記事、ライブラリコメント - ページ 31

新しい記事「 MQL5で古典的な戦略を再構築する（後編）：FTSE100と英国債 」はパブリッシュされました: この連載では、人気のある取引戦略を探り、AIを使ってその改善を試みます。今日の記事では、株式市場と債券市場の関係に基づく古典的な取引戦略を再考します。

新しい記事「 MetaTrader 5で隠れマルコフモデルを統合する 」はパブリッシュされました: この記事では、Pythonを使用して学習した隠れマルコフモデルをMetaTrader 5アプリケーションに統合する方法を示します。隠れマルコフモデルは、時系列データをモデル化するために使用される強力な統計的ツールであり、モデル化されるシステムは観測不可能な（隠れた）状態によって特徴付けられます。HMMの基本的な前提は、ある時刻にある状態にある確率は、その前のタイムスロットにおけるプロセスの状態に依存するということです。

新しい記事「 アルゴリズム取引システムを設計する理由と方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5のいくつかの基本に言及した後で、単純なアルゴリズム取引システムを設計することによって初心者がアルゴリズム取引システム(エキスパートアドバイザー)を設計するためのMQLの基本を示します。 プログラミングやコーディングの重要性が世界のあらゆる分野で日々高まっていることは間違いありません。プログラミングやコーディングが私たちの生活を楽にするだけでなく、望みや事前に決定したものに沿った正確な出力を保証するのにどのように貢献できるかを観察できます。

新しい記事「 確率最適化と最適制御の例 」はパブリッシュされました: SMOC（Stochastic Model Optimal Controlの略と思われる）と名付けられたこのエキスパートアドバイザー(EA)は、MetaTrader 5用の高度なアルゴリズム取引システムのシンプルな例です。テクニカル指標、モデル予測制御、動的リスク管理を組み合わせて取引判断をおこないます。このEAには、適応パラメーター、ボラティリティに基づくポジションサイジング、トレンド分析が組み込まれており、さまざまな市場環境においてパフォーマンスを最適化します。

新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第9回）：単一取引戦略インスタンスの最適化結果の収集 」はパブリッシュされました: EA開発の主な段階を概説しましょう。最初におこなうべき重要な作業の1つは、開発した取引戦略のインスタンスを最適化することです。最適化プロセスにおいて、テスターが通過したパスに関する必要な情報を一箇所に集約してみましょう。 基本的に、保存して使用する必要があるデータの主な種類は、複数のEAの最適化結果です。ご承知のように、ストラテジーテスターはすべての最適化結果を*.opt拡張子の別個のキャッシュファイルに記録し、テスターで再度開いたり、別の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2回）：取引戦略の仮想ポジションへの移行 」はパブリッシュされました: 複数の戦略を並行して動作させる多通貨エキスパートアドバイザー(EA)の開発を続けましょう。マーケットポジションを建てることに関連するすべての作業を、戦略レベルから、戦略を管理するEAのレベルに移してみましょう。戦略自体は、マーケットポジションを持つことなく、仮想の取引のみをおこないます。 前回

RSI_BARS : この指標は、バーの色をRSIテクニカル指標に基づいて算出された現在のトレンドの色に変更します。 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事「 人工協調探索(ACS)アルゴリズム 」はパブリッシュされました: 人工協調探索(ACS)は、バイナリ行列と、相互主義的関係と協調に基づく複数の動的な個体群を用いて、最適解を迅速かつ正確に探索する革新的な手法です。捕食者と被食者に対するACS独自のアプローチにより、数値最適化問題で優れた結果を出すことができます。 ACSアルゴリズムは2013年にPinar Civiciogluによって提案され、信頼領域内の候補解を含む2つの基本母集団を用いて始まります。その後、このアルゴリズムはランダムステップとバイナリー行列を使って、初期の α 超個体群と β

新しい記事「 取引における資金管理 」はパブリッシュされました: 資金管理システムの新しい構築方法をいくつか見て、その主な特徴を定義します。今日では、あらゆる好みに合わせて、かなりの数の資金管理戦略が存在します。さまざまな数学的成長モデルに基づいた資金管理方法をいくつか考えてみます。 資金管理はどんな方法であっても取引残高の増加を加速させる、言い換えれば、取引戦略の収益性を高めることができます。このように、取引戦略は基本であり、資金管理は付加的なものです。では、取引戦略に資金管理を適用するためには、どのような要件を満たす必要があるのかを見てみましょう。

新しい記事「 Break of Structure (BoS)戦略のステップバイステップガイド 」はパブリッシュされました: Break of Structure (BoS)戦略に基づく自動売買アルゴリズム開発のための包括的ガイドです。MQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を作成し、MetaTrader 5でテストするためのあらゆる側面に関する詳細情報（価格サポートとレジスタンスの分析からリスク管理まで）が含まれています。 MetaTrader 5 (MT5)用の MetaQuotes言語5 (MQL5)の定義、種類、取引戦略の応用、開発について、Break of

新しい記事「 リプレイシステムの開発—市場シミュレーション（第1回）：最初の実験(I) 」はパブリッシュされました: 市場がしまっているときに研究したり、市場の状況をシミュレーションしたりできるシステムを作成してはどうでしょうか。ここで、このトピックを扱う新しい連載を開始します。

True_Strength_Index : True Strength Index指標 作者: Scriptor

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36回）：マルコフ連鎖を用いたQ学習 」はパブリッシュされました: 強化学習は、教師あり学習、教師なし学習と並んで、機械学習における3つの主要な考え方の1つです。そのため、最適制御、つまり目的関数に最も適した長期的な方針を学習することに関心があります。このような背景から、ウィザードが作成したEAのMLPの学習プロセスにおいて、MLPがどのような役割を果たす可能性があるのかを探ります。

新しい記事「 古典的な戦略を再構築する（第7回）：USDJPYにおける外国為替市場とソブリン債務分析 」はパブリッシュされました: 本日の記事では、今後の為替レートと国債の関係を分析します。債券は、最も人気のある固定利付証券の1つであり、今回の議論の焦点となります。AIを使用して従来の戦略を改善できるかどうかを一緒に検討しましょう。

新しい記事「 ニュース取引が簡単に（第2回）：リスク管理 」はパブリッシュされました: この記事では、以前のコードと新しいコードに継承を導入します。効率性を高めるために新しいデータベース設計が実装されます。さらに、取引量計算に取り組むためのリスク管理クラスも作成されます。 本連載の前回の 記事

オーサムオシレータ発散 : この指標は Awesome_Oscillator 指標上の発散ラインをプロットして、購入し、矢印を表示することで売買シグナルを出します。 作者: Mehrdad Shiri

新しい記事「 MQL5入門（第3部）：MQL5のコア要素をマスターする 」はパブリッシュされました: この初心者向けの記事では、MQL5プログラミングの基本を解説します。配列、カスタム関数、プリプロセッサ、イベント処理など、すべてのコードをわかりやすく説明し、すべての行にアクセスできるようにします。すべてのステップで理解を深める独自のアプローチで、MQL5のパワーを引き出しましょう。この記事はMQL5をマスターするための基礎となるもので、各コード行の説明に重点を置き、明確で充実した学習体験を提供します。 この記事では、以下のトピックを取り上げます。 配列 , カスタム関数 , プリプロセッサ

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「 チャート上で取引を視覚化する（第1回）：分析期間の選択 」はパブリッシュされました: ここでは、取引エントリを分析するために取引の印刷画面のアンロードを簡素化するスクリプトをゼロから開発します。単一の取引に関するすべての必要な情報は、異なる時間枠を描画する機能を備えた1つのチャートに便利に表示されます。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第90回）：時系列の周波数補間(FITS) 」はパブリッシュされました: FEDformer法を研究することで、時系列表現の周波数領域への扉を開きました。この新しい記事では、私たちが始めたトピックを続けます。分析をおこなうだけでなく、特定の分野におけるその後の状態を予測することができる手法について考えてみたいと思います。 前回の記事では、周波数領域を用いて時系列パターンを検出する FEDformer 法について説明しました。しかし、この手法で用いられている Transformer

新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第12回）：プロップトレーディングレベルのリスクマネージャーの育成 」はパブリッシュされました: 開発中のEAには、ドローダウンを制御するための特定のメカニズムがすでに備わっています。しかし、これは過去の価格データに対するテストの結果に基づいているため、本質的には確率的です。したがって、ドローダウンは最大予想値を超える場合があります (ただし、確率は小さいです)。指定されたドローダウン レベルへの準拠を保証するメカニズムを追加してみましょう。 最近、「 手動取引のリスクマネージャー 」および「 アルゴリズム取引のリスクマネージャー

新しい記事「 ニューラルネットワークの実践：直線関数 」はパブリッシュされました: この記事では、データベース内のデータを表現できる関数を取得するためのいくつかの方法について簡単に説明します。統計や確率の研究を用いて結果を解釈する方法については詳細に触れません。この問題の数学的側面について深く知りたい方にお任せします。これらの問いを検討することは、ニューラルネットワークの研究において非常に重要です。ここでは、このテーマを冷静に掘り下げていきます。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第89回）：FEDformer (Frequency Enhanced Decomposition Transformer) 」はパブリッシュされました: これまで検討してきたすべてのモデルは、環境の状態を時系列として分析します。ただし、時系列は周波数特徴の形式で表現することもできます。この記事では、時系列の周波数成分を使用して将来の状態を予測するアルゴリズムを紹介します。 時系列の長期予測は、さまざまな応用問題を解決する上で長年の課題となっています。 Transformer

1つのウィンドウでの複数のCChartObjectオブジェクトの表示 : このスクリプトは、気配値表示ウィンドウで通貨ペアの数に応じて1つのチャートウィンドウにいくつかのサブチャートを表示します。 作者: Automated-Trading

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第48回）：サービスの概念を理解する 」はパブリッシュされました: 何か新しいことを学んでみませんか。この記事では、スクリプトをサービスに変換する方法と、それがなぜ便利なのかについて説明します。 リプレイ/シミュレーターシステムに関する本連載の初めに、私はサービスを利用してチャート上にコントロール指標を配置できるようにしようと時間を費やしました。最初は成功しませんでしたが、あきらめずに試行を続けました。何度も失敗し、この問題で成功することはありませんでした。しかし、プロジェクトを中止することはできなかったため、その時点で別の方法を取ることにしました。

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第49回）：物事は複雑になる(I) 」はパブリッシュされました: この記事では、物事は少し複雑になります。前回の記事で紹介した内容を使用して、ユーザーが独自のテンプレートを使用できるようにテンプレート ファイルを開きます。ただし、MetaTrader 5の負荷を軽減するために指標を改良していく予定なので、変更は徐々におこなっていく予定です。 この記事では、「 リプレイシステムの開発（第48回）：:理解し、考えるべき概念

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第50回）：物事は複雑になる(II) 」はパブリッシュされました: チャートIDの問題を解決すると同時に、ユーザーが希望する資産の分析とシミュレーションに個人用テンプレートを使用できるようにする機能を提供し始めます。ここで提示される資料は教育目的のみであり、提示される概念の学習および習得以外の目的には決して適用されないものとします。

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

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第47回）：Chart Tradeプロジェクト(VI) 」はパブリッシュされました: ついに、Chart Trade指標はEAと相互作用を開始し、情報をインタラクティブに転送できるようにします。そこで今回は、この指標を改良し、どのEAでも使えるような機能的なものにします。これにより、Chart Trade指標にアクセスし、実際にEAに接続されているかのように操作できるようになります。しかし、以前よりもずっと興味深い方法でそれをおこなうつもりです。 前回の「 リプレイシステムの開発（第46回）：Chart Tradeプロジェクト(V)

新しい記事「 ニューラルネットワークの実践：最小二乗法 」はパブリッシュされました: この記事では、数式がコードで実装されたときよりも見た目が複雑になる理由など、いくつかのアイデアについて説明します。さらに、チャートの象限を設定する方法と、MQL5コードで発生する可能性のある1つの興味深い問題についても検討します。正直に言うと、まだどう説明すればいいのかよくわかりません。とにかく、コードで修正する方法を紹介します。 みなさんこんにちは。ニューラルネットワークに関する新しい記事へようこそ。 前の「 ニューラルネットワークの実践：割線