発振器 - ページ 5

[Sergey Golubev]

取引、自動取引システム、取引戦略のテストに関するフォーラム

MQL5ウィザードのすべて：プログラミングなしでロボットを作成する。

セルゲイ・ゴルベフ, 2025.07.24 07:59

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（パート76）：教師あり学習でオシレーターとエンベロープ・チャンネルのパターンを使う

前回、 Awesome-OscillatorとEnvelope-Channelsの組み合わせのインジケーターを紹介しました。私たちは通常、指標ペアの紹介の後に、機械学習がこれらの指標シグナルのパフォーマ ンスにどのような影響を与えることができるか（もし可能であれば）調査します。本記事も例外ではないので、パターン4、8、9のシグナルを教師あり学習ネットワ ークをフィルターとして補足した場合、どのような影響を受けるかを検証します。我々のネットワークには、カーネル／チャンネルがドット積カーネルによってサイズ決定され、時間交差に注目したCNNを使用する。

[Sergey Golubev]

取引、自動取引システム、取引戦略のテストに関するフォーラム

MQL5ウィザードのすべて：プログラミングなしでロボットを作成。

セルゲイ・ゴルベフ, 2025.08.05 05:03

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（パート78）：ゲーター・オシレーターと累積/分布オシレーターを使う

前回はGatorオシレーターとAccumulation/Distributionオシレーターの組み合わせによる5つのシグナルパターンを紹介しました。各インジケーターの組み合わせについて、10個のシグナルパターンを見てきましたが、今後もこの形式を維持していきます。しかし、教師あり学習で何を改善すべきかを選択する前に、パターン5から9の検証とテストを完了させましょう。

[Sergey Golubev]

取引、自動取引システム、取引戦略のテストに関するフォーラム

MQL5ウィザードのすべて：プログラミングなしでロボットを作成する。

セルゲイ・ゴルベフ, 2025.08.23 15:37

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（パート79）：教師あり学習でゲーター・オシレーターと累積/分布オシレーターを使う

前回と前々回の記事では、いつものようにGatorオシレーターとAccumulation/Distributionオシレーターのペアを使って10パターンのシグナルをテストしました。その結果、これまでと同様、3つの一貫した遅行パターンが見つかりました：0、3、4である。この記事では、これらを捨てたり無視したりするのではなく、教師あり学習によってパフォーマンスを復活させることができるかどうかを探ることを目的とする。我々はカーネル回帰とドット積類似性で強化されたCNNを採用し、このようなアーキテクチャを持つネットワークが、最初は弱く見えることもある信号から隠れた価値を抽出できるかどうかを検証する。過去 2 回の記事と同様、すべてのテストは GBP JPY のペアで、30 分の時間枠で行われた。