記事「PythonとMQL5による多銘柄分析（前編）：NASDAQ集積回路メーカー」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.11.27 09:31 新しい記事「PythonとMQL5による多銘柄分析（前編）：NASDAQ集積回路メーカー」はパブリッシュされました: ポートフォリオのリターンを最大化するために、AIを活用してポジションサイジングと注文数量を最適化する方法について解説します。本稿では、アルゴリズムを用いて最適なポートフォリオを特定し、期待リターンやリスク許容度に応じてポートフォリオを調整する手法を紹介します。このプロセスでは、SciPyライブラリやMQL5言語を活用し、保有中のすべてのデータを基に、最適かつ分散化されたポートフォリオを構築します。 集積回路は現代社会に欠かせない存在であり、WebサイトをホストするMetaQuotesサーバーから、この記事を閲覧しているデバイスに至るまで、あらゆる場面で活用されています。これらのデバイスの多くは、選定した企業の技術によって支えられています。興味深いことに、世界初の集積回路であるIntel 4004は、NASDAQ設立と同じ1971年にIntelによって開発されました。Intel 4004は約2,600個のトランジスタを搭載していましたが、現在のチップは数十億個のトランジスタを搭載しており、その進化の規模は計り知れません。 集積回路への世界的な需要が増加する中、この市場で賢くエクスポージャーを得ることを目指しています。この5社の株式バスケットを基に、ポートフォリオリターンを最大化する方法を検討しました。単純に資本を均等配分する伝統的なアプローチでは、現代の市場の変動性には対応しきれません。そのため、どの株式を買うべきか売るべきか、さらに最適な取引数量を導き出すモデルを構築しました。このモデルは、保有データを活用してポジションサイズと数量をアルゴリズム的に決定します。 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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ポートフォリオのリターンを最大化するために、AIを活用してポジションサイジングと注文数量を最適化する方法について解説します。本稿では、アルゴリズムを用いて最適なポートフォリオを特定し、期待リターンやリスク許容度に応じてポートフォリオを調整する手法を紹介します。このプロセスでは、SciPyライブラリやMQL5言語を活用し、保有中のすべてのデータを基に、最適かつ分散化されたポートフォリオを構築します。
集積回路は現代社会に欠かせない存在であり、WebサイトをホストするMetaQuotesサーバーから、この記事を閲覧しているデバイスに至るまで、あらゆる場面で活用されています。これらのデバイスの多くは、選定した企業の技術によって支えられています。興味深いことに、世界初の集積回路であるIntel 4004は、NASDAQ設立と同じ1971年にIntelによって開発されました。Intel 4004は約2,600個のトランジスタを搭載していましたが、現在のチップは数十億個のトランジスタを搭載しており、その進化の規模は計り知れません。
集積回路への世界的な需要が増加する中、この市場で賢くエクスポージャーを得ることを目指しています。この5社の株式バスケットを基に、ポートフォリオリターンを最大化する方法を検討しました。単純に資本を均等配分する伝統的なアプローチでは、現代の市場の変動性には対応しきれません。そのため、どの株式を買うべきか売るべきか、さらに最適な取引数量を導き出すモデルを構築しました。このモデルは、保有データを活用してポジションサイズと数量をアルゴリズム的に決定します。作者: Gamuchirai Zororo Ndawana