記事「MQL5とPythonで自己最適化EAを構築する」についてのディスカッション
Sibusiso Steven Mathebula 取引戦略を 最適化しています。つまり、EAの自己最適化に活性化関数やニューロンは必要ないということです。私は訂正される可能性が高いです。僕は間違いなく間違っているかもしれないし、本当にひどく間違っているかもしれない。
おい、SIbusiso、Ujani Budi?まあ、何事にもいろいろなやり方があるのはご存知の通りだ。私がここで説明したアプローチは、確実な結果を早く得るためのものだ。しかし、何事にも代償はつきものです。あなたが観察する遷移行列は、どれだけ多くのデータを取得したかに大きく影響されます。しかし、より多くのデータを取得するにつれて、遷移行列は安定し、変化しなくなります（収束します）。
このように言っておきましょう。遷移行列とNNアプローチは、まったく別の問題を解決しています。彼らは別の質問に答えているのです。遷移行列は何かを予測するものではなく、過去に起こったことを単に要約して教えてくれるものであり、未来に起こりそうなことを教えてくれるものではない。
一方、NNは将来何が起こりそうかを教えてくれる。1つのEAでその両方を使うことは可能だ。
こんにちは、がむしゃらさん。この記事は私に直接語りかけてくれて、私たちの心を開いてくれたことに感謝します。私はコーディングの初心者で、あなたのような記事を読み、コーディングすることで学んでいます。私の最大の課題はPythonです。バックテストをして 自分のEAにアイデアを取り入れることができるため、取引がテーマであればより早く学ぶことができます。Pythonを学べる場所を教えてください。私はMQL5バージョンしかコーディングしていませんが、私が直面している問題は、'max_arg'が0のままであるため、EAが強気のままであることです。私の限られた理解力では、いくつかのパラメーターを操作してみましたが、コードが買いと売りを同時に置くポイントで止まってしまいました。重要なディテールを見逃しているかもしれません。もしあなたのコードがあなたの側で正しく機能するのであれば、私のコピーしたコードや修正したコードを送ることができます。もしかしたら、問題を発見できるかもしれません。私は休暇中で、オフラインで作業しているため、ダウンロードしたデータを使用しています。それが問題を引き起こしているのでしょうか？あなたの仕事ぶりには感謝していますし、記事も素晴らしいです。私はSA出身ですが、tsanoさんには感謝の言葉しかありません。
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新しい記事「MQL5とPythonで自己最適化EAを構築する」はパブリッシュされました:
この記事では、市況に基づいて取引戦略を自律的に選択変更できるエキスパートアドバイザー(EA)を構築する方法について解説します。マルコフ連鎖の基本を学び、それがアルゴリズムトレードにどのように役立つかを探っていきます。
この問題をマルコフ連鎖として捉えることで、意思決定のプロセスを簡素化できます。次の図では、同社が70年の歴史の中で完了したすべての旅が、マルコフ連鎖として視覚化されています。
上のマルコフ連鎖を解釈してみましょう。このマルコフ連鎖モデルを解釈してみましょう。例えば、フランクフルトで搭乗した乗客のうち、40%がミュンヘンで下車し、残りの60%はケルンへ向かうことがわかります。さらに、ケルンに到着した乗客の30%はフランクフルトに戻り、70%はベルリンに移動します。このようにして、顧客が最も頻繁に利用するルートが視覚的に示されます。
作者: Gamuchirai Zororo Ndawana