MQL5における統計とデータの分析に関する記事

市場はフィボナッチに基づく関係性をどのように観測しているのでしょうか。各項が直前の2つの項の和になっているこの数列(1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...)は、ウサギの個体数の増加を説明するだけのものではありません。私たちは、「世界のあらゆるものは数の一定の関係に従う」というピタゴラス派の仮説を考察します。

本記事では、取引サーバーに注文を送信できるようにするためのC_Ordersクラスの作成を開始します。これは少しずつ進めていきますが、目的は、メッセージングシステムを通じてこれがどのようにおこなわれるのかを詳細に説明することです。

ソケットを使って何か実用的なものを作ってみましょう。今回の記事では、ミニチャットの作成を始めます。一緒にどのようにおこなうかを見ていきましょう。とても面白い内容になるでしょう。ここで提供するコードは教育目的のみの使用を想定しています。商用目的や既製のアプリケーションでの使用には適していません。ソケット上で送信されるデータは安全に保護されず、内容が第三者からアクセス可能になる可能性があるためです。

本記事では、円の幾何学的性質に基づいた新しいメタヒューリスティック最適化アルゴリズム「円探索アルゴリズム(Circle Search Algorithm, CSA)」を紹介します。本アルゴリズムは、最適解を探索するために点を接線に沿って移動させる原理を使用し、大域探索と局所探索のフェーズを組み合わせています。

IBMの量子コンピュータを使用してすべての価格変動オプションを発見します。まるでSFの話のようですが、これが取引における量子コンピューティングの世界です。

人間の血液型の遺伝システムに着想を得た、新しい集団最適化アルゴリズム「血液型遺伝最適化(BIO)」を紹介します。このアルゴリズムでは、各解がそれぞれ固有の「血液型」を持ち、その血液型が進化の方法を決定します。自然界において子の血液型が特定の遺伝ルールに従って受け継がれるように、BIOでは新しい解が継承と突然変異の仕組みを通じて特性を獲得します。

本日の記事は前回の記事の続編です。今回はエキスパートアドバイザー(EA)の実装を取り上げ、特にサーバー側コードがどのように実行されるかに焦点を当てます。前回の記事で示したコードだけでは、すべてを期待どおりに動作させるには不十分であるため、もう少し深く掘り下げる必要があります。そのため、これから起こることをよりよく理解するには、両方の記事を読む必要があります。