記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第07回）：樹状図」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.01.29 12:55 新しい記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第07回）：樹状図」はパブリッシュされました: 分析や予測を目的としたデータの分類は、機械学習の中でも非常に多様な分野であり、数多くのアプローチや手法があります。この作品では、そのようなアプローチのひとつである「凝集型階層分類」を取り上げます。 階層クラスタリング（英語）というと難しく聞こえますが、実際はとてもシンプルです。わかりやすく言えば、まず基本的な個々のクラスタ、次にそれらを体系的に一段階ずつグループ化し、データセット全体を一つのソートされた単位として見ることができるようにすることで、データセットのさまざまな部分を関連付ける手段です。このプロセスの出力は、一般に樹状図と呼ばれる階層図です。 この記事では、これらの構成要素クラスタをどのように評価し、それによって価格バーの範囲を予測するために使用できるかに焦点を当てますが、トレーリングストップの調整に役立てるためにおこなっていた過去とは異なり、ここでは資金管理やポジションサイジングの目的で検討します。この記事で採用するスタイルは、読者がMetaTraderプラットフォームとMQL5プログラミング言語の比較的初心者であることを想定しています。 作者: Stephen Njuki 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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分析や予測を目的としたデータの分類は、機械学習の中でも非常に多様な分野であり、数多くのアプローチや手法があります。この作品では、そのようなアプローチのひとつである「凝集型階層分類」を取り上げます。
階層クラスタリング（英語）というと難しく聞こえますが、実際はとてもシンプルです。わかりやすく言えば、まず基本的な個々のクラスタ、次にそれらを体系的に一段階ずつグループ化し、データセット全体を一つのソートされた単位として見ることができるようにすることで、データセットのさまざまな部分を関連付ける手段です。このプロセスの出力は、一般に樹状図と呼ばれる階層図です。
この記事では、これらの構成要素クラスタをどのように評価し、それによって価格バーの範囲を予測するために使用できるかに焦点を当てますが、トレーリングストップの調整に役立てるためにおこなっていた過去とは異なり、ここでは資金管理やポジションサイジングの目的で検討します。この記事で採用するスタイルは、読者がMetaTraderプラットフォームとMQL5プログラミング言語の比較的初心者であることを想定しています。
作者: Stephen Njuki