記事、ライブラリコメント - ページ 33

新しい記事「 どんな市場でも優位性を得る方法（第2回）：テクニカル指標の予測 」はパブリッシュされました: 取引されている銘柄の価格を予測するよりも、特定のテクニカル指標を予測する方が精度が高いことをご存知ですか。この洞察力をより良い取引戦略のために活用する方法を探るために、ぜひお読みください。

DTオシレータ : これは、Robert Minerが説明したDTオシレータにいくつかの機能を追加したものです。 作者: Mladen Rakic

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33回）：ガウス過程カーネル 」はパブリッシュされました: ガウス過程カーネルは正規分布の共分散関数であり、予測において役割を果たす可能性があります。MQL5のカスタムシグナルクラスで、このユニークなアルゴリズムを探求し、プライムエントリシグナルやエグジットシグナルとして活用できるかを検証しました。 ガウス過程 カーネルは、時系列などのデータポイント間の関係を測定するためにガウス過程で使用される 共分散関数

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32回）：正則化 」はパブリッシュされました: 正則化とは、ニューラルネットワークの各層に適用される個々の重みに比例して、損失関数にペナルティを課す形式です。ウィザードで組み立てたEAを使ったテスト実行を通じて、さまざまな正則化形式が持つ重要性を見ていきます。 正規化

新しい記事「 どんな市場でも優位性を得る方法（第3回）：VISA消費指数 」はパブリッシュされました: ビッグデータの世界では、取引戦略を向上させる可能性を秘めた数百万もの代替データセットが存在します。この連載では、最も有益な公共データセットを特定するお手伝いをします。

新しい記事「 古典的な戦略を再構築する（第6回）：多時間枠分析 」はパブリッシュされました: この連載では、古典的な戦略を再検討し、AIを使って改善できるかどうかを検証します。本日の記事では、人気の高い多時間枠分析という戦略を検証し、AIによって戦略が強化されるかどうかを判断します。

新しい記事「 古典的な戦略を再構築する（第5回）：USDZARの多銘柄分析 」はパブリッシュされました: この連載では、古典的な戦略を再検討し、AIを使って戦略を改善できるかどうかを検証します。今日の記事では、複数の相関する証券をまとめて分析するという一般的な戦略について検討し、エキゾチックな通貨ペアであるUSDZAR（米ドル/南アフリカランド）に焦点を当てます。 この関係を評価するために、MQL5で書かれたスクリプトを使用して、MetaTrader 5端末からすべての市場データをエクスポートしました。モデルに対する2つの可能な入力グループを使って様々なモデルを訓練しました。

BackgroundCandle_ColorStepXCCX_HTF : この指標はより長い時間枠のローソク足を色で塗りつぶされた長方形として描きます。長方形はColorStepXCCX指標の色に応じて塗られます。 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事「 MQL5における動的時間伸縮を用いたパターン認識 」はパブリッシュされました: 本稿では、金融時系列における予測パターンを特定する手段として、動的時間伸縮の概念について論じます。その仕組みと、純粋なMQL5での実装を紹介します。

HistoryPositionInfo バージョン2 : ポイント単位でのポジションの利益を返します。手数料, スワップとトレードのヒストリーに基づいた利益も返します。 作者: Vladimir Karputov

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21回）：経済指標カレンダーデータによるテスト 」はパブリッシュされました: 経済指標カレンダーのデータは、デフォルトではストラテジーテスターのエキスパートアドバイザー(EA)でテストすることはできません。この制限を回避するために、データベースがどのように役立つかを考察します。そこでこの記事では、SQLiteデータベースを使用して経済指標カレンダーのニュースをアーカイブし、ウィザードで組み立てられたEAがこれを使用して売買シグナルを生成できるようにする方法を探ります。

ブレイクダウン : 新しい1日の初めに、EAは前日の高値と安値で買い逆指値と売り逆指値注文を出します。 作者: Vladimir Karputov

新しい記事「 Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第8回）：エキスパートアドバイザーの開発 (I) 」はパブリッシュされました: 今回は、前回の記事で作成した指標を元に、MQL5で最初のエキスパートアドバイザー(EA)を作成します。リスク管理を含め、取引プロセスを自動化するために必要な全機能を紹介します。これにより、手動の取引執行から自動化されたシステムへとスムーズに移行できるメリットがあります。

Sampler : この指標（i_Sampler.mq5）はニューラルネットワークのトレーニングのために使用することができる完全な市場参入シグナルを計算します。 バッファは 2 つです。 buffer 0(緑線）- bars_futureに当たる数の前方のバーでの正/負の価格変化の比として算出されるアナログシグナル（range [-1, +1]に正規化）, buffer 1（2色ヒストグラム）-1(売り）、0(待つ）、 +1(買い）の離散信号。 離散信号は2つの異なる方法で算出できます。

多通貨エキスパートアドバイザーとインディケータのための「MCMコントロールパネル」 : MCMコントロールパネルはMetaTrader 5での多通貨取引のソリューションを提供します。 作者: Konstantin Gruzdev

トレンド分析指数 - 改善版 : トレンド分析指数 - 改善・修正版 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方（第4回）：三角移動平均 — 指標シグナル 」はパブリッシュされました: この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引（注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど）ができるEAまたは自動売買ロボットです。今回は、多時間枠または単一時間枠の「三角移動平均」という1つの指標のみを使用します。

新しい記事「 コードロックアルゴリズム（CLA） 」はパブリッシュされました: この記事では、コードロックを単なるセキュリティメカニズムとしてではなく、複雑な最適化問題を解くためのツールとして再考し、新たな視点から捉えます。セキュリティ装置にとどまらず、最適化への革新的アプローチのインスピレーション源となるコードロックの世界をご紹介します。各ロックが特定の問題の解を表す「ロック」の母集団を作り、機械学習や取引システム開発など様々な分野でこれらのロックを「ピッキング」し、最適解を見つけるアルゴリズムを構築します。

新しい記事「 アルゴリズム取引のリスクマネージャー 」はパブリッシュされました: 本稿の目的は、リスクマネージャーを利用する必要性を証明し、アルゴリズム取引におけるリスク管理の原則を別クラスで実践することで、金融市場におけるデイ取引と投資におけるリスク標準化アプローチの有効性を誰もが検証できるようにすることです。この記事では、アルゴリズム取引用のリスクマネージャークラスを作成します。これは、手動取引のリスクマネージャーの作成について述べた前回の記事の論理的な続きです。

新しい記事「 彗尾アルゴリズム(CTA) 」はパブリッシュされました: この記事では、ユニークな宇宙物体である彗星と、太陽に接近する際に形成されるその印象的な尾にインスパイアされた「彗尾最適化アルゴリズム(CTA: Comet Tail Algorithm)」について考察します。このアルゴリズムは、彗星とその尾の運動の概念に基づき、最適化問題の最適解を見つけることを目的としています。 彗星は太陽系内の小天体で、太陽に近づくと蒸発し、ガスを放出します。このプロセスは「昇華」と呼ばれます。彗星は通常、楕円形の軌道を描き、その軌道周期は数年から数百万年と幅広いものです。

新しい記事「 亀甲進化アルゴリズム(TSEA) 」はパブリッシュされました: これは、亀の甲羅の進化にインスパイアされたユニークな最適化アルゴリズムです。TSEAアルゴリズムは、問題に対する最適解を表す構造化された皮膚領域が徐々に形成される様子をエミュレートします。最良の解は「硬く」なり、外側に近い位置に配置され、成功しなかった解は「柔らかい」ままで内側に留まります。このアルゴリズムは、質と距離に基づく解のクラスタリングを利用し、成功率の低い選択肢を保持しながら、柔軟性と適応性を提供します。

ZigZagNN : このインディケータは標準的なZigZagインディケータの再計算された（"broken"）高低を表示します。 作者: yu-sha

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第46回）：Chart Tradeプロジェクト(V) 」はパブリッシュされました: アプリケーションを動作させるために必要なファイルを探すのに時間を浪費していませんか。すべてを実行ファイルに含めてみてはどうでしょうか。そうすれば、ファイルを探す必要がなくなります。多くの人がこのような配布・保管方法を採用していることは知っていますが、少なくとも、実行ファイルの配布や保管に関してはもっと適切な方法があります。ここで紹介する方法は、MQL5だけでなく、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10回）：文字列からオブジェクトを作成する 」はパブリッシュされました: エキスパートアドバイザー(EA)の開発計画は複数の段階で構成されており、中間結果はデータベースに保存されます。しかし、これらの結果はオブジェクトとしてではなく、文字列や数値としてのみ抽出できます。したがって、データベースから読み込んだ文字列を基に、EAで目的のオブジェクトを再構築する方法が必要です。 前回の 記事

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31回）：損失関数の選択 」はパブリッシュされました: 損失関数は、機械学習アルゴリズムの重要な指標です。これは、与えられたパラメータセットが目標に対してどれだけうまく機能しているかを定量的に評価し、学習プロセスにフィードバックを提供する役割を果たします。本記事では、MQL5のカスタムウィザードクラスを使って、損失関数のさまざまな形式を探っていきます。

Pending orders DOWN : このスクリプトは、複数の未決注文を現在価格よりも低くします。 作者: Vladimir Karputov

ZigZag_channel : ジグザグインジケーターの天井とトラフに基づくチャネル。 作者: Nikolay Kositsin

透明な MetaTrader 5 : このスクリプトは、Windows APIを使用して、クライアント端末ウィンドウの透明度レベルを設定することができます。 作者: Karputov Vladimir

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第29回）：AI訓練に最適なFXデータを選ぶための重要なヒント 」はパブリッシュされました: この記事では、AIモデルのパフォーマンスを向上させるために、最も適切で高品質なFXデータを選択するための重要な側面について深く掘り下げます。 MetaTrader 5には36種類以上の指標が 内蔵 されており、相関ストラテジーのデータとして利用できる銘柄ペアも100種類以上存在します。さらに、トレーダーにとって価値のあるニュースなど、さまざまな取引データや情報が豊富にあります。

新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第5回）：可変ポジションサイズ 」はパブリッシュされました: 前回開発中のエキスパートアドバイザー(EA)は、固定されたポジションサイズのみを使用して取引をおこなうことができました。これはテスト用には許容できますが、実際の口座で取引する場合にはお勧めできません。可変のポジションサイズで取引できるようにしましょう。 前回