記事、ライブラリコメント - ページ 14

新しい記事「 一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第18部）：新規受注システム(I) 」はパブリッシュされました: 今回は新規受注システムの第一弾です。本連載で紹介し始めてから、このEAは、同じチャート上注文システムモデルを維持しながら様々な変更と改良を受けてきました。 ビデオでは、上記のすべてがはっきりわかります。お分かりのように、このシステムは使っていてとても面白いです。 作者: Daniel Jose

新しい記事「 DoEasy - コントロール（第7部）：テキストラベルコントロール 」はパブリッシュされました: 今回の記事では、WinFormsテキストラベルコントロールオブジェクトのクラスを作成します。このようなオブジェクトはコンテナをどこにでも配置できますが、独自の機能はMS Visual Studioテキストラベルの機能を繰り返します。表示されるテキストのフォントパラメータは設定できます。 EAをコンパイルし、チャート上で起動します。

新しい記事「 ビデオ：MetaTrader5とMQL5での簡単な自動売買の設定方法 」はパブリッシュされました: このビデオコースでは、MetaTrader 5をダウンロード、インストールして自動売買のために設定する方法を学びます。また、チャートの設定や自動売買のオプションの調整方法についても学びます。最初のバックテストをおこないます。このコースの終わりには、画面の前に座らなくても、24時間365日自動的に取引できるエキスパートアドバイザー(EA)をインポートする方法が分かります。 MetaTrader 5についてのビデオシリーズへようこそ。MetaTrader

新しい記事「 AD（蓄積/分散、Accumulation/Distribution）による取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事へようこそ。今回は、AD（蓄積/分散、Accumulation/Distribution）という新しいテクニカル指標について学び、シンプルなAD取引戦略に基づいてMQL5取引システムを設計する方法を学びます。 戦略2：Simple AD Strength

新しい記事「 一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第17部）：Web上のデータにアクセスする(III) 」はパブリッシュされました: 今回は、Webからデータを取得し、エキスパートアドバイザー(EA)で使用する方法について引き続き考えていきます。今回は、代用できるシステムの開発に進みます。 ハイライトされた行はサービスがもう実行されていないことを警告するもので、重要です。 このシステムを実行すると、次のような結果が得られます。 作者: Daniel Jose

新しい記事「 チャート上のインタラクティブなコントロールを備えたインジケーター 」はパブリッシュされました: この記事は、インジケーターインターフェイスに関する新しい視点を提供します。利便性を重視していきます。何年にもわたって数十の異なる取引戦略を試し、数百の異なるインジケーターをテストしてきた結果、この記事で共有したいいくつかの結論に達しました。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第16部）：クラスタリングの実用化 」はパブリッシュされました: 前回は、データのクラスタリングをおこなうためのクラスを作成しました。今回は、得られた結果を実際の取引に応用するためのバリエーションを紹介したいと思います。 EAの性能を評価するために、前回の記事で訓練して、前回のテストで使用した500クラスタのクラスタリングモデルを使ってテストをおこないました。訓練グラフは以下の通りです。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第15部）：MQL5によるデータクラスタリング 」はパブリッシュされました: クラスタリング法について引き続き検討します。今回は、最も一般的なk-meansクラスタリング手法の1つを実装するために、新しいCKmeansクラスを作成します。テスト中には約500のパターンを識別することができました。 訓練の結果、損失関数のクラスタ数依存性のグラフを得ることができました。以下に示します。

新しい記事「 一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第16部）：Web上のデータにアクセスする(II) 」はパブリッシュされました: Webからエキスパートアドバイザー(EA)にデータを入力する方法はそれほど明らかにはわかりません。MetaTrader 5が提供するすべての可能性を理解しなければ、そう簡単にはいきません。 このことを理解するために、次のビデオを細部まで注意してご覧ください。

新しい記事「 OBVによる取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 今回は、初心者向けのシリーズとして、人気のあるいくつかの指標をもとに取引システムを設計する方法について、新しい記事をお届けします。今回は、新しい指標であるOBV (On Balance Volume)を学び、その使い方とそれに基づいた取引システムの設計を学びます。 戦略1：Simple OBV Movement

新しい記事「 DoEasy - コントロール（第6部）：パネルコントロール、内部コンテンツに合わせたコンテナサイズの自動変更 」はパブリッシュされました: 本稿では、Panel WinFormsオブジェクトの作業を続け、パネル内にあるDockオブジェクトの一般的なサイズに合わせた自動サイズ変更を実装します。さらに、銘柄ライブラリオブジェクトに新しいプロパティを追加します。 EAをコンパイルし、銘柄チャートで起動します。

新しい記事「 ビデオ：シンプルな自動取引 – MQL5でシンプルなエキスパートアドバイザーを作成する方法 」はパブリッシュされました: 私のコースの学生の大半は、MQL5を理解するのが本当に難しいと感じていました。これに加えて、彼らはいくつかのプロセスを自動化する簡単な方法を探していました。この記事に含まれる情報を読んで、今すぐMQL5のを使い始める方法を見つけてください。これまでに何らかの形のプログラミングをおこなったことがない場合でも、観察した前のイラストを理解できない場合でも.です。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第14部）：データクラスタリング 」はパブリッシュされました: 前回の記事を公開してから1年以上が経過しました。アイデアを修正して新しいアプローチを開発するには、これはかなりの時間です。この新しい記事では、以前に使用された教師あり学習法から逸れようと思います。今回は、教師なし学習アルゴリズムについて説明します。特に、クラスタリングアルゴリズムの1つであるk-meansについて検討していきます。

新しい記事「 一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第15部）：Web上のデータにアクセスする(I) 」はパブリッシュされました: MetaTrader5ではどのようにオンラインデータにアクセスするのでしょうか。Web上にはたくさんのサイトや場所があり、膨大な量の情報が掲載されています。知るべきことは、どこを調べて、この情報をどのように使用するのが最善かということです。 MetaTrader 5プラットフォームで取得するデータをWebサイト内で検索する方法がわからない方のために、短いビデオを作成し、この検索の進め方を簡単に説明します。

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第03回）：行列回帰 」はパブリッシュされました: 今回のモデルは行列によって作成されています。これにより柔軟性が得られ、コンピュータの計算限界内に留まる限り、5つの独立変数だけでなく多くの変数を処理できる強力なモデルを作成できます。この記事を面白く読めることは間違いありません。

新しい記事「 パラボリックSARによる取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 最も人気のある指標を使用して取引システムを設計する方法についての連載を続けます。この記事では、パラボリックSAR指標について詳しく説明し、いくつかの簡単な戦略を使用してMetaTrader 5で使用する取引システムを設計する方法を学びます。 戦略1：上昇トレンド戦略 コンピュータまたはEAに、何を確認する必要があるか、条件が満たされた場合に何を返すかを通知します。この戦略では、SAR値を確認し、それを価格レベルと比較して、

新しい記事「 一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第14部）：価格別出来高の追加((II) 」はパブリッシュされました: 今日は、EAにいくつかのリソースを追加します。この興味深い記事では、情報を提示するためのいくつかの新しいアイデアと方法を提供します。同時に、プロジェクトの小さな欠陥を修正するのにも役立ちます。 下のビデオでは、このトレースが実際にどのように機能し、画面のボリュームをどのように調整するかを確認できます。この指標は非常に役立ちます。正しく使用する方法を学べば素晴らしいでしょう。Times &

新しい記事「 一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第13部）：Times & Trade (II) 」はパブリッシュされました: 本日は、Times & Tradeシステムの第2部である市場分析を構築します。前回の「Times & Trade (I)」稿では、市場で実行された取引を可能な限り迅速に解釈するための指標を持つことを可能にする代替のチャート編成システムについて説明しました。

新しい記事「 一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第12部）：Times and Trade (I) 」はパブリッシュされました: 今日は、注文の流れを読むために、高速な解釈を持つTimes & Tradeを作成します。これは、システムを構築していくうえで最初の部分です。次回は、足りない情報を補って、システムを完成させる予定です。この新しい機能を実装するために、エキスパートアドバイザー(EA)のコードにいくつかの新しいものを追加する必要があります。

新しい記事「 ATRによる取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 簡単な取引システムの設計方法を学ぶ連載の続編として、取引に使用できる新しいテクニカルツールを学びます。今回は、もう1つの人気あるテクニカル指標であるATR（Average True Range、アベレージトゥルーレンジ）です。 先に述べたように、ATRはボラティリティを測定するものです。これに基づき、ATRウィンドウの値を分析します。ATR値が低いほど、その商品のボラティリティは低くなります。また、その逆で、ATRの値が高いほど、その商品のボラティリティは高くなります。 次の図はその読み方についてです。

新しい記事「 DoEasy - コントロール（第5部）：WinForms基本オブジェクト、Panelコントロール、AutoSizeパラメータ 」はパブリッシュされました: 本稿では、すべてのライブラリWinFormsオブジェクトの基本オブジェクトを作成し、Panel WinFormsオブジェクトのAutoSizeプロパティ（オブジェクトの内部コンテンツに合わせた自動サイズ変更）の実装を開始する予定です。 EAをコンパイルし、チャート上で起動します。 ご覧の通り、オブジェクトは各パネル面に正しくバインドされています。 Q

新しい記事「 DoEasy - コントロール（第4部）：パネルコントロールとPadding&Dockパラメータ 」はパブリッシュされました: 今回は、Paddingパラメータ（要素の四辺の内部インデント／マージン）とDockパラメータ（コンテナ内のオブジェクトの配置方法）の扱いを実装します。 EAをコンパイルして、チャート上で起動し、キーボードのキーをいくつか押してください。

新しい記事 サルでも解るMQL5 ウィザード はパブリッシュされました: 2011年初頭、 MQL5 ウィザードの第一版を発売しました。この新しいアプリケーションはトレーディングロボットを自動で作成する便利なツールを提供します。MetaTrader 5 ユーザーはだれでも、MQL5でプログラミングする方法を知らなくても独自のExpert Advisor を作成することができるのです。 作者: MetaQuotes Software Corp.

新しい記事「 ADXによる取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 今回は、最も人気のある指標を使って取引システムを設計する連載の続きとして、ADX (Average Directional Index)指標についてお話します。この指標を理解するために詳しく学び、簡単な戦略でその使い方を学びます。深く学ぶことで、より多くの洞察得ることができ、それをよりよく活用することができるのです。 このセクションでは、取引システムを作るために、各戦略の設計図を作成します。この設計図では、プログラムやシステムに必要なことを段階的に整理して設定します。 戦略1：Simple ADX

新しい記事「 DoEasy - コントロール（第3部）：バインドされたコントロールの作成 」はパブリッシュされました: 本稿では、基本要素にバインドされた従属コントロールを作成します。開発は、基本的な制御機能を使用して実行されます。さらに、影を持つことができるオブジェクトに適用するとまだいくつかのロジックエラーが発生するため、グラフィック要素の影オブジェクトを少しいじります。 EAをコンパイルし、チャート上で起動します。

新しい記事「 ストキャスティクスによる取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: この記事では、学習シリーズを継続します。今回は、基本的な知識の新しいブロックを構築するために、最も人気があり、便利な指標の1つであるストキャスティックスオシレータ指標を使用して取引システムを設計する方法を学びます。 このセクションでは、先に述べた戦略の設計図を作成し、取引システムを簡単に作成できるようにします。この設計図は、私たちがプログラムに何を求めているかを正確に把握するためのステップバイステップのガイドラインになります。 戦略1：上昇トレンド戦略 %K, %D < 50 --> %K >

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第02回）：ロジスティック回帰 」はパブリッシュされました: データ分類は、アルゴトレーダーとプログラマーにとって非常に重要なものです。この記事では、「はい」と「いいえ」、上と下、買いと売りを識別するのに役立つ可能性のある分類ロジスティックアルゴリズムの1つに焦点を当てます。 線形モデルはロジスティック関数「(sigmoid/p) =1/1+ e ^t」に渡されます。ここで、 t は線形モデルであり、結果は0～1の値です。これは、データポイントがクラスに属する確率を表します。 線形モデルのyを従属として使用する代わりに、その関数は「 p

新しい記事「 一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第11部）：両建て注文システム 」はパブリッシュされました: この記事では、両建て注文システムを作成します。先物契約は、トレーダーを極度に苦しめる資産タイプですが、なにがそんなに難しいのでしょうか。 左の画像は典型的な先物契約です。この場合、チャートからわかるように、数日前に開始されたMINI DOLLAR

新しい記事「 MACDによる取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 今回は、このシリーズの新しいツール、MACD（Moving Average Convergence Divergence、移動平均収束発散）に基づいた取引システムの設計方法について学びます。 このコードを書いてテストした結果、次の図は、MACDメインラインとゼロレベルとの交差に応じて、現在の設定を生成する方法を示しています。 強気の設定シグナル 作者: Mohamed Abdelmaaboud

新しい記事「 CCIによる取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 今回は、取引システムの設計方法を学ぶ連載の新しい記事として、CCI（商品チャンネル指数、Commodities Channel Index）を紹介し、その詳細を説明し、この指標に基づいた取引システムの作り方を紹介します。 CCIの値が-100未満の場合、買いシグナルを出し、利食いシグナルを出します。 (CCI < -100)でなければ、(-100 < CCI < 100)かどうかを確認します。そうである場合は何もしません（ホールド）。そうでない場合は、(CCI > 100)なら売り、そして(CCI <