記事「新しい指標と条件付きLSTMの例」についてのディスカッション
どこにファイルを置けばいいか教えてください。
C:◆Usersanilh◆AppData◆Roaming◆MetaQuotes◆Terminal◆フォルダと
とC:¥Users¥PetaQuotes¥AppData¥Roaming¥PetaQuotes¥PetaTerminal¥CommonFilesにもある。
.onnx ファイルを削除すると、以下のエラーが発生する。
resource file '/Files/stock_prediction_model_MACD.onnx' not found IC_009_EA_ONNX_045_Final.mq5
resource file 'C: \Usersanilh\AppData\Roaming\MetaQuotesTerminal\73B7A2420D6397DFF9014A20F1201F97\MQL5 Files ￭ stock_prediction_model_MACD.onnx' not found (2) IC_009_EA_ONNX_045_Final.mq5
これは完璧に機能していて、今までに10回以上利益を出していて、すべてtpにヒットしている。
これには問題があります...モデルを作るために、私は、私が名前を挙げることができないwebsearcherからのデータでpythonのcolabを使用しました...pythonでcolabを使用する代わりに、あなたはpythonを使用し、ラップトップでモデルを構築することができます（新しいpyスクリプトを作成する必要があります）....私がこれを言う理由は、私がデータを取得するところから.comは、（私たちのブローカーと比較して）1日のための同様のデータを持つことができます...しかし、あなたがより小さい期間に行く場合は、mt5のデータ（mt5とあなたのブローカーのデータ）を使用することをお勧めします...（いくつかのブローカーは、異なるデータを持っている）。
私は理解できますか？
はい、より低い期間でそれを試して、結果を共有するために自由に記入してください！
どこにファイルを置けばいいか教えてください。
C:◆Usersanilh◆AppData◆Roaming◆MetaQuotes◆Terminal◆フォルダを置きました。
とC:¥Users¥anilh¥AppData¥Roaming¥MetaQuotes¥Terminal¥CommonFilesにもある。
.onnx ファイルを削除すると、以下のエラーが発生します。
resource file '/Files/stock_prediction_model_MACD.onnx' not found IC_009_EA_ONNX_045_Final.mq5
resource file 'C: \Usersanilh\AppData\Roaming\MetaQuotesTerminal ￤Files/stock_prediction_model_MACD.onnx' not found (2) IC_009_EA_ONNX_045_Final.mq5
Anilさん、こんにちは！
onnxモデルはFilesフォルダ(MQL5 -> Files)...または好きな場所(mql5filesの中)に入れる必要があります。
これには問題があります...モデルを作成するために、私は名前を挙げることができないwebsearcherからのデータでpythonのcolabを使用しました...pythonでcolabを使用する代わりに、pythonを使用し、ラップトップでモデルを構築することができます（新しいpyスクリプトを作成する必要があります）....というのも、私がデータを入手している.comは、1日単位で同じようなデータを持っているからです（私たちのブローカーと比較して）......しかし、もっと小さな期間であれば、mt5のデータ（mt5を使ったブローカーのデータ）を使いたいかもしれません......（ブローカーによってはデータが異なります）。
私は理解できますか？
はい、より低い期間でそれを試して、結果を共有するために自由に記入してください！
こんにちは、Anil！
onnxモデルはFilesフォルダ(MQL5 -> Files)...または好きな場所(mql5filesの中)に置く必要があります。
こんにちは、ハビエル
返信ありがとう。
問題が見つかりました。EAでは "stock_prediction_model_MACD.onnx "となっていますが、zipファイルでは "stock_prediction_model_MACD_Signal.onnx "となっています。
また、コード内のインジケータハンドルの不適切な使用（バグ！！）にも気づきました。を使用しています。
double volatility = iMA(NULL, 0, volatility_period, 0, MODE_SMA, PRICE_CLOSE);
double atr = iATR(_Symbol,PERIOD_CURRENT,14)*_Point;
double volatility = iStdDev(_Symbol, PERIOD_CURRENT, volatility_period, 0, MODE_SMA, PRICE_CLOSE);
MQL5では、インジケーターの値はCopyBufferとインジケーター・ハンドルを使って導出されます。
int macd_handle2 = iMACD(_Symbol, PERIOD_CURRENT, 12, 26, 9, PRICE_CLOSE); CopyBuffer(macd_handle2, 0, 0, 1, macd_main2);最初のケースで値を取得するためにハンドルをdouble変数と異なる方法で使用した理由を詳しく教えてください。
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OK 新しいモデルを作るために試してみますが、私が見た何人かの研究者によると、少なくとも6ヶ月ごとに変更を加えるのが良いようです。エントリーは完璧ですが、tpとslはブローカーに基づいて調整する必要があることを今日見ました。ありがとうございます！
こんにちは。
6ヶ月ごとに新しいモデルを作成するのは良いことです（1d時間枠の期間を使用している場合）。その場合は、もっと頻繁にモデルを作成する必要があります。デイトレードでは、6ヶ月は良い結果ですが、3ヶ月とそれほど変わりません。1つのモデルには通常1万本の最後のローソク足があるため、最後の値に待ち時間を与える方が面白い...私はこれに取り組んで、1つの記事をプッシュします。
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新しい記事「新しい指標と条件付きLSTMの例」はパブリッシュされました:
本記事は、テクニカル分析とディープラーニング（深層学習）予測を融合した自動取引用エキスパートアドバイザー(EA)の開発に焦点を当てます。
テクニカル指標は、金融業界ではトレンドや潜在的な取引機会を見つけるために長い間使用されてきました。これらの指標は重要であるにもかかわらず、特に極端なボラティリティや突然の変化の時期には、市場の動向の複雑さを十分に捉えきれないことがよくあります。しかし、特にLSTMなどのディープラーニングアーキテクチャは、複雑で時間に依存するデータにおけるパターン認識と予測のための機械学習モデルにおいて驚くべき可能性を実証しています。ただし、これらのモデルは、従来のテクニカル分析のような解釈可能性とドメイン固有の知識を常に提供するわけではありません。
私たちの戦略は、両方のアプローチの利点を融合することでこのギャップを埋めることを目指しています。この記事では、基礎となるボラティリティを考慮しながら市場の勢いを測定しようとする、ボラティリティ調整モメンタム(VAM)指標と呼ばれる新しいツールを紹介します。従来のモメンタム指標と比較すると、市場の動向をより詳細に把握できます。VAMは、ボラティリティを考慮して、平穏から荒波までさまざまな市場シナリオでより信頼性の高いシグナルを提供することを目指しています。
作者: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera