記事、ライブラリコメント - ページ 31

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第66回）サービスの再生(VII) 」はパブリッシュされました: この記事では、チャート上に新しいバーがいつ表示されるかを判断するための、最初のソリューションを実装します。このソリューションは、さまざまな状況に応用可能です。その仕組みを理解することで、いくつかの重要なポイントを把握する助けとなるでしょう。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。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「 因果推論における時系列クラスタリング 」はパブリッシュされました: 機械学習におけるクラスタリングアルゴリズムは、元データを類似した観察結果を持つグループに分けることができる重要な教師なし学習法です。これらのクラスタを用いることで、特定の市場クラスタを分析したり、新しいデータを基に最も安定したクラスタを探索したり、因果関係を推定したりすることが可能です。本稿では、Pythonによる時系列クラスタリングのための独自の手法を提案します。

CTsLogger - Simple and Flexible Logger : 特定のモジュールやコードセクションを記録する機能を持つロガー Author: Trefoter

Candle Signature : ロウソクのサイン例｜研究開発用 Author: Rajesh Kumar Nait

Terminator_v2.0 : 初期ポジションは指標のシグナルに応じて開かれます（6バリアントがあります）。ポジションが不採算になると、その数量が増加します。 作者: Dmitry Fedoseev

新しい記事「 注文板に基づいた取引システムの開発（第1回）：インジケーター 」はパブリッシュされました

新しい記事「 初級から中級へ：FOR文 」はパブリッシュされました: この記事では、FOR文の最も基本的な概念について解説します。ここで紹介する内容をしっかり理解することは非常に重要です。他の制御文と異なり、FOR文にはいくつか特有の癖があり、それが原因で複雑になりやすい側面があります。ですので、理解が追いつかないまま放置せず、できるだけ早い段階から学習と実践を始めるようにしましょう。。 一見すると、FORループの実行フローは、これまでに学んできた他のループ（たとえば、WHILEやDO

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：データの局所構造の探索 」はパブリッシュされました: ノイズの多い状況下で市場データの局所構造を効果的に識別・保持することは、取引において極めて重要な課題です。自己アテンション(Self-Attention)メカニズムの活用は、このようなデータの処理において有望な結果を示していますが、従来のアプローチでは基盤となる構造の局所的な特性が考慮されていません。この記事では、こうした構造的依存関係を組み込むことが可能なアルゴリズムを紹介します。 Transformer は、多様なタスクへの対応力が実証されているモデルです。畳み込みと比較して、

新しい記事 MetaTrader 5とMQL5の提供する限りのない機会 はパブリッシュされました: この記事では、MQL5を０から学び始めて９ヶ月でどれほどの結果を得ることができるかという点とともに、トレーダーのプログラムがどのようなもになることができるかの例を紹介したいと思います。この例は、価格チャートで最小限のスペースを使用しながら、プログラムがどれほど多機能に、かつ、情報を提供するようになるのかについて紹介します。そして、ユーザーにとってトレードパネルがどれほどカラフル、明るく、直感的に分かりやすくなるか見ることができます。その他数多くの機能を紹介します。 作者: Anatoli

EquiPeakドローダウントラッカー : EquiPeak Drawdown Tracker は、取引口座の最大ドローダウンをリアルタイムで監視・記録するために設計されたインジケーターです。現在のドローダウンを警告するだけでなく、現在のドローダウンを予想または過去に記録した過去の最大ドローダウンと視覚的に比較するのに特に便利です。 Author: Enrique Enguix

VWAP - Volume Weighted Average Price(ボリューム加重平均価格) : VWAPは、主にアルゴリズムおよび制度トレーダーが日中のボリューム加重平均に相対して株がどこで取引されているかを評価するために使用される日中の計算です。 作者: Felipe Almeida

ColorXMA_Ishimoku_StDev - indicator for MetaTrader 5 : XMA_Ishimokuインジケータに、標準偏差アルゴリズムに基づく色つきのドットを使用したトレンドの強さの表示を追加したもの。 添付リンクにあるオリジナルのコードは、プロットに問題がありました。 Author: Betty Naliaka Barasa

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06回）：フーリエ変換 」はパブリッシュされました: ジョセフ・フーリエによって導入されたフーリエ変換は、複雑なデータの波動点を単純な構成波に分解する手段です。この記事では、トレーダーにとって有益なこの機能を見ていきます。

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：シーン認識オブジェクト検出(HyperDet3D) 」はパブリッシュされました: ハイパーネットワークを活用した新しいオブジェクト検出アプローチをご紹介します。ハイパーネットワークはメインモデルの重みを生成し、現在の市場状況の特性を考慮に入れることができます。この手法により、モデルはさまざまな取引条件に適応し、予測精度の向上が可能になります。 近年、オブジェクト検出は大きな注目を集めています。 PointNet++

新しい記事「 雲モデル最適化(ACMO)：理論 」はパブリッシュされました: この記事は、最適化問題を解決するために雲の挙動をシミュレートするメタヒューリスティックな雲モデル最適化(ACMO: Atmosphere Clouds Model

CandlesAutoFibo : この指標では、指標パラメータで指定された時間枠に基づいてローソク足の高値および安値でフィボナッチレベルが構築されます。 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第65回）サービスの再生(VI) 」はパブリッシュされました: この記事では、リプレイ/シミュレーションアプリケーションと併用する際に発生するマウスポインタの問題について、その実装と解決方法を解説します。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。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。 前の記事「 リプレイシステムの開発（第64回）：サービスの再生(V)

新しい記事「 リスク管理への定量的なアプローチ：PythonとMetaTrader 5を使用してVaRモデルを適用し、多通貨ポートフォリオを最適化する 」はパブリッシュされました: この記事では、複数通貨ポートフォリオの最適化におけるバリュー・アット・リスク(VaR: Value at Risk)モデルの可能性について探ります。PythonのパワーとMetaTrader

新しい記事「 初級から中級へ：SWITCH文 」はパブリッシュされました: この記事では、SWITCH文の最も基本的かつシンプルな使い方について学びます。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。 前回の記事「 初級から中級まで：Includeディレクティブ

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