新しい記事「 初心者からプロまでMQL5をマスターする（第3回）：複雑なデータ型とインクルードファイル 」はパブリッシュされました: これはMQL5プログラミングの主な側面を説明する連載の第3回目です。この記事では、前回の記事で触れなかった複雑なデータ型について説明します。具体的には、構造体、共用体、クラス、および「関数」データ型を扱います。また、#includeプリプロセッサディレクティブを使ってプログラムにモジュール性を加える方法についても解説します。 この 記事では、プログラマーが複雑なデータ型を作成する方法について説明します。 構造体 , 共用体, クラス（初心者向け）
Highly_Adaptable_MA_Alerts : 適応性の高い移動平均アラートインジケータ 作者: Scriptor
One More Average : この指標のアイデアは簡単です。出来るだけ多くの他の移動平均を「模倣する」ことです。 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30回）：機械学習におけるバッチ正規化のスポットライト 」はパブリッシュされました: バッチ正規化とは、ニューラルネットワークのような機械学習アルゴリズムに投入するデータの前処理です。これは、アルゴリズムが使用する活性化の種類を常に意識しながらおこなわれます。そこで、エキスパートアドバイザー(EA)を使って、そのメリットを享受するためのさまざまなアプローチを探ります。 また、本連載の他の記事と同様に、新しいアイデアをテストするためにウィザードで構築されたEAを使用することに焦点を当てています。このプロセスに関する詳細は、 こちら と
新しい記事「 MQL5入門（第9回）：MQL5のオブジェクトの理解と使用 」はパブリッシュされました: 現在のデータと履歴データを使用して、MQL5でチャートオブジェクトを作成およびカスタマイズする方法を学びます。このプロジェクトベースのガイドは、取引を可視化し、MQL5の概念を実際に適用するのに役立ち、取引のニーズに合わせたツールの構築が容易になります。
上下インディケータ : このインディケータは、市場のアクティビィーを確認することができます。 作者: Karlis Balcers
新しい記事「 MQL5のパラボリックSARトレンド戦略による取引戦略の自動化:効果的なEAの作成 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5を使用してパラボリックSAR戦略を基にした取引戦略を自動化する方法について説明します。効果的なエキスパートアドバイザー(EA)を創り出します。このEAは、パラボリックSAR指標によって識別されたトレンドに基づいて取引を実行します。
Fluctuate : スイングに基づいたエキスパートアドバイザーです。EAは、ロット数を増やして反対方向に逆指値注文を設定します。 作者: Vladimir Karputov
新しい記事 微分とエントロピー解析によるGrokking市場の「記憶」 はパブリッシュされました: 分数階微分は十分に広い範囲で使用されています。例えば、機械学習アルゴリズムには通常微分された級数が入力されます。 問題は、機械学習モデルが認識できるように、利用可能な履歴に従って新しいデータを表示する必要があることです。本稿では、時系列の微分に対する独自のアプローチを検討します。本稿にはさらに、この微分された級数に基づく自己最適化取引システムの例が含まれています。 テストで最も興味深い部分であるi8.eに進みましょう。
RSI-Crossover_Alert : アラートを有しメールボックスとスマートフォンにシグナルを送信する非常に簡単なセマフォ指標。 作者: Nikolay Kositsin
新しい記事「 MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第2回）：MQL5からTelegramへのシグナル送信 」はパブリッシュされました: この記事では、移動平均クロスオーバーシグナルをTelegramに送信するMQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。移動平均クロスオーバーから売買シグナルを生成し、MQL5で必要なコードを実装し、統合がシームレスに機能するようにするプロセスを詳しく説明します。その結果、リアルタイムの取引アラートをTelegramのグループチャットに直接提供するシステムが完成します。
新しい記事「 古典的戦略の再構築：原油 」はパブリッシュされました: この記事では、教師あり機械学習アルゴリズムを活用することで、古典的な原油取引戦略を強化することを目的として、原油取引戦略を再検討します。ブレント原油価格とWTI原油価格のスプレッドに基づいて、将来のブレント原油価格を予測する最小二乗モデルを構築します。目標は、将来のブレント価格変動の先行指標を特定することです。 世界の原油取引は、北米の指標であるWTI（ウエスト・テキサス・インターミディエート）と、世界の大半の原油の相場に使用されるブレントという2つの指標に支配されています。
Valid_Swing_HighLow : バリッドスイングハイローインジケータ 作者: Scriptor
新しい記事 MQL5 クックブック：MetaTrader 5トレードイベントへの音声通知 はパブリッシュされました: 本稿では Expert Advisor のファイルに音声ファイルをインクルードすること、それによりトレードイベントに音声通知を追加するなどの問題を考察します。事実、ファイルのインクルードが意味するところは Expert Advisor内に音声ファイルを入れるということです。よってコンパイルされた Expert Advisor (*.ex5) バージョンを他のユーザーに提供する際、音声ファイルは提供せずそれがどこの保存されるか説明する必要があるのです。 作者: Anatoli
EA_MARSI : このエキスパートアドバイザーは EMA_RSI_VA 指標に基づいています。 買いシグナル：高速ラインの上向きの交差、売りシグナル：高速ラインの下向きの交差 このEAは、預金/最大ドローダウン比に依存するロット増加のオプションを持っています。 作者: Alexander Puzikov
Extreme_TMA_line_indicator : エクストリームTMA ラインインジケータ 作者: Scriptor
新しい記事「 ニューラルネットワークの実験（第1回）：幾何学の再検討 」はパブリッシュされました: この記事では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。 最適化と転送テストの結果。 テスト日を2021.05.31から2022.05.31にフォワードします。すべての結果の中から、複雑な基準の最大値が20～40を超える最大の利益率を特徴とするものを選択する必要があります。 作者: Roman Poshtar
Martin : 指標を持たないエキスパートアドバイザーで、ステップを増加するのに使われます。 作者: Vladimir Karputov
Henderson's Filter : ヘンダーソンフィルタは、移動平均系列の3番目の差の二乗和を最小化することによって導出されます。ヘンダーソンの基準は、これらのフィルタを3次多項式に適用すると、結果として得られる平滑化出力がこれらの放物線に正確に収まることを保証します。ヘンダーソンフィルタは、トレンドの典型的なサイクルをそのまま通過させることができるため、経済的な時系列を平滑化するのに適しています。また、6ヶ月以内の非常に短い頻度の不規則な変化のほとんどを排除するという性質も持っています。 作者: Mladen Rakic
新しい記事「 人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)：テストと結果 」はパブリッシュされました: この記事では、人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)の探索を続け、コードの詳細を掘り下げるとともに、残りのメソッドについて考察します。ご存じのとおり、このモデルにおける各蜂は個別のエージェントとして表現されており、その行動は内部情報、外部情報、および動機付けの状態に依存します。さまざまな関数を用いてアルゴリズムをテストし、その結果を評価表としてまとめて提示します。 前回の記事では、 人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)
新しい記事「 人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)：理論と方法 」はパブリッシュされました: この記事では、2009年に開発された人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)について説明します。このアルゴリズムは、連続的な最適化問題を解決することを目的としています。この記事では、蜂がそれぞれの役割を担って効率的に資源を見つける蜂のコロニーの行動から、ABHAがどのようにインスピレーションを得ているかを探ります。
新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：時系列予測のための言語モデルの使用 」はパブリッシュされました: 時系列予測モデルの研究を続けます。本記事では、事前訓練済みの言語モデルを活用した複雑なアルゴリズムについて説明します。 論文「 TEMPO:Prompt-basedGenerativePre-trainedTransformerforTimeSeriesForecasting 」では、この課題に取り組み、時系列予測のために大規模な事前訓練済みモデルを適応させる手法を提案しています。著者は、効果的な時系列表現学習のために設計された GPT ベースの包括的なモデル TEMPO
CDictionary : CArrayObjとCListに基づくMQL5ライブラリ（連想配列）データ構造の実装です。 作者: Enrico Lambino
新しい記事「 初級から中級へ：変数(III) 」はパブリッシュされました: 今日は、定義済みのMQL5言語変数と定数の使用方法を見ていきます。さらに、別の特殊なタイプの変数である関数を分析します。これらの変数を適切に操作する方法を知っているかどうかは、動作するアプリケーションと動作しないアプリケーションの違いを意味する場合があります。ここで紹介されている内容を理解するには、以前の記事で説明した内容を理解する必要があります。 前回の「 初級から中級へ：変数(II)
新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：時系列予測のための軽量モデル 」はパブリッシュされました: 軽量な時系列予測モデルは、最小限のパラメータ数で高いパフォーマンスを実現します。これにより、コンピューティングリソースの消費を抑えつつ、意思決定の迅速化が可能となります。こうしたモデルは軽量でありながら、より複雑なモデルと同等の予測精度を達成できます。
Universum 3.0 : 負け取引の後でのロットの増加。参入シグナルはDeMarker指標に基づいています。 作者: Vladimir Karputov
新しい記事「 取引におけるカオス理論（第2回）：さらなる研究 」はパブリッシュされました: 金融市場におけるカオス理論の探究を続けます。今回は通貨やその他の資産の分析への適用性について考えます。 フラクタル次元は、カオス理論や金融市場を含む複雑システムの分析において重要な役割を果たす概念です。これは、オブジェクトまたはプロセスの複雑さと自己相似性の定量的な尺度を提供するため、市場の動きのランダム性の程度を評価するのに特に役立ちます。
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