的には、取引口座への残高補充や出金などの操作を含みます。本稿では、これらの機能の利点と実際の実装例を紹介し、資金管理を取引戦略にシームレスに統合する方法をお伝えします。どうぞご期待ください。

見せかけの回帰は、2つの時系列がまったくの偶然で高い相関を示し、回帰分析で誤解を招く結果をもたらす場合に発生します。このような場合、変数が関連しているように見えても、その相関関係は偶然であり、モデルの信頼性は低くなります。

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)は、データをグループ化する教師なし形式であり、入力パラメータをほとんど必要としません。入力パラメータは2つだけであり、K平均法などの他のアプローチと比較すると利点が得られます。ウィザードで組み立てたEAを使用してテストし、最終的に取引するために、これがどのように建設的であり得るかを掘り下げます。

この記事では、「ブレインストーミング」と呼ばれる現象にヒントを得た、BSO (Brain Storm Optimization)と呼ばれる革新的な最適化手法を見ていきます。また、BSO法が適用するマルチモーダル最適化問題を解くための新しいアプローチについても説明します。これにより、部分集団の数を事前に決定することなく、複数の最適解を見つけることができるのです。K-MeansとK-Means++のクラスタリング法も検討します。

移動平均は、AIモデルが予測するのに最適な指標です。しかし、データを慎重に変換することで、さらなる精度向上が可能です。本記事では、現在の手法よりもさらに先の未来を、高い精度を維持しながら予測できるAIモデルの構築方法を解説します。移動平均がこれほど有用な指標であることには驚かされます。

ここでの目的は教訓を得ることなので、できるだけシンプルに話を進めたいと思います。具体的には、必要な行列の乗算だけを実装します。行列とスカラーの乗算をシミュレートするにはこれで十分であることが今日わかるでしょう。行列分解を実装する際に多くの人が直面する最大の課題は、スカラーの分解と異なり、因子の順序が結果に影響を与えるため、行列の場合はその点に注意が必要だということです。