記事、ライブラリコメント - ページ 23

練行2.0オフライン : この非取引エキスパートでは、1Mチャートでカスタム銘柄情報が生成されます。 作者: Guilherme Santos

新しい記事「 ダイナミックマルチペアEAの形成（第2回）：ポートフォリオの分散化と最適化 」はパブリッシュされました: ポートフォリオの分散化と最適化とは、複数の資産に戦略的に投資を分散しながら、リスク調整後のパフォーマンス指標に基づいてリターンを最大化する理想的な資産配分を選定する手法です。

新しい記事「 MQL5における数値予測を強化するアンサンブル法 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5における複数のアンサンブル学習手法の実装を紹介し、それらの手法がさまざまな状況下でどの程度有効かを検証します。

Smart Trend Follower : このEAは、移動平均とストキャスティクス・オシレーターのシグナルを利用して、市場のトレンドを自動的にフォローするように設計されています。EAはMAクロスオーバーを利用して売買シグナルを検出し、ストキャスティクスでトレンドを確認します。さらに、このEAには、テイクプロフィット、ストップロス、ロットサイズ倍増の設定などの自動ポジション管理が含まれており、トレンド相場での取引効果を高めます。 Author: Yulianto Hiu

新しい記事「 手動バックテストを簡単に：MQL5でストラテジーテスター用のカスタムツールキットを構築する 」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の手動バックテストを簡単におこなうための、カスタムMQL5ツールキットの設計について紹介します。設計と実装に焦点を当て、特にインタラクティブな取引操作の仕組みについて詳しく解説します。その後、このツールキットを使って、戦略を効果的にテストする方法を実演します。 私たちの目標は、MetaTrader 5の ストラテジーテスター

新しい記事「 主成分を用いた特徴量選択と次元削減 」はパブリッシュされました: この記事では、Luca Puggini氏とSean McLoone氏による論文「Forward Selection Component Analysis: Algorithms and Applications」に基づき、修正版のForward Selection Component Analysis (FSCA)アルゴリズムの実装について詳しく解説します。

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19回）：ZigZag Analyzer 」はパブリッシュされました: すべてのプライスアクショントレーダーは、トレンドを確認し、転換点や継続の可能性があるレベルを見つけるために、トレンドラインを手動で使用します。本連載では、市場分析を簡単にするために、傾斜トレンドラインを描画することに特化したツールを紹介します。このツールは、トレーダーが効果的なプライスアクション評価に不可欠な主要トレンドとレベルを明確に示すことで、分析プロセスを簡素化します。

新しい記事「 古典的な戦略を再構築する（第12回）：EURUSDブレイクアウト戦略 」はパブリッシュされました: MQL5で収益性の高いブレイクアウト取引戦略を構築する挑戦に、ぜひご参加ください。EURUSDペアを選択し、時間枠で価格ブレイクアウトを取引しましたが、私たちのシステムでは偽のブレイクアウトと真のトレンドの始まりを区別するのが難しかったです。そこで、損失を最小限に抑えながら利益を増やすことを目的としたフィルターをシステムに組み込みました。最終的にはシステムを収益性の高いものにし、誤ったブレイクアウトに対する耐性を高めることに成功しました。

新しい記事「 MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する 」はパブリッシュされました: どのような市場にも対応できる専門的なエキスパートアドバイザー(EA)を構築します。 現在の市場環境に適応できる取引ボットを開発することは、安定したアルゴリズム取引戦略の鍵となります。私たちの目標は、数個の銘柄に限定した狭い範囲のボットを作ることではありません。学習能力を備え、どのような取引銘柄にも適応できるシステムを設計するつもりです。このガイドでは、MQL5を使用して、どのような取引環境にも自己最適化できるボットを開発することに焦点を当てています。

新しい記事「 PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング（第1回）：長期AIモデルの移動平均の予測 」はパブリッシュされました: 移動平均は、AIモデルが予測するのに最適な指標です。しかし、データを慎重に変換することで、さらなる精度向上が可能です。本記事では、現在の手法よりもさらに先の未来を、高い精度を維持しながら予測できるAIモデルの構築方法を解説します。移動平均がこれほど有用な指標であることには驚かされます。 前回の 記事

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第84回）：RevIN (Reversible Normalization) 」はパブリッシュされました: 入力データの前処理がモデル訓練の安定性に大きく寄与することは、すでに広く知られています。オンラインで「生」の入力データを処理するために、バッチ正規化層が頻繁に使用されますが、時には逆の手順が求められる場合もあります。この記事では、この問題を解決するための1つのアプローチについて解説します。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第67回）：過去の経験を活かした新しい課題の解決 」はパブリッシュされました: この記事では、訓練セットにデータを収集する方法について引き続き説明します。明らかに、学習プロセスには環境との絶え間ない相互作用が必要です。しかし、状況はさまざまです。

新しい記事「 パラボリックSARを使ってトレーリングストップを追加する方法 」はパブリッシュされました: 取引戦略を作成する際には、さまざまな保護ストップのオプションをテストする必要があります。その中で、価格に追随してストップロスレベルをダイナミックに引き上げる方法が考えられます。その最有力候補として、パラボリックSAR指標が挙げられます。これ以上シンプルで視覚的にわかりやすい指標はないでしょう。

新しい記事「 MQL5での取引戦略の自動化（第14回）：MACD-RSI統計手法を用いた取引レイヤリング戦略 」はパブリッシュされました

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第25部）：転移学習の実践 」はパブリッシュされました: 前々回、前回と、ニューラルネットワークのモデルを作成・編集するためのツールを開発しました。いよいよ転移学習技術の利用可能性を実例で評価することになります。 テスト結果は下のチャートのとおりです。ご覧の通り、事前に訓練させたモデルの方が、誤差が少ない状態で始まっていますが、すぐに2番目のモデルが追いつき、さらに両者の値はかなり接近しています。これは、エンコーダのアーキテクチャがモデル全体の性能に大きな影響を与えるという、先の結論を裏付けるものです。

新しい記事「 MQL5オブジェクト指向プログラミング(OOP)について 」はパブリッシュされました: 開発者として、私たちは、特に異なる動作をするオブジェクトがある場合に、コードを重複せずに再利用可能で柔軟なソフトウェアを作成し開発する方法を学ぶ必要があります。これは、オブジェクト指向プログラミングのテクニックと原則を使うことでスムーズにおこなうことができます。この記事では、MQL5オブジェクト指向プログラミングの基本を紹介し、この重要なトピックの原則とプラクティスをソフトウェアでどのように使用できるかを説明します。

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第23回）：LightGBMとXGBoostが多くのAIモデルを凌駕する理由 」はパブリッシュされました: これらの高度な勾配ブースティング決定木(GBDT)技術は、優れた性能と柔軟性を提供し、金融モデリングやアルゴリズム取引に最適です。これらのツールを活用して取引戦略を最適化し、予測精度を高め、金融市場での競争力を高める方法を学びましょう。 勾配ブースティング決定木(GBDT)は、主に回帰と分類タスクに使用される強力な機械学習手法です。複数の弱い学習機（通常は決定木）の予測を組み合わせて、強力な予測モデルを作成します。

Murreys_Math_Oscillator : Murreys Mathオシレータ 作者: Scriptor

Telegram To MT5 Copier : TelegramToMT5は、Telegramチャンネル、グループ、プライベートチャットからのメッセージを取引チャートに直接表示することで、TelegramとMT5の橋渡しをするMetaTrader 5 Expert Advisorです。Telegramボットを作成し、ご希望のチャンネル/グループに追加するだけで、EAがすべてのメッセージをリアルタイムでチャート上にコメントとして表示します。 作者: Salman Soltaniyan

新しい記事「 MQL5で取引管理者パネルを作成する（第9回）：コード編成(V)：AnalyticsPanelクラス 」はパブリッシュされました: この議論では、リアルタイムの市場データや取引口座情報の取得方法、さまざまな計算の実行、そしてその結果をカスタムパネルに表示する方法について探ります。これを実現するために、パネル作成を含むこれらすべての機能をカプセル化したAnalyticsPanelクラスの開発にさらに深く取り組みます。この取り組みは、モジュラー設計の原則とコード構造のベストプラクティスを用い、高度な機能を導入するNew Admin Panel EAの継続的な拡張の一環です。

新しい記事「 MQL5入門（第15回）：初心者のためのカスタムインジケーター作成ガイド(IV) 」はパブリッシュされました

新しい記事「 ログレコードをマスターする（第6回）：ログをデータベースに保存する 」はパブリッシュされました: この記事では、ログを構造化され、スケーラブルな方法で保存するためにデータベースを使用する手法を取り上げます。基本的な概念、主要な操作、MQL5におけるデータベースハンドラの設定と実装を順を追って解説し、最後にその結果を検証し、このアプローチが最適化と効率的なモニタリングにどのように役立つかを明らかにします。

新しい記事「 MQL5取引ツールキット（第8回）：コードベースにHistory Manager EX5ライブラリを実装して使用する方法 」はパブリッシュされました: MetaTrader 5口座の取引履歴を処理するために、MQL5ソースコード内で「History Manager

新しい記事「 MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第3回）：MQL5からTelegramにキャプション付きチャートのスクリーンショットを送信する 」はパブリッシュされました: この記事では、チャートのスクリーンショットを画像データとしてエンコードし、HTTPリクエストを通じてTelegramチャットに送信するMQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を作成します。この画像のエンコードと送信の統合によって、既存のMQL5-Telegramシステムが強化され、Telegram上で直接視覚的な取引洞察を提供できるようになります。 前回の 第2回

Time To Close v1.01 - MT5 : キャンドルクローズまでの時間。ダイナミックなテキストカラーバックテスト用に最適化。 Author: Tautvydas Vaitkus

XMLパーサー : XMLドキュメントをパースするのに使用されるライブラリです。MQL5のみで書かれており、外部ライブラリは使用されません。 作者: yu-sha

Schaff Trend Cycle MT5 : Schaff Trend Cycle (MetaTrader indicator) - ストキャスティクス・オーバー・ストキャスティクス・オーバーMACDラインをサイクルを用いて計算することにより作成されたサイクリック・オシレーターです。その結果、トレン ド中でも乱高下せず、変化に素早く反応するオシレーターに改良されま した。このオシレーターはダグ・シャフが開発したもので、為替トレンドは周期的に加速・減速すると仮定している。そのアルゴリズムは2008年に公開された。Schaff Trend

新しい記事「 MQL5で取引管理者パネルを作成する（第9回）：コード編成(IV)：取引管理パネルクラス 」はパブリッシュされました: このディスカッションでは、New_Admin_Panel

EAX_Mysql - MySQLライブラリ : このライブラリはMySQLと容易にインタフェースすることができます。 作者: Michael Schoen

イージーキャンバス : このライブラリと iCanvas クラスは、キャンバスを使用したプログラムの作成を簡略化します。 作者: Nikolai Semko