記事、ライブラリコメント - ページ 15

新しい記事「 MQL5における取引へのコンピュータビジョンの統合（第2回）：アーキテクチャを2D RGB画像解析に拡張する 」はパブリッシュされました: 取引におけるコンピュータビジョン：仕組みと開発手順本記事では、RGB画像として価格チャートを認識するアルゴリズムを構築し、アテンション機構と双方向LSTM層を用いる方法について説明します。結果として、EURUSDの価格を予測する動作モデルを構築し、検証セクションにおいて最大55%の正解率を得ます。 第一回

新しい記事「 MQL5でボリンジャーバンド取引戦略を実装する：ステップごとのガイド 」はパブリッシュされました: ボリンジャーバンド売買戦略に基づくMQL5での自動売買アルゴリズム実装のためのステップごとのガイドです。トレーダーに役立つEAの作成に基づく詳細なチュートリアルです。

新しい記事「 ラクダアルゴリズム(CA) 」はパブリッシュされました: ラクダアルゴリズムは2016年に開発され、砂漠におけるラクダの行動をシミュレートして最適化問題を解く手法です。本アルゴリズムは、温度、補給、持久力といった要素を考慮しています。また、本記事では改良版であるCAmも紹介しており、ガウス分布による解生成とオアシス効果パラメータの最適化という主要な改良が含まれています。

新しい記事「 機械学習ベースの取引システムにおける隠れマルコフモデル 」はパブリッシュされました: 隠れマルコフモデル(HMM, Hidden Markov Models)は、観測された事象が、マルコフ過程を形成する未観測（隠れ）状態の系列に依存するような逐次データを解析するために設計された、確率的モデルの強力なクラスです。HMMの主要な仮定には、隠れ状態に対するマルコフ性（すなわち、次の状態への遷移確率は現在の状態のみに依存すること）と、現在の隠れ状態が既知である場合における観測の独立性が含まれます。 hmmlearn

新しい記事「 ヒルベルト＝シュミット独立性基準(HSIC) 」はパブリッシュされました: データ内の線形および非線形依存関係を検出するために設計されたノンパラメトリック統計検定HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criterion)について解説します。MQL5言語におけるHSIC計算アルゴリズムとして、厳密な置換検定とガンマ近似の2つの実装を提案します。また、特徴量と目的変数の間の非線形関係をモデル化した合成データを用いて、本手法の有効性を示します。

VR Rsi Robot - マルチタイムフレーム取引戦略 : たった2つのタイムフレーム（H1とD1）が同期して動作し、ノイズを除去して、RSIが過熱圏（買われ過ぎ/売られ過ぎ）から起こす力強い反転だけを捉えます。ランダムなエントリーは一切排除し、「兄貴分」による明確な方向性の確認のみで取引を行います。 作者: Vladimir Pastushak

新しい記事「 フラクタルベースアルゴリズム(FBA) 」はパブリッシュされました: 最適化問題を解くための、フラクタルアプローチに基づく新しいメタヒューリスティック手法を紹介します。本アルゴリズムは、探索空間を分割しながら有望な領域を順次特定し分割していくことで、自己相似的なフラクタル構造を形成し、計算資源を最も有望な領域へ集中的に投入します。さらに、より良い解を指向する独自の突然変異メカニズムにより、探索空間における探索と活用の最適なバランスを実現し、アルゴリズムの効率を大幅に向上させています。 本記事では、2017年にMarjan

ICT True Open and Power of 3 (PO3) Lines : ICTトレーダーやSMCトレーダーに欠かせない軽量ユーティリティ。真の日足、週足、月足の建値を自動的にプロットし、パワー・オブ・スリー（累積、操作、分配）のコンセプトの基礎となります。 Author: Amanda Vitoria De Paula Pereira

新しい記事「 市場シミュレーション（第19回）：SQL入門(II) 」はパブリッシュされました: 最初のSQLに関する記事でも説明したように、SQLにすでに組み込まれていることを実現するために、わざわざ時間をかけて手続きをプログラミングする意味はありません。しかし、基礎を理解していなければ、SQLを使って何かをおこなうことも、このツールが提供する機能を十分に活用することもできません。そこで今回の記事では、データベースにおける基本的な作業をどのようにおこなうかを見ていきます。

新しい記事「 初級から中級まで：構造体(VII) 」はパブリッシュされました: 本日の記事では、さまざまな要素の構造化に関する問題をどのように解決し、よりシンプルで魅力的な設計へと導くかについて解説します。内容は学習向けであり、そのため本番環境のコードを構成するものではありませんが、ここで扱う概念や知識を十分に理解することが極めて重要です。これにより、今後提示するコードをよりスムーズに追えるようになります。

新しい記事「 MQL5における建値機能の実装（第1回）：基底クラスと固定ポイントの建値モード 」はパブリッシュされました: 本記事では、MQL5言語を用いた自動売買戦略における建値（損益分岐点）機能の実装について解説します。まず、建値モードとは何か、その仕組みや実装パターンについて簡単に説明します。 その後、前回のリスク管理に関する記事で作成したOrder Blocksエキスパートアドバイザーに、この機能を統合していきます。さらに、その有効性を検証するため、同一条件下で2種類のバックテストを実施します。1つはブレイクイーブン機能を有効化した場合、もう1つは無効化した場合です。

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

市場が現在取引可能かどうかを現在のシンボルでチェックする機能 : この関数は、市場が取引を終了している時間帯に、取引リクエストでサーバーに過負荷をかけないようにするのに便利です。 Author: Anton Iaroshenko

新しい記事「 MQL5 MVCパラダイムにおけるテーブルのビューおよびコントローラーコンポーネント：コンテナ 」はパブリッシュされました: この記事では、コンテンツのスクロールに対応したContainer（コンテナ）コントロールの作成について解説します。その過程で、既存のグラフィックライブラリのコントロールクラスを改良していきます。 MVC (Model-View-Controller)パラダイムにおけるTableViewコントロールの開発の一環として、 テーブルモデル （モデルコンポーネント）を作成し、ビューおよびコントローラーコンポーネントの作成を開始しました。前回の 記事

新しい記事「 カオス最適化アルゴリズム(COA)：続編 」はパブリッシュされました: 引き続き、カオス最適化アルゴリズムの研究を進めていきます。記事の後半では、アルゴリズムの実装、テスト、および結論といった実践的な側面について述べます。 前回の 記事 では、カオス最適化手法を紹介し、アルゴリズムに含まれるいくつかのメソッドについて解析しました。本記事では、残りのメソッドの解析を完了し、その後テスト関数を用いたアルゴリズムの評価へ進みます。

新しい記事「 カオス最適化アルゴリズム(COA) 」はパブリッシュされました: 本記事では、カオス理論と適応型探索メカニズムを組み合わせた改良型カオス最適化(COA)を紹介します。このアルゴリズムでは、複数のカオス写像と慣性成分を利用して探索空間を効率的に走査します。また、金融最適化におけるカオス的手法の理論的基盤についても解説します。

新しい記事 トレードロボットをオーダーするための要件定義を作成する方法 はパブリッシュされました: 自分自身のトレーディングストラテジーを使用してトレードしていますか。 システムトレードのルールをアルゴリズムとして正式に記述できる場合は、自動化されたEAにトレードを委託することをお勧めします。 ロボットは、人間の弱点であるところの睡眠や食品を必要としません。 この記事では、フリーランスのサービスでトレードロボットを発注する際の要件定義の作成方法を示します。 なぜ、要件定義を持つことが重要なのでしょうか。

新しい記事「 市場シミュレーション（第18回）：SQL入門(I) 」はパブリッシュされました: 使用するSQLプログラムがMySQLであっても、SQL Server、SQLite、OpenSQL、あるいはその他のものであっても問題ではありません。これらはすべて共通点を持っており、その共通要素がSQL言語です。たとえMySQL Workbenchを使用しない場合でも、MetaEditorやMQL5を通じてデータベースを直接操作し、MetaTrader 5上で操作することが可能です。ただしそのためにはSQLの知識が必要になります。ここでは、その基本を学習します。

新しい記事「 ソケットを使ったツイッターのセンチメント分析 」はパブリッシュされました: この革新的な取引ボットは、MetaTrader

新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第26回）：取引商品の情報提供 」はパブリッシュされました: 多通貨EAの開発へと進む前に、まずはこれまで構築してきたライブラリを用いて、新しいプロジェクトを作成する段階へ移行してみましょう。この例では、ソースコードの管理方法をどのように整理するのが最も適切か、そしてMetaQuotesの新しいコードリポジトリを活用することで、どのような利点が得られるのかを示していきます。

新しい記事「 CatBoost AIによるレンコ足の予測 」はパブリッシュされました: AIを用いてレンコ足をどのように活用するのでしょうか。本記事では、最大59.27%の予測精度を実現したForex向けレンコ足トレーディングを題材に解説していきます。まず、レンコ足がどのように市場ノイズを除去するのか、その利点を見ていきます。さらに、なぜ価格パターンよりも出来高の方が重要なのかを学び、EURUSDに最適なレンコ足ブロックサイズの設定方法についても掘り下げます。また、CatBoost、Python、MetaTrader

新しい記事「 一次元特異スペクトル解析 」はパブリッシュされました: 本記事では、特異スペクトル解析(SSA, Singular Spectrum Analysis)法の理論的および実践的側面について考察します。SSAは時系列解析の有効な手法の一つであり、時系列の複雑な構造を、トレンド、季節性（周期的）変動、ノイズなどの単純な成分へ分解して表現することを可能にします。

新しい記事「 トレンドの基準：結論 」はパブリッシュされました: 本記事では、実務におけるいくつかのトレンド判定基準の適用について検討します。また、それらの基準を基にしていくつかの新しい判定基準の開発も試みます。特に、市場データ解析および取引への適用効率に焦点を当てます。 「Trend is your

MACD 機関投資家向け : MACD Institutionalは、「スマートマネー」の動きに合わせて取引を行いたいトレーダー向けに設計された高度な指標です。 各ティックやローソク足の終値を区別なく処理する標準的なMACDとは異なり、このインジケーターは移動平均を算出する前に、動的な出来高フィルターを用いて価格構造を再構築します。 Author: FERNANDO JAVIER DE MENDONCA

新しい記事「 一目均衡表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の取引システムを設計する方法についての連載の新しい記事です。今回は一目均衡表とこの指標によって取引システムを設計する方法について説明します。 このセクションでは、各戦略の設計図を作成します。このステップは、私たちが何をしたいのかを正確に理解するためのステップバイステップの設計図に役立つので、取引システムを作成するミッションの中で最も重要なステップであると思います。 戦略1：Ichimoku Trend Identifier

新しい記事「 サンゴ礁最適化(CRO) 」はパブリッシュされました: サンゴ礁の形成および発展過程に着想を得たメタヒューリスティクス手法であるサンゴ礁最適化(CRO, Coral Reef Optimization)アルゴリズムを包括的に解析します。このアルゴリズムは、放卵放精、体内発生、幼生定着、無性生殖、ならびに限られた礁空間を巡る競争といった、サンゴの進化過程における主要な生物学的現象をモデル化したものです。特に、本記事では改良版アルゴリズムに重点を置いて説明します。

新しい記事「 市場シミュレーション（第17回）：ソケット(XI) 」はパブリッシュされました: MetaTrader 5上で実行されるコードの実装自体は、それほど難しいものではありません。しかし、いくつか考慮すべき重要な点があります。これはシステムを正しく動作させるために必要です。ここで重要な点を1つ覚えておいてください。実際には1つのプログラムだけが動作するわけではありません。現実には、3つのプログラムを同時に実行する必要があります。それぞれのプログラムが相互に連携し、通信できるように設計して構造化することが重要です。また、それぞれが他のプログラムの処理内容を認識できる必要があります。

新しい記事「 市場シミュレーション（第16回）：ソケット(X) 」はパブリッシュされました

新しい記事「 総合的なフクロウ取引戦略を構築する 」はパブリッシュされました: 私の戦略は、古典的な取引の基礎と、あらゆる種類の市場で広く使用されているインジケータの改良に基づいています。これは既製のツールで、提案された新しい収益性の高い取引戦略に従うことができます。

新しい記事「 バトルロイヤル最適化(BRO) 」はパブリッシュされました: 本記事では、Battle Royale