記事、ライブラリコメント - ページ 28

新しい記事「 PythonとMQL5における局所的特徴量選択の適用 」はパブリッシュされました: この記事では、Narges Armanfardらの論文「Local Feature Selection for Data Classification」で提案された特徴量選択アルゴリズムを紹介します。このアルゴリズムはPythonで実装されており、MetaTrader 5アプリケーションに統合可能なバイナリ分類モデルの構築に使用されます。

新しい記事「 アーチェリーアルゴリズム(AA) 」はパブリッシュされました: この記事では、アーチェリーに着想を得た最適化アルゴリズムについて詳しく検討し、有望な「矢」の着地点を選定するメカニズムとしてルーレット法の活用に焦点を当てます。この手法により、解の質を評価し、さらなる探索に最も有望な位置を選び出すことが可能になります。

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：点群用Transformer (Pointformer) 」はパブリッシュされました: この記事では、点群におけるオブジェクト検出問題を解決するためのアテンションを用いたアルゴリズムについて解説します。点群におけるオブジェクト検出は、多くの現実世界の応用において極めて重要です。 モデルの訓練とデータセット更新を数回繰り返した後、訓練データセットおよびテストデータセットの両方で利益を生み出すことができる方針を取得することに成功しました。 その後、 MetaTrader 5のストラテジーテスター

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第64回）：サービスの再生(V) 」はパブリッシュされました: この記事では、コード内の2つのエラーを修正する方法について説明します。ただし、初心者プログラマーの皆さんに、物事が必ずしも期待どおりに進むとは限らないことを理解してもらえるよう、できるだけわかりやすく解説したいと思います。いずれにせよ、これは学びの機会です。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。ここで紹介する内容は教育目的のみに限定されており、提示された概念を探求すること以外の目的でこのアプリケーションを最終的な文書と見なすべきではありません。 前の記事「

SetSellStopOrder : このスクリプトは、現在価格からポイントでの固定されたトリガレベル、決済逆指値及び決済指値でSellStop注文を出すために開発されています。 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：点群の階層的特徴量学習 」はパブリッシュされました: 点群から特徴量を抽出するアルゴリズムの研究を続けます。この記事では、PointNet手法の効率を高めるメカニズムについて解説します。 前述の通り、新しいモデルは、以前のモデルと比べて1つの層のみが異なります。しかも、この新しい層は、以前の手法を改良したバージョンにすぎません。そのため、両モデルのパフォーマンスを比較することは、特に興味深い検証になります。公平な比較をおこなうために、前回の実験で使用したものと全く同じデータセットを使って両方のモデルを訓練します。

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第63回）：サービスの再生(IV) 」はパブリッシュされました: この記事では、1分足のティックシミュレーションに関する問題を最終的に解決し、実際のティックと共存できるようにします。これにより、将来的なトラブルを回避することが可能になります。ここで提示される資料は教育目的のみに使用されます。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閲覧することは避けてください。

新しい記事「 細菌走化性最適化(BCO) 」はパブリッシュされました: この記事では、細菌走化性最適化(BCO)アルゴリズムのオリジナルバージョンとその改良版を紹介します。新バージョン「BCOm」では、細菌の移動メカニズムを簡素化し、位置履歴への依78ytf存を軽減するとともに、計算負荷の大きかった元のバージョンに比べて、より単純な数学的手法を採用しています。この記事では両者の違いを詳しく検討し、とくにBCOmの特徴に焦点を当てます。また、テストを実施し、その結果をまとめます。

パン・プリズマNo.72 : 4度の多項式で移動線を構成する。正弦波とその軸を外挿する。構築された線は、各バーで1つの値を削除し、再描画されない外挿値のスライディング線が構築される。 Author: Aleksey Panfilov

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：点群解析（PointNet） 」はパブリッシュされました: 直接的な点群解析は、不要なデータの増加を避け、分類やセグメンテーションタスクにおけるモデルの性能を向上させます。このような手法は、元データの摂動に対して高い性能と堅牢性を示します。 点群は、メッシュに伴う組み合わせの不整合や複雑さを回避できる、シンプルで統一された構造です。点群には従来の形式がないため、ほとんどの研究者は通常、そのようなデータセットをディープネットワークアーキテクチャに渡す前に、通常の 3D

MarketProfile : マーケットプロファイルは、一日の取引セッションの価格面積と制御値を見つける価格の統計的な時間分布の分析のための多くの先物トレーダーが使用するツールです。このインディケータは単純な価格の動きに基づいており、標準のMetaTrader 5プラットフォームのインディケータは使用されません。 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事「 初級から中級へ：Includeディレクティブ 」はパブリッシュされました: 本日の記事では、MQL5のさまざまなコードで広く使用されているコンパイルディレクティブについて解説します。本稿ではこのディレクティブについて表面的な説明に留めますが、今後プログラミングレベルが上がるにつれて不可欠なものとなるため、使い方を理解し始めることが重要です。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみを目的としています。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閲覧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：階層型ベクトルTransformer（最終回） 」はパブリッシュされました: 階層的ベクトルTransformer法の研究を引き続き進めていきます。本記事では、モデルの構築を完了し、実際の履歴データを用いて訓練およびテストをおこないます。 訓練は、モデルの誤差が特定のレベルで安定するまで続けられます。その時点で、データセットの更新はActorのポリシー最適化には寄与しなくなります。 訓練済みモデルの有効性は、 MetaTrader 5

新しい記事「 初級から中級へ：BREAK文とCONTINUE文 」はパブリッシュされました: この記事では、ループ内でのRETURN、BREAK、CONTINUE文の使い方について解説します。ループの実行フローにおいて、これらの各文がどのような役割を果たすかを理解することは、より複雑なアプリケーションを扱う上で非常に重要です。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみを目的としています。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閲覧することは避けてください。

SMIエルゴード発振器 : エルゴディック・オシレーター ストキャスティクス・モメンタム・インデックス（SMI） Author: Artyom Trishkin

ボラティリティ・ストップ : ボラティリティ・ストップ - ボラティリティによるストップ・レベルの指標 Author: Artyom Trishkin

シャンデ・クロール・ストップ : チャンデクロールストップインジケーター - ショートポジションとロングポジションのストップレベル。 Author: Artyom Trishkin

確実なことを知る : 価格変動率(ROC)に基づくKST(Know Sure Thing)オシレーター指標 Author: Artyom Trishkin

RiskManagerとInfoPanelとサポート : トレーダーにとって理想的なツールを作るというアイデアは、あらゆるトレーディング・システムの主要な構成要素であるリスク・マネジャーの開発に生かされている。 Author: Anatoliy Migachyov

新しい記事 MQL5をプログラミングの基礎: ターミナルのグローバル変数 はパブリッシュされました: ターミナルのグローバル変数は、高度で信頼性の高いEAを開発するために欠かせないツールです。グローバル変数なしで MQL5で EA の開発をすることは想像を絶します。 スクリプトを実行し、ターミナルからグローバル変数ウィンドウを開きます。ウィンドウには、「テスト」という名前の新しい変数と 1.23 (図4) の値があるはずです。 図4。新しい「テスト」変数とグローバル変数ウィンドウのフラグメント 作者: Dmitry Fedoseev

Chart on Chart（チャート上のチャート） : Chart on Chart指標は、現在のチャート上に他の銘柄のチャートを表示します。 作者: prostotrader

TrendMagic : Trend Magicインディケータ。 作者: Sergey Gritsay

新しい記事「 タブーサーチ(TS) 」はパブリッシュされました: この記事では、最初期かつ最も広く知られているメタヒューリスティック手法の一つであるタブーサーチアルゴリズムについて解説します。初期解の選択や近傍解の探索から始め、特にタブーリストの活用に焦点を当てながら、アルゴリズムの動作を詳しく見ていきます。本記事では、タブーサーチの主要な特徴と要素について取り上げます。

新しい記事「 初心者からプロまでMQL5をマスターする（第5回）：基本的な制御フロー演算子 」はパブリッシュされました: この記事では、プログラムの実行フローを変更するために使用される主要な演算子（条件文、ループ、switch文）について説明します。これらの演算子を利用することで、作成する関数がより「インテリジェント」に動作できるようになります。 これまで作成してきたプログラムは、基本的に命令を上から順に実行するだけで、分岐や判断をおこなうことはありませんでした。この記事を通して、より柔軟で高度なロジックを持つプログラムを作れるようになるでしょう。

Multi_ATR_Bands : Three ATR Bands with multiple selection 作者: Scriptor

ScalpWiz 9001 : iBands (Bollinger Bands, BB)指標に基づいたエキスパートアドバイザーです。 逆指値注文を設定します。 作者: Vladimir Karputov

新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第17回）：実際の取引に向けたさらなる準備 」はパブリッシュされました: 現在、EAはデータベースを利用して、取引戦略の各インスタンスの初期化文字列を取得しています。しかし、データベースは非常に大容量であり、実際のEAの動作には不要な情報も多数含まれています。そこで、データベースへの接続を必須とせずにEAを機能させる方法を考えてみましょう。

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：階層型ベクトルTransformer (HiVT) 」はパブリッシュされました: マルチモーダル時系列の高速かつ正確な予測のために開発された階層的ベクトルTransformer (HiVT: Hierarchical Vector Transformer)メソッドについて詳しく説明します。

新しい記事「 初心者からエキスパートへ：MQL5取引のエッセンシャルジャーニー 」はパブリッシュされました: 潜在能力を引き出しましょう。あなたはチャンスに囲まれています。MQL5の旅をスタートさせ、次のレベルへと引き上げる3つの秘訣をご覧ください。初心者にもプロにも役立つヒントやトリックをご紹介します。 この記事の目的は、読者のニーズに合わせたワーキングプログラムの作成を通じて指導し、アルゴリズム開発に挑戦する意欲をかき立てることです。新興技術を活用することで、複雑に見えるアルゴリズム開発をシンプルにし、MQL5コミュニティをよりユーザーフレンドリーなものにすることを目指しています。

新しい記事「 初級から中級へ：WHILE文とDO WHILE文 」はパブリッシュされました: この記事では、最初のループ文を実際的かつ視覚的に見ていきます。多くの初心者はループを作成するという作業に直面すると不安を感じますが、正しく安全におこなう方法を知るには経験と練習が必要です。しかし、コード内でループを使用する際の主な問題と注意事項を示すことで、皆さんの悩みや苦しみを軽減できるかもしれません。