記事、ライブラリコメント - ページ 36

Heiken_Ashi_Smoothed_HTF : 入力パラメータに時間枠選択オプションを備えたHeiken_Ashi_Smoothed指標です。 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事「 一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第7部）：価格別出来高の追加(I) 」はパブリッシュされました: 価格別出来高は、現存する最も強力なインジケータの1つです。ある程度の自信を持って取引するには、チャートにはこのインジケータが必須です。このインジケータはよく「テープリーディング」を好むトレーダーに使われますが、プライスアクションのみを使用して取引する場合にも活用できます。

新しい記事「 MQL5における段階的特徴量選択 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5で実装された段階的特徴量選択の修正バージョンを紹介します。このアプローチは、Timothy Masters著の「Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C」で概説されている手法に基づいています。 この記事では、MQL5で実装された段階的特徴量選択の修正バージョンを紹介します。このアプローチは、Timothy Masters著の「Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA

新しい記事「 古典的な戦略を再構築する（第11回）：移動平均クロスオーバー(II) 」はパブリッシュされました: 移動平均とストキャスティクスオシレーターは、トレンドに従う取引シグナルを生成するために使用できます。ただし、これらのシグナルは価格変動が発生した後にのみ観察されます。AIを使用することで、テクニカルインジケーターに内在するこの遅れを効果的に克服できます。この記事では、既存の取引戦略を改善できるような、完全に自律的なAI搭載のエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法を説明します。最も古い取引戦略であっても、改善することは可能です。

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46回）：一目均衡表 」はパブリッシュされました: 一目均衡表はトレンド識別システムとして機能する有名な日本の指標です。以前の同様の記事と同様に、パターンごとにこれを調べ、MQL5ウィザードライブラリクラスとアセンブリの助けを借りて、その戦略とテストレポートも評価します。 一目均衡表 （Ichimoku Kinko Hyo、 Ichimoku Cloud

Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) : Fractal Adaptive Moving Average (FRAMA) は John Ehlers氏によって開発されました。 指数移動平均が現在のフラクタル次元に基づいて計算され、このインジケーターでは、その 指数移動平均 のアルゴリズムに基づいて構築されています。FRAMAには、強いトレンドの動きに従い、価格の動きが緩やかになるときに十分に速度を落とす優位性があります。 移動平均に使われるすべての分析方法は、このインジケーターにも適応可能です。 作者: MetaQuotes Software

新しい記事「 MQL5で取引管理者パネルを作成する（第6回）：多機能インターフェイス(I) 」はパブリッシュされました: 取引管理者の役割はTelegram通信だけにとどまらず、注文管理、ポジション追跡、インターフェイスのカスタマイズなど、さまざまな制御アクティビティにも携わります。この記事では、MQL5の複数の機能をサポートするためにプログラムを拡張するための実用的な洞察を共有します。このアップデートは、主にコミュニケーションに重点を置くという現在のAdminパネルの制限を克服し、より幅広いタスクを処理できるようにすることを目的としています。

新しい記事「 金融モデリングにおける合成データのための敵対的生成ネットワーク(GAN)（第1回）：金融モデリングにおけるGANと合成データの紹介 」はパブリッシュされました: この記事では、モデル訓練におけるデータの制限に対処しながら、合成金融データを生成するための敵対的生成ネットワーク(GAN)をトレーダーに紹介します。GANの基礎、PythonおよびMQL5コードの実装、金融における実用的なアプリケーションをカバーし、トレーダーが合成データを通じてモデルの精度と堅牢性を高めることができるようにします。

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2回）：価格の角度 」はパブリッシュされました: MQL5フォーラムには、価格変動の傾斜を計算する方法についての支援を求める投稿が多数あります。この記事では、取引したい市場における価格の変化によって形成される角度を計算する1つの方法を説明します。さらに、この新しい特徴量の設計に追加の労力と時間を投資する価値があるかどうかについてもお答えします。M1でUSDZARペアを予測する際に、価格の傾斜によってAIモデルの精度が向上するかどうかを調査します。

新しい記事「 ウィリアム・ギャンの手法（第3回）：占星術は効果があるのか 」はパブリッシュされました: 惑星や星の位置は金融市場に影響を与えるのでしょうか。統計とビッグデータを武器に、星と株価チャートが交差する世界への刺激的な旅に出ましょう。 私が理解する限り、金融占星術の基本的な考え方は、天体の動きが何らかの形で市場サイクルに関連しているというものです。この概念には長く豊かな歴史があり、20世紀の著名なトレーダー、ウィリアム・ギャンによって広められました。

新しい記事「 ウィリアム・ギャンの手法（第2回）：ギャンスクエアインジケーターの作成 」はパブリッシュされました: ギャンのSquare of 9に基づいて、時間と価格を2乗したインジケーターを作成します。コードを準備し、プラットフォームで異なる時間間隔でインジケーターをテストします。 この記事では、MQL5プログラミング言語を使用してMetaTrader 5プラットフォーム用のインジケーターを作成することで、ギャンのSquare of

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：時空間ニューラルネットワーク(STNN) 」はパブリッシュされました: この記事では、時空間変換を活用し、今後の価格変動を効果的に予測する手法について解説します。STNNの数値予測精度を向上させるために、データの重要な側面をより適切に考慮できる連続アテンションメカニズムが提案されています。 この多変量データの複雑性に対処するため、遅延埋め込み定理に基づいた時空間情報( STI )変換方程式が開発されました。 STI

新しい記事 Expert AdvisorプログラミングにおけるMQL5標準トレードクラスライブラリの使用 はパブリッシュされました: 本稿は、Expert Advisorプログラミングにおいてポジションのクローズ、変更、指値注文出し、取引セット前のマージン削除と検証を実装する MQL5標準トレードクラスライブラリの使用方法について述べていきます。注文と取引詳細情報の取得に使用できるトレードクラスの使い方もお見せします。 作者: Samuel

新しい記事「 古典的な戦略を再構築する（第8回）：USDCADをめぐる為替市場と貴金属市場 」はパブリッシュされました: この連載では、よく知られた取引戦略を再検討し、AIを使って改善できるかどうかを検証します。本日のディスカッションでは、貴金属と通貨の間に信頼できる関係があるかどうかを検証します。

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：複雑な軌道予測法(Traj-LLM) 」はパブリッシュされました: この記事では、自動運転車の動作の分野における問題を解決するために開発された興味深い軌道予測方法を紹介します。この手法の著者は、さまざまな建築ソリューションの最良の要素を組み合わせました。

新しい記事「 初級から中級へ：値渡しまたは参照渡し 」はパブリッシュされました

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第60回）：サービスの再生(I) 」はパブリッシュされました: これまで長い間インジケーターだけに取り組んできましたが、今度はサービスを再び稼働させて、提供されたデータに基づいてチャートがどのように構築されるかを確認するときが来ました。しかし、すべてがそれほど単純ではないので、先に何が待ち受けているのかを理解するために注意深くならなければなりません。 前回の「 リプレイシステムの開発（第59回）：新たな未来

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：状態空間モデル 」はパブリッシュされました: これまでにレビューしたモデルの多くは、Transformerアーキテクチャに基づいています。ただし、長いシーケンスを処理する場合には非効率的になる可能性があります。この記事では、状態空間モデルに基づく時系列予測の別の方向性について説明します。 近年、大規模モデルを新しいタスクに適応させるというパラダイムがますます普及しています。これらのモデルは、テキスト、画像、音声、時系列データなど、幅広いドメインの任意の生データを含む大規模なデータセットで事前学習されています。

新しい記事「 人工藻類アルゴリズム(AAA) 」はパブリッシュされました: 本稿では、微細藻類に特徴的な生物学的プロセスに基づく人工藻類アルゴリズム(AAA)について考察します。このアルゴリズムには、螺旋運動、進化過程、適応過程が含まれており、最適化問題を解くことができます。この記事では、AAAが機能する原理と、数学的モデリングにおけるその可能性について詳しく分析し、自然とアルゴリズムによる解とのつながりを強調しています。

フリーマン : iMA (移動平均、MA) および iRSI (相対強度指数、RSI) に基づく戦略 作者: Vladimir Karputov

新しい記事「 無政府社会最適化(ASO)アルゴリズム 」はパブリッシュされました: この記事では、無政府社会最適化(ASO)アルゴリズムに触れ、無政府社会（中央集権的な権力や様々な種類のヒエラルキーから解放された社会的相互作用の異常なシステム）の参加者の非合理的で冒険的な行動に基づくアルゴリズムが、解空間を探索し、局所最適の罠を回避できることを議論します。本稿では、連続問題にも離散問題にも適用可能な統一的なASO構造を提示します。

新しい記事「 取引システムの開発における勾配ブースティング(CatBoost)素朴なアプローチ 」はパブリッシュされました: PythonでCatBoost分類器を訓練してモデルをmql5にエクスポートし、モデルパラメータとカスタムストラテジーテスターを解析します。Python言語とMetaTrader5ライブラリは、データの準備とモデルの訓練に使用されます。 コンパイルされたボットは、標準のMetaTrader 5ストラテジーテスターでテストできます。適切な時間軸(モデルの訓練で使用された時間軸と一致する必要があります)を選択し、

Rsi(var)と平均 : 平均つきのRsi(var)です。 作者: Mladen Rakic

多時間軸、多色MACDヒストグラム [v03] : この MACD インディケータは現在のチャートの時間枠よりも高い/低い任意の時間枠に適応できます。 値は通常の価格タイプのいずれかに基づいて計算することができます。インディケータが現 在チャートよりも低い時間枠に適用される場合、すべての値を表示することはできません。この場合には、選択された価格の種類に応じて、最も適切な値を与え るために異なるアプローチを使用します。 作者: ak20 ak20

新しい記事「 初級から中級へ：演算子 」はパブリッシュされました: この記事では、主な演算子 について学んでいきます。このトピックは理解しやすいかもしれませんが、コードフォーマットに数式を含める際には非常に重要なポイントがいくつかあります。これらの細部を十分に理解していないと、経験の浅いプログラマーは最終的に自分で解決策を見つけることをあきらめてしまうかもしれません。 前回の「 初級から中級へ：変数(III)

新しい記事「 動物移動最適化(AMO)アルゴリズム 」はパブリッシュされました: この記事は、生命と繁殖に最適な条件を求めて動物が季節的に移動する様子をモデル化するAMOアルゴリズムについて説明しています。AMOの主な機能には、トポロジカル近傍の使用と確率的更新メカニズムが含まれており、実装が容易で、さまざまな最適化タスクに柔軟に対応できます。

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：独立したチャネルへのグローバル情報の注入(InjectTST) 」はパブリッシュされました: 最新のマルチモーダル時系列予測方法のほとんどは、独立チャネルアプローチを使用しています。これにより、同じ時系列の異なるチャネルの自然な依存関係が無視されます。2つのアプローチ（独立チャネルと混合チャネル）を賢く使用することが、モデルのパフォーマンスを向上させる鍵となります。 近年、マルチモーダル時系列予測のための Transformer

新しい記事「 クライアント端末での取引戦略の例の分析 」はパブリッシュされました: この記事では、ブロック図を使用して、端末のExperts\Free Robotsフォルダにあるローソク足ベースの訓練EAのロジックを調べます。 しばらく前から、クライアント端末のEAディレクトリに新しいFree Robotsフォルダが表示されています。 このフォルダには28個のEAが含まれています。これは、独自の開発のために戦略で規定された原則を独自に研究および適用するための取引戦略の例です。Free

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：TEMPO法の実践結果 」はパブリッシュされました: TEMPO法について引き続き学習します。この記事では、実際の履歴データに対する提案されたアプローチの実際の有効性を評価します。 TEMPO 法は、事前に訓練された言語モデルの使用に基づいて構築されています。特に、この手法の著者は、実験で事前訓練済みの GPT-2

新しい記事「 初心者からプロまでMQL5をマスターする（第4回）：配列、関数、グローバルターミナル変数について 」はパブリッシュされました: この記事は初心者向け連載の続きです。データ配列、データと関数の相互作用、および異なるMQL5プログラム間でのデータ交換を可能にするグローバルターミナル変数について詳しく説明します。 この記事では、3つのグローバルなトピックを取り上げます。 データ配列 ：プログラム内のデータに関する主要部分を完成させる, グローバルターミナル変数 ：異なるMQL5プログラム間での簡単なデータの交換を可能にする&nbsp, 関数 ：機能の一部と変数との相互作用 作者