新しい記事「 MQL5.communityでのチャネルとグループチャットの使用 」はパブリッシュされました: MQL5.com Webサイトには、世界中のトレーダーが集まっています。ユーザーは記事を公開し、無料コードを共有し、市場で製品を販売し、フリーランスの注文を実行し、取引シグナルをコピーできます。フォーラム、トレーダーチャット、MetaTraderチャネルでは彼らとコミュニケーションをとることができます。
新しい記事 このプロジェクトは、収益性の高いトレーディングロボットを作成する手助けになります! 少なくとも、そうなるでしょう。 はパブリッシュされました: 大きなプログラムは小さなファイルから始まり、関数やオブジェクトを追加し続けるにつれてサイズが大きくなります。 ほとんどのトレードロボット開発者は、この問題を処理するためにインクルードファイルを利用しています。 しかし、より良い解決策があります。:それは、プロジェクト内の任意のトレードアプリケーションの開発を開始することです。 そうする理由はたくさんあります。
新しい記事 ウェブサイトにMetaTrader 4/5 ウェブターミナルを無料で埋め込んで利益を得ましょう はパブリッシュされました: ブラウザから直接金融市場取引ができるウェブターミナルはトレーダーによく知られています。お客様のウェブサイトにウェブターミナルウィジェットを追加なさってください。これは完全に無償です。ご自分のウェブサイトでブローカーを照会して利益を得ることができます。このためにすぐに使えるWebベースのソリューションを用意させていただきました。お客様がなさるのはウェブサイトにiframeを1つ埋め込むことだけです。...
MQL5での正規表現の動作の為のRegularExpressions:
正規表現は、迅速かつ柔軟なテキストの処理の為の正式言語です。各正規表現は、正規表現エンジンが入力テキスト内で一致するものを検索するテンプレート（マスク）です。パターンは、一個以上の文字リテラルや演算子、構成体で構成されています。
また、ライブラリと一緒に一度にテストケースの役割を実行するいくつかのデモンストレーション例が含まれています。全ての例はMicrosoft...
新しい記事 MetaTrader 5にポジション計算のヘッジシステムが追加されました はパブリッシュされました:
MetaTrader 5プラットフォームは、元々ネッティングのポジション計算を使用した取引の為に設計されています。ネッティングの計算では、一つのシンボルにつき一つのポジションしか持つことができない為、そのシンボルにおける全てのその後の操作は、ボリュームの変更や既存のポジションの反転またはクローズをもたらします。リテールFXトレーダーの可能性を拡大する為に、プラットフォームに2つ目の計算システムであるヘッジングが追加されました。これからは、シンボルごとに、反対方向のものを含む...
新しい記事「 MQL5で取引管理者パネルを作成する（第5回）：2要素認証(2FA) 」はパブリッシュされました: 本日は、現在開発中の取引管理パネルのセキュリティ強化について説明します。Telegram APIを統合し、2要素認証(2FA)を実現する新しいセキュリティ戦略にMQL5を実装する方法を探ります。このディスカッションでは、MQL5を活用してセキュリティ対策を強化する方法について貴重な洞察を得ることができます。さらに、MathRand関数の機能に焦点を当て、セキュリティフレームワーク内でどのように効果的に活用できるかを検討します。さらに詳しく知りたい方は、読み続けてください。
新しい記事「 Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第9回）：マルチ戦略エキスパートアドバイザー(II) 」はパブリッシュされました: エキスパートアドバイザー(EA)に統合できる戦略の数は、事実上無限と言えます。しかし、戦略を追加するたびにアルゴリズムの複雑さが増していきます。複数の戦略を組み込むことで、EAは多様な市場環境により柔軟に適応し、収益性を向上させる可能性が高まります。本日は、Trend Constraint
新しい記事「 Connexusヘルパー（第5回）：HTTPメソッドとステータスコード 」はパブリッシュされました: この記事では、Web上でクライアントとサーバー間の重要な通信手段であるHTTPメソッドとステータスコードについて理解します。各メソッドの役割を理解することで、リクエストをより正確に制御できるようになり、サーバーに対して実行したいアクションを明確に伝えることができます。これにより、通信の効率が向上します。
新しい記事「 プライスアクション分析ツールキットの開発（第1回）：チャートプロジェクター 」はパブリッシュされました: このプロジェクトは、MQL5アルゴリズムを活用して、MetaTrader
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6回）： Deep Double Descentの活用 」はパブリッシュされました
新しい記事「 日足レンジブレイクアウト戦略に基づくMQL5 EAの作成 」はパブリッシュされました: この記事では、日足レンジブレイクアウト(Daily Range Breakout)戦略に基づいてMQL5エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。戦略の重要な概念を説明し、EAの設計図を設計し、MQL5でブレイクアウトロジックを実装します。最後に、EAの効果を最大限に引き出すためのバックテストと最適化の手法について探ります。
新しい記事「 知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第43回）：SARSAによる強化学習 」はパブリッシュされました: SARSAは、State-Action-Reward-State-Actionの略で、強化学習を実装する際に使用できる別のアルゴリズムです。Q学習とDQNで見たように、ウィザードで組み立てられたエキスパートアドバイザー(EA)の中で、これを単なる訓練メカニズムとしてではなく、独立したモデルとしてどのように実装できるかを検討します。 強化学習
新しい記事「 ニュース取引が簡単に（第4回）：パフォーマンス向上 」はパブリッシュされました: この記事では、ストラテジーテスターでエキスパートアドバイザー(EA)のランタイムを改善する方法について掘り下げていきます。これらのニュースイベントの時間は、指定された時間内にアクセスされます。これにより、EAはボラティリティの高い環境でも低い環境でも、イベントドリブン取引を効率的に管理できます。 前回の記事
新しい記事「 MQL5で取引管理者パネルを作成する（第4回）：ログインセキュリティ層 」はパブリッシュされました
新しい記事「 MQL5取引ツールキット（第3回）：未決注文管理EX5ライブラリの開発 」はパブリッシュされました: MQL5のコードやプロジェクトで、包括的な未決注文管理EX5ライブラリを開発して実装する方法を学びましょう。本記事では、広範な未決注文管理EX5ライブラリを作成する手順を紹介し、それをインポートおよび実装する方法を、取引パネルまたはグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)の構築を通じて解説します。このEA注文パネルを使用すれば、チャートウィンドウ上のGUIから、指定されたマジックナンバーに関連する未決注文を直接オープン、監視、削除することが可能です。 まず、
新しい記事「 MQL5とデータ処理パッケージの統合（第3回）：データ可視化の強化 」はパブリッシュされました: この記事では、基本的なチャートの枠を超え、インタラクティブ性、データの層化、ダイナミックな要素といった機能を組み込むことで、トレーダーがトレンド、パターン、相関関係をより効果的に探求できるようにする、データ可視化の高度化について解説します。
新しい記事「 古典的な戦略を再構築する（第10回）：AIはMACDを強化できるか？ 」はパブリッシュされました: MACDインジケーターを経験的に分析し、インジケーターを含む戦略にAIを適用することで、EURUSDの予測精度が向上するかどうかをテストします。さらに、インジケーター自体が価格より予測しやすいのか、またインジケーターの値が将来の価格水準を予測できるのかも同時に評価します。これにより、AI取引戦略にMACDを統合することに投資する価値があるかどうかを判断するための情報を提供します。
新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第96回）：マルチスケール特徴量抽出(MSFformer) 」はパブリッシュされました: 長期的な依存関係と短期的な特徴量の効率的な抽出と統合は、時系列分析において依然として重要な課題です。正確で信頼性の高い予測モデルを作成するためには、それらを適切に理解し、統合することが必要です。 MSFformer モデルの著者は、異なる時間間隔におけるピラミッド型アテンションメカニズムの革新的なアーキテクチャを提案しています。さらに、入力データ内の多階層の時間情報を構築するため、大規模構築モジュールである CSCM ( Coarser-Scale
新しい記事「 Across Neighbourhood Search (ANS) 」はパブリッシュされました: この記事では、問題の詳細と検索空間内の環境のダイナミクスを考慮できる柔軟でインテリジェントな最適化手法の開発における重要なステップとしてのANSアルゴリズムの可能性を明らかにします。 ANS (Across Neighborhood Search)アルゴリズムは、進化アルゴリズムおよびメタヒューリスティックの分野のアイデアを活用し、問題のパラメータ空間における最適解を見つけるために設計された最適化手法です。 ANSの主な特徴は次のとおりです。 近傍探索
新しい記事「 スマートマネーコンセプト（オーダーブロック）とフィボナッチ指標を組み合わせた最適な取引エントリー方法 」はパブリッシュされました: SMC（オーダーブロック）は、機関投資家トレーダーが大規模なな売買を開始する主要領域です。価格が大きく動いた後、フィボナッチは直近のスイングハイからスイングローへの潜在的なリトレースメントを特定し、最適な取引エントリーを特定するのに役立ちます。
新しい記事「 Controlsクラスを使用してインタラクティブなMQL5ダッシュボード/パネルを作成する方法（第1回）：パネルの設定 」はパブリッシュされました: この記事では、取引操作を効率化するために設計されたMQL5のControlsクラスを使用して、インタラクティブな取引ダッシュボードを作成します。パネルには、タイトル、[Trade]、[Close]、[Information]のナビゲーションボタン、取引の実行とポジションの管理用の専用アクションボタンが表示されます。この記事を読み終える頃には、今後の記事でさらに機能強化するための基礎パネルが完成しているはずです。
新しい記事「 Connexusの本体（第4回）：HTTP本体サポートの追加 」はパブリッシュされました: この記事では、JSONやプレーンテキストなどのデータを送信するために不可欠な、HTTPリクエストにおける本体（ボディ）の概念について探りました。適切なヘッダを使った正しい使い方を議論し、説明しました。また、Connexusライブラリの一部であるChttpBodyクラスを導入し、リクエストの本体の処理を簡素化しました。
新しい記事「 データサイエンスとML（第31回）：取引のためのCatBoost AIモデルの使用 」はパブリッシュされました: CatBoost AIモデルは、その予測精度、効率性、散在する困難なデータセットに対する頑健性により、機械学習コミュニティの間で最近大きな人気を博しています。この記事では、外国為替市場を打ち負かすために、この種のモデルをどのように導入するかについて詳しく説明します。 CatBoostは、 決定木
新しい記事「 PythonとMQL5でロボットを開発する（第3回）：モデルベース取引アルゴリズムの実装 」はパブリッシュされました: PythonとMQL5で自動売買ロボットを開発する連載を続けます。この記事では、Pythonで取引アルゴリズムを作成します。
新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第95回）：Transformerモデルにおけるメモリ消費の削減 」はパブリッシュされました: Transformerアーキテクチャに基づくモデルは高い効率を示しますが、その使用は、訓練段階と運転中の両方で高いリソースコストによって複雑になります。この記事では、このようなモデルのメモリ使用量を削減するアルゴリズムを紹介します。 MLKV 法は、 MQA と GQA のアルゴリズムを論理的に継承したものです。この手法では、 KV キャッシュサイズは、単一の 自己アテンション 層内のアテンションヘッド群によって共有される KV
新しい記事「 化学反応最適化(CRO)アルゴリズム（第2回）：組み立てと結果 」はパブリッシュされました: 第2回では、化学演算子を1つのアルゴリズムに集め、その結果の詳細な分析を紹介します。化学反応最適化(CRO)法がテスト機能に関する複雑な問題の解決にどのように対処するかを見てみましょう。
新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第94回）：入力シーケンスの最適化 」はパブリッシュされました: 時系列を扱うときは、常にソースデータを履歴シーケンスで使用します。しかし、これが最善の選択肢なのでしょうか。入力データの順序を変更すると、訓練されたモデルの効率が向上するという意見があります。この記事では、入力シーケンスを最適化する方法の1つを紹介します。 Transformer アーキテクチャを用いたモデルでは、長期的な依存関係を検出する有効性は、シーケンスの長さ、位置エンコーディングの戦略、データのトークン化など、さまざまな要因に大きく依存します。 こうした課題を背景に、論文「
新しい記事「 ニューラルネットワークの実践：擬似逆行列（I） 」はパブリッシュされました: 今日は、純粋なMQL5言語で擬似逆行列の計算を実装する方法を検討し始めます。これから見るコードは、初心者にとっては予想していたよりもはるかに複雑なものになる予定で、それをどのように簡単に説明するかをまだ模索中です。したがって、今のところは、これを珍しいコードを学ぶ機会と考えてください。落ち着いて注意深く学んでください。効率的または迅速な適用を目的としたものではありませんが、可能な限り教訓的なものにすることが目標です。
新しい記事「 独自のLLMをEAに統合する（第5部）：LLMs(II)-LoRA-チューニングによる取引戦略の開発とテスト 」はパブリッシュされました: 今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じてファインチューニング（微調整）し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。
新しい記事「 リプレイシステムの開発（第54回）：最初のモジュールの誕生 」はパブリッシュされました: この記事では、リプレイ/シミュレーターシステムで使用するための、他の目的にも汎用的に使用できる、実際に機能するモジュールの最初のものを組み立てる方法について説明します。マウスモジュールです。
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