記事、ライブラリコメント - ページ 20

新しい記事「 ウィリアムズPR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: MetaTrader 5で使用される最も人気のあるテクニカル指標によってMQL5で取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事です。今回は、ウィリアムズの%R指標による取引システムの設計方法について学びます。 このトピックでは、言及されたすべての戦略について、取引システムを作成するためのステップバイステップの設計図を設計します。私は、このステップは、取引システムの作成プロセスにおいて、整理されたステップを通じて、何をすべきかを理解するために、非常に重要なステップであると考えています。

新しい記事「 CCI指標：アップグレードと新機能 」はパブリッシュされました: この記事では、CCI指標をアップグレードする可能性について検討するとともに、この指標の修正を提示します。 ただし、違いが顕著に表れる部分もあります。 指標を比較するための小さなエキスパートアドバイザー(EA)

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第19部）：MQL5を使用したアソシエーションルール 」はパブリッシュされました: アソシエーションルールの検討を続けます。前回の記事では、このタイプの問題の理論的側面について説明しました。この記事では、MQL5を使用したFPGrowthメソッドの実装を紹介します。また、実装したソリューションを実際のデータを使用してテストします。

新しい記事「 DoEasy-コントロール（第9部）：WinFormsオブジェクトメソッド、RadioButtonおよびButtonコントロールの再配置 」はパブリッシュされました: この記事では、WinFormsオブジェクトクラスメソッドの名前を修正し、ButtonおよびRadioButton WinFormsオブジェクトを作成します。 EAをコンパイルし、チャート上で起動します。

新しい記事「 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「 ニューラルネットワークが簡単に（第18部）：アソシエーションルール 」はパブリッシュされました: この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第05回）：決定木 」はパブリッシュされました: 決定木は、人間の思考方法を模倣してデータを分類します。木を作り、それを使ってデータを分類・予測する方法を見てみましょう。決定木アルゴリズムの主な目的は、不純物を含むデータを純粋なノードまたはそれに近いノードに分離することです。 す。決定木アルゴリズムは、利用可能なすべての変数でノードを分割し、最も均質なサブノードになる分割を選択します。 アルゴリズムの選択は、目的変数の種類に基づきます。 次は、決定木で使用されるアルゴリズムです。 ID3 > D3の拡張 C4.5 > ID3の後継 CART >

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01回）：回帰分析 」はパブリッシュされました

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21部）：新規受注システム(IV) 」はパブリッシュされました: まだ完成していないものの、ようやくビジュアルなシステムが動き出します。ここでは主な変更を完成します。かなりの数になりますが、どれも必要なものばかりです。全体的にはなかなか面白いものになりそうです。 現在のシステムの様子は次の動画でわかります。また、説明には影響しないマイナーチェンジであるため、記事で取り上げなかった変更もあります。 作者: Daniel Jose

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20部）：新規受注システム(III) 」はパブリッシュされました: 新しい受注システムの導入を継続します。このようなシステムを作るには、MQL5を使いこなすだけでなく、MetaTrader 5プラットフォームが実際にどのように機能し、どのようなリソースを提供しているかを理解することが必要です。 システムが完成して、注文を直接チャートに完全に表示できるようになるまでにはまだまだかかりますが、今は、コードの他の場所に非常に大きな変更を加える必要があるため、一度にすべてをおこなう必要があります。

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19部）：新規受注システム(II) 」はパブリッシュされました: 今回は、「見てわかる」タイプのグラフィカルな受注システムを開発します。なお、今回はゼロから始めるのではなく、取引する資産のチャート上にオブジェクトやイベントを追加して既存のシステムを修正します。 実装するのが難しいと思われる方は、C_HLineTradeクラスの以下のコード部分をご覧ください。 inline void SetLineOrder( ulong ticket, double price, eHLineTrade hl, bool select) {

新しい記事「 機械学習や取引におけるメタモデル：取引注文のオリジナルタイミング 」はパブリッシュされました: 機械学習におけるメタモデル：人間がほとんど介在しない取引システムの自動作成 - いつ、どのように取引をおこなうかはモデルが自ら決定します。

新しい記事「 ニューラルネットワークの実験（第1回）：幾何学の再検討 」はパブリッシュされました: この記事では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。 最適化と転送テストの結果。 テスト日を2021.05.31から2022.05.31にフォワードします。すべての結果の中から、複雑な基準の最大値が20～40を超える最大の利益率を特徴とするものを選択する必要があります。 作者: Roman Poshtar

新しい記事「 DoEasy - コントロール（第8部）：カテゴリ（GroupBoxおよびCheckBoxのコントロール）による基本WinFormsオブジェクト 」はパブリッシュされました: この記事では、「GroupBox」および「CheckBox」WinFormsオブジェクトの作成、およびWinFormsオブジェクトカテゴリの基本オブジェクトの開発について検討します。作成されたすべてのオブジェクトはまだ静的で、マウスと対話することはできません。 EAをコンパイルし、チャート上で起動します。

新しい記事「 Volumes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です。今回は、Volumes指標について紹介します。出来高という概念は、金融市場の取引において非常に重要な要素の1つであり、注意を払う必要があります。この記事では、Volumes指標を使用した簡単な取引システムの設計方法について説明します。

新しい記事「 MFI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連載のこの新しい記事では、新しくマネーフローインデックス（Money Flow Index、MFI）テクニカル指標を考察します。その詳細を学び、MQL5によって簡単な取引システムを開発し、MetaTrader 5で実行します。 次に、各戦略の設計図を作成していきます。 戦略1：MFI - OBとOS

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第17部）：次元削減 」はパブリッシュされました: 今回は、人工知能モデルについて引き続き説明します。具体的には、教師なし学習アルゴリズムについて学びます。クラスタリングアルゴリズムの1つについては既に説明しました。今回は、次元削減に関連する問題を解決する方法のバリエーションを紹介します。 主成分分析は、1901年にイギリスの数学者カール・ピアソンによって発明され、それ以来、多くの科学分野で成功裏に使用されてきました。

新しい記事「 価格変動モデルとその主な規定（第1回）。最もシンプルなモデルバージョンとその応用 」はパブリッシュされました: この記事は、数学的に厳密な値動きと市場機能の理論の基礎を提供するものです。現在に至るまで、数学的に厳密な値動き理論は存在しません。その代わりに、「あるパターンの後に、ある方向に価格が動く」という経験則に基づいた仮定で対処する必要がありました。もちろん、これらの仮定は統計にも理論にも裏付けられていません。

新しい記事「 モスクワ取引所(MOEX)の指値注文を使用した自動グリッド取引 」はパブリッシュされました: この記事では、MOEXでの作業を目的としたMetaTrader 5用のMQL5エキスパートアドバイザー(EA)の開発について考察します。EAは、MetaTrader 5ターミナルを使用して、グリッド戦略に従いながらMOEXで取引することになります。EAには、ストップロスとテイクプロフィットによるポジションの決済、および特定の市況での未決注文の削除が含まれます。

新しい記事「 機械学習を使いこなすには 」はパブリッシュされました: アルゴリズム取引に関するトレーダーの知識の向上に役立つ資料を集めたので、チェックしてみてください。単純なアルゴリズムの時代は過ぎ去りつつあり、機械学習技術やニューラルネットワークを使用せずに成功することは難しくなっています。

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第04回）：現在の株式市場の暴落を予測する 」はパブリッシュされました: 今回は、米国経済のファンダメンタルズに基づいて、私たちのロジスティックモデルを使って株式市場の暴落の予測を試みます。NETFLIXとAPPLEが私たちが注目する銘柄です、2019年と2020年の過去の市場の暴落を使って、モデルが現在の破滅と暗雲でどのように機能するか見てみましょう。 以下のリンクにあるフルコードを参照してください。次に、モードをストラテジーテスターでテストします。 テスト結果 チャート 作者: Omega J Msigwa

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。