記事「データサイエンスとML（第33回）：MQL5におけるPandas DataFrame、ML使用のためのデータ収集が簡単に」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.06.11 07:59 新しい記事「データサイエンスとML（第33回）：MQL5におけるPandas DataFrame、ML使用のためのデータ収集が簡単に」はパブリッシュされました: 機械学習モデルを使用する際は、学習・検証・テストに使用するデータの一貫性を確保することが重要です。この記事では、MQL5の外部（多くの学習がおこなわれる環境）とMQL5内部の両方で同じデータを利用できるようにするため、MQL5で独自のPandasライブラリを作成します。 機械学習モデルを扱う際には、学習・検証・テストといったすべての環境で、同じ値でなくとも同一のデータ構造を保つことが不可欠です。現在では、MQL5およびMetaTrader 5でOpen Neural Network Exchange (ONNX)モデルがサポートされているため、外部で学習されたモデルをMQL5にインポートし、取引に活用することが可能になっています。 多くのユーザーはこれらの人工知能(AI)モデルのトレーニングにPythonを使用し、その後MQL5コードを通じてMetaTrader 5に展開します。しかし、この2つの技術間の違いにより、データの構造や値の扱いに大きな差異が生じることがあり、同じデータ構造であっても値が微妙に異なる場合があります。 この記事では、Pythonで使用されているPandasライブラリの機能をMQL5で再現します。Pandasは、特に大量のデータを扱う際に非常に有用で、最も人気のあるライブラリの一つです。 このライブラリは、データサイエンティストが機械学習モデルのトレーニングに使用するデータを準備・操作するために広く活用されています。その機能を活かすことで、MQL5上でもPythonと同様のデータ処理環境を実現することを目指します。 作者: Omega J Msigwa 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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機械学習モデルを扱う際には、学習・検証・テストといったすべての環境で、同じ値でなくとも同一のデータ構造を保つことが不可欠です。現在では、MQL5およびMetaTrader 5でOpen Neural Network Exchange (ONNX)モデルがサポートされているため、外部で学習されたモデルをMQL5にインポートし、取引に活用することが可能になっています。
多くのユーザーはこれらの人工知能(AI)モデルのトレーニングにPythonを使用し、その後MQL5コードを通じてMetaTrader 5に展開します。しかし、この2つの技術間の違いにより、データの構造や値の扱いに大きな差異が生じることがあり、同じデータ構造であっても値が微妙に異なる場合があります。
この記事では、Pythonで使用されているPandasライブラリの機能をMQL5で再現します。Pandasは、特に大量のデータを扱う際に非常に有用で、最も人気のあるライブラリの一つです。
このライブラリは、データサイエンティストが機械学習モデルのトレーニングに使用するデータを準備・操作するために広く活用されています。その機能を活かすことで、MQL5上でもPythonと同様のデータ処理環境を実現することを目指します。
作者: Omega J Msigwa