記事「MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第3回）：Boom 1000アルゴリズムの解読」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.11.12 11:09 新しい記事「MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第3回）：Boom 1000アルゴリズムの解読」はパブリッシュされました: 本連載では、動的な市場状況に自律的に適応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説明します。本日の記事では、Derivの合成市場に合わせてディープニューラルネットワークを調整してみます。 Derivの合成市場をすべて個別に分析します。まずは最も有名な合成市場であるBoom 1000から始めます。Boom 1000は、その不安定で予測不可能な動きで有名です。この市場は、ゆっくりとした短い同サイズの弱気ローソク足と、その後に突然、超高層ビルサイズの強気ローソク足が続くという特徴があります。強気ローソク足は、ローソク足に関連付けられたティックが通常クライアント端末に送信されないため、緩和するのが特に難しく、すべてのストップロスが毎回確実にスリッページで突破されます。 そのため、成功しているトレーダーのほとんどは、Boom 1000を取引する際に買いの機会のみを狙うという緩やかな戦略を立てています。Boom 1000はM1時間枠で20分間下落する可能性があり、その動き全体を1本のローソク足で再現する可能性があることを思い出してください。したがって、その圧倒的な強気の性質を考えると、成功しているトレーダーは、売りセットアップよりもBoom 1000の買いセットアップに重点を置くことで、これを有利に利用しようとします 作者: Gamuchirai Zororo Ndawana 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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本連載では、動的な市場状況に自律的に適応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説明します。本日の記事では、Derivの合成市場に合わせてディープニューラルネットワークを調整してみます。
Derivの合成市場をすべて個別に分析します。まずは最も有名な合成市場であるBoom 1000から始めます。Boom 1000は、その不安定で予測不可能な動きで有名です。この市場は、ゆっくりとした短い同サイズの弱気ローソク足と、その後に突然、超高層ビルサイズの強気ローソク足が続くという特徴があります。強気ローソク足は、ローソク足に関連付けられたティックが通常クライアント端末に送信されないため、緩和するのが特に難しく、すべてのストップロスが毎回確実にスリッページで突破されます。
そのため、成功しているトレーダーのほとんどは、Boom 1000を取引する際に買いの機会のみを狙うという緩やかな戦略を立てています。Boom 1000はM1時間枠で20分間下落する可能性があり、その動き全体を1本のローソク足で再現する可能性があることを思い出してください。したがって、その圧倒的な強気の性質を考えると、成功しているトレーダーは、売りセットアップよりもBoom 1000の買いセットアップに重点を置くことで、これを有利に利用しようとします
作者: Gamuchirai Zororo Ndawana