記事「PythonとMQL5による多銘柄分析（第2回）：ポートフォリオ最適化のための主成分分析」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.02.13 08:37 新しい記事「PythonとMQL5による多銘柄分析（第2回）：ポートフォリオ最適化のための主成分分析」はパブリッシュされました: 取引口座のリスク管理は、すべてのトレーダーにとっての課題です。MetaTrader 5で、さまざまな銘柄に対して高リスク、中リスク、低リスクモードを動的に学習する取引アプリケーションを開発するにはどうすればよいでしょうか。PCA（主成分分析）を使用することで、ポートフォリオの分散をより効果的に管理できるようになります。MetaTrader 5から取得した市場データを基に、これら3つのリスクモードを学習するアプリケーションの作成方法を説明します。 アルゴリズムの動作を視覚的にデモンストレーションすることは、初めてアルゴリズムに触れる読者にとって非常に有益だと考えています。そこで、図1のMQL5ロゴの画像を使用し、まず白黒に変換します。この白黒フィルタを適用することで、PCAアルゴリズムがデータに対してどのように機能するのかを、より分かりやすく視覚的に確認できるようになります。 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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取引口座のリスク管理は、すべてのトレーダーにとっての課題です。MetaTrader 5で、さまざまな銘柄に対して高リスク、中リスク、低リスクモードを動的に学習する取引アプリケーションを開発するにはどうすればよいでしょうか。PCA（主成分分析）を使用することで、ポートフォリオの分散をより効果的に管理できるようになります。MetaTrader 5から取得した市場データを基に、これら3つのリスクモードを学習するアプリケーションの作成方法を説明します。
アルゴリズムの動作を視覚的にデモンストレーションすることは、初めてアルゴリズムに触れる読者にとって非常に有益だと考えています。そこで、図1のMQL5ロゴの画像を使用し、まず白黒に変換します。この白黒フィルタを適用することで、PCAアルゴリズムがデータに対してどのように機能するのかを、より分かりやすく視覚的に確認できるようになります。
作者: Gamuchirai Zororo Ndawana