記事、ライブラリコメント - ページ 12

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：予測符号化を備えたハイブリッド取引フレームワーク（最終回） 」はパブリッシュされました: 予測符号化と強化学習アルゴリズムを組み合わせた金融時系列分析用のハイブリッド取引システム「StockFormer」の検討を引き続きおこないます。本システムは、複雑なパターンや資産間の相互依存関係を捉えることを可能にするDiversified Multi-Head Attention

新しい記事「 ブラックホールアルゴリズム(BHA) 」はパブリッシュされました: ブラックホールアルゴリズム(BHA)は、ブラックホールの重力原理に着想を得た最適化アルゴリズムです。本記事では、BHAがどのようにして優れた解を引き寄せ、局所最適解への陥り込みを回避するのか、そしてなぜこのアルゴリズムが複雑な問題を解くための強力なツールとなっているのかを解説します。シンプルな発想がいかにして最適化の世界で大きな成果を生み出すのかを見ていきましょう。 ブラックホールアルゴリズム(BHA: Black Hole

新しい記事「 PythonとMQL5で構築するマルチモジュール型取引ロボット（第1回）：基本アーキテクチャと最初のモジュールの作成 」はパブリッシュされました

新しい記事 MQL5 および MQL4での売買ロボット注文法 はパブリッシュされました: 「ジョブ」サービス開始に伴い MQL5.community はプロダクツを発注、プログラムサービスを提供する理想的な場となりました。日々何千人というトレーダーや開発者がこのリソースを訪れ、造作なくお互いを助け合っています。トレーダーにとっては「ジョブ」サービスはたやすく自分の Expert Advisors を入手するチャンスとなっています。MQL5 開発者にとっては簡単にクライアントを見つけるチャンスとなっています。本稿ではこのサービスの機能について考察します。 作者: MetaQuotes

新しい記事「 MQL5入門（第17回）：トレンド反転のためのエキスパートアドバイザーの構築 」はパブリッシュされました: この記事では、トレンドラインのブレイクアウトや反転を利用したチャートパターン認識に基づいて取引をおこなうMQL5のエキスパートアドバイザー(EA)の構築方法を初心者向けに解説します。トレンドラインの値を動的に取得し、プライスアクションと比較する方法を学ぶことで、読者は上昇・下降トレンドライン、チャネル、ウェッジ、トライアングルなどのチャートパターンを識別し取引できるEAを開発できるようになります。

新しい記事「 USDとEURの指数チャート—MetaTrader 5サービスの例 」はパブリッシュされました: MetaTrader 5サービスを例に、米ドル指数(USDX)およびユーロ指数(EURX)チャートの作成と更新について考察します。サービス起動時には、必要な合成銘柄が存在するかを確認し、未作成であれば新規作成します。その後、それを気配値表示ウィンドウに追加します。続いて、合成銘柄の1分足およびティック履歴を作成し、最後にその銘柄のチャートを表示します。 米ドル指数

Tick RSI Adaptive : ティック計算に基づくRSIアダプティブ・インディケーター Author: Conor Mcnamara

新しい記事「 取引におけるトレンド基準 」はパブリッシュされました: トレンドは多くの取引戦略において重要な要素です。本記事では、トレンドを識別するために使用されるいくつかのツールとその特性にを見ていきます。トレンドを理解し正しく解釈することは、取引効率を大幅に高め、リスクを最小限に抑えることにつながります。

新しい記事「 人工部族アルゴリズム(ATA) 」はパブリッシュされました: 本記事では、状況に応じて適応的に動作する独自の二重行動システムを備えた進化的手法、人工部族アルゴリズム(ATA: Artificial Tribe Algorithm)の主要要素と革新点について、詳細に説明します。ATAは、個体学習と社会的学習を組み合わせ、探索には交叉を用い、局所最適に陥った際には移動によって新たな解を探索するためのアルゴリズムです。

新しい記事「 市場シミュレーション（第1回）：両建て注文(I) 」はパブリッシュされました: 本日から第2段階に入り、市場リプレイ/シミュレーションシステムについて見ていきます。まず、両建て注文の可能な解決策を示します。これは最終版ではありませんが、近い将来に解決しなければならない問題に対するひとつの可能なアプローチとなります。 前回の「 リプレイシステムの開発（第78回）：新しいChart Trade (V) 」では、エキスパートアドバイザー(EA)がChart Tradeから送信された指示をどのように解釈するかを説明しました。Chart

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：予測符号化を備えたハイブリッド取引フレームワーク(StockFormer) 」はパブリッシュされました: 本記事では、予測符号化と強化学習(RL)アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド取引システム「StockFormer」について解説します。本フレームワークは、統合型のDiversified Multi-Head Attention

Supertrend : ATRボラティリティを使用してトレンド方向をプロットし、MetaTrader 5の動的サポート/レジスタンスレベルを作成するSuperTrendインディケータ。 作者: Salman Soltaniyan

新しい記事「 MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成する方法 」はパブリッシュされました: MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成しましょう。HTTP POST経由で取引データを同期し、HTTPリクエストを使用して取得する方法を学習します。最終的には、取引を効果的かつ効率的に追跡するのに役立つ取引ジャーナルが手に入ります。

Ind_2 Line+1 : 2つの製品からなるスプレッドのための裁定状況の指標 作者: Evgeniy Trofimov

Linear Regression Value : 線形回帰指標 Author: Mladen Rakic

Forex Profit : このエキスパートアドバイザーはパラボリックSARと3つのEMA（期間10、25、50）を使用します。 作者: Vladimir Karputov

Linear Regression Line : 線形回帰線 Author: Mladen Rakic

Linear Regression Line (apply to) : 線形回帰線を別の指標に適用するオプション付き Author: Mladen Rakic

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：Attentionメカニズムを備えたエージェントのアンサンブル（最終回） 」はパブリッシュされました: 前回の記事では、複数のエージェントによるアンサンブルを用いて、異なるデータスケールのマルチモーダル時系列をクロス分析するマルチエージェント適応型フレームワーク「MASAAT」を紹介しました。今回は、このフレームワークのアプローチをMQL5で引き続き実装し、この研究を論理的な結論へと導きます。

新しい記事「 高度なICT取引システムの開発：オーダーブロックインジケーターでのシグナルの実装 」はパブリッシュされました: この記事では、板情報（オーダーブックの数量）に基づいてオーダーブロックインジケーターを開発し、バッファを使用して最適化し、精度を向上させる方法を学習します。これにより、プロジェクトの現段階が終了し、リスク管理クラスとインジケーターによって生成されたシグナルを使用する取引ボットの実装を含む次の段階の準備が整います。

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第78回）：新しいChart Trade(V) 」はパブリッシュされました: 本記事では、受信側コードの一部の実装方法について解説します。ここでは、プロトコルの相互作用をテストし理解するためのエキスパートアドバイザー(EA)を実装します。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを利用することは避けてください。

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：Attentionメカニズムを備えたエージェントのアンサンブル(MASAAT) 」はパブリッシュされました: アテンション機構と時系列解析を組み合わせたマルチエージェント自己適応型ポートフォリオ最適化フレームワーク(MASAAT: Multi-Agent Self-Adaptive Portfolio Optimization Framework)を提案します。MASAATは、価格系列や方向性の変化を分析する複数のエージェントを生成し、異なる詳細レベルで資産価格の重要な変動を特定できるように設計されています。

三角裁定取引 : このエキスパートアドバイザー(EA)は、EURUSD、USDJPY、EURJPYの3つの通貨ペア間の三角裁定取引戦略を実装しています。 Author: Джованни Орсани

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：マルチエージェント自己適応モデル（最終回） 」はパブリッシュされました: 前回の記事では、強化学習アプローチと自己適応戦略を組み合わせ、市場の変動下でも、収益性とリスクの両立を図ることができるマルチエージェント自己適応(MASA: Multi Agent Self Adaptive)フレームワークを紹介しました。MASAフレームワークにおける各エージェントの機能も構築済みです。本記事では、前回の内容をさらに発展させ、その論理的な結論へと到達します。

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第77回）：新しいChart Trade (IV) 」はパブリッシュされました: この記事では、通信プロトコルを作成する際に考慮すべきいくつかの対策や注意点について説明します。内容は比較的シンプルでわかりやすいものなので、詳細には触れません。しかし、この記事の内容を理解することで、今後の展開が把握しやすくなります。 前回の「 リプレイシステムの開発（第76回）：新しいChart Trade (III) 」では、DispatchMessageコードの最も重要な部分について説明し、通信プロセス、より正確には通信プロトコルの設計方法について議論を始めました。

新しい記事「 初級から中級まで：定義(II) 」はパブリッシュされました: 本記事では、前回に引き続き#defineディレクティブについて理解を深めていきますが、今回はその第2の使用形態、すなわちマクロの作成に焦点を当てます。このテーマはやや複雑であるため、これまで学習を進めてきたアプリケーションを題材として取り上げながら説明していきます。この記事も楽しんでいただけたら幸いです。 前回の「 初級から中級まで：定義(I) 」では、#defineコンパイルディレクティブについて解説しました。

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：マルチエージェント自己適応モデル(MASA) 」はパブリッシュされました: マルチエージェント自己適応(MASA: Multi-Agent Self-Adaptive)フレームワークについて紹介します。本フレームワークは、強化学習と適応戦略を組み合わせ、変動の激しい市場環境においても収益性とリスク管理のバランスを実現します。 コンピュータ技術は金融分析の不可欠な一部となり、複雑な問題を解決するための革新的なアプローチを提供しています。近年、強化学習(RL: Reinforcement

新しい記事 ビル・ウィリアムズのシステムに基づく取引システムモジュール はパブリッシュされました: この記事では、ビル・ウィリアムズの取引システムや、このシステムパターンをチャート上で発見しマーキングする為に開発されたMQL5モジュールの使用方法、見つけたパターンでの自動売買の原則、また様々な取引銘柄でのテスト結果を公開しています。 アリゲーターは3つの移動平均線の組み合わせです（図1）。 顎( jaws )、長期線（青色）、通常13期間の平滑移動平均。 , 歯( teeth )、中期線（赤色）、通常8期間の平滑移動平均。 , 唇(lips)、短期線（緑色）、通常5機関の平滑移動平均。

Bollinger Bands with pre outer band smoothing : 制御可能な外側バンドスムージング（事前スムージング）付きボリンジャーバンド Author: Conor Mcnamara

新しい記事「 初心者からエキスパートへ：MQL5を使用したアニメーションニュースヘッドライン(VI) - ニュース取引のための指値注文戦略 」はパブリッシュされました: 本記事では、ニュースを表示するだけでなく実際に取引を実行できるよう、EA（エキスパートアドバイザー）の機能拡張に焦点を当てます。MQL5上で自動売買の実装方法を解説し、「News Headline