記事、ライブラリコメント - ページ 4

新しい記事「 ONNXをマスターする：MQL5トレーダーにとってのゲームチェンジャー 」はパブリッシュされました

新しい記事「 MQL5の圏論（第23回）：二重指数移動平均の別の見方 」はパブリッシュされました: この記事では、前回に引き続き、日常的な取引指標を「新しい」視点で見ていくことをテーマとします。今回は、自然変換の水平合成を取り扱いますが、これに最適な指標は、今回取り上げた内容を拡大したもので、二重指数移動平均(DEMA)です。 本稿の目的は、 自然変換 の水平合成の概念を強調することです。前回の記事では、その反意語について考えました。

新しい記事「 MQL5における代替リスクリターン指標 」はパブリッシュされました: 本稿では、シャープレシオの代替指標とされるいくつかのリスクリターン指標の実装を紹介し、その特徴を分析するために仮想資本曲線を検証します。 下の図は、エキスパートアドバイザー(EA)として実装されたMetatrader 5 (MT5)アプリケーションで、3つの資本曲線を表示しています。赤の資本曲線は、青と緑の資本曲線の元となるベンチマークです。ベンチマークは、初期資本を設定することで変更できます。アプリケーションから調整可能です。

新しい記事「 MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発：TDDアプローチ（第３部） 」はパブリッシュされました: この記事は、MQTTプロトコルのネイティブMQL5クライアントの開発手順を説明する連載の第3部です。今回は、CONNECT/CONNACKパケット交換の操作時の動作部分を実装するために、テスト駆動開発をどのように使用しているかについて詳しく説明します。この手順の最後に、クライアントは、接続の試みから生じる可能性のあるサーバー結果のどれに対しても、絶対的に、適切に振る舞うことができなければなりません。

新しい記事「 エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート（第1部）：オシレーター 」はパブリッシュされました: この記事では、オシレーターカテゴリから標準的な指標を検討します。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と初期化解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAですぐに使用できるテンプレートを作成します。

新しい記事「 パターン検索への総当たり攻撃アプローチ（第VI部）：循環最適化 」はパブリッシュされました: この記事では、MetaTrader 4および5の取引の自動化チェーン全体を完成するだけでなく、より興味深いことができるようになった改善の最初の部分を示します。今後、このソリューションにより、EAの作成と最適化の両方を完全に自動化し、効果的な取引構成を見つけるための人件費を最小限に抑えることができます。

新しい記事「 MQL5の圏論（第22回）：移動平均の別の見方 」はパブリッシュされました: この記事では、最も一般的で、おそらく最も理解しやすい指標を1つだけ取り上げて、連載で扱った概念の説明の簡略化を試みます。移動平均です。そうすることで、垂直的自然変換の意義と可能な応用について考えます。 圏論

新しい記事「 MQL5の圏論（第21回）：LDAによる自然変換 」はパブリッシュされました: 連載21回目となるこの記事では、自然変換と、線形判別分析を使ったその実装方法について引き続き見ていきます。前回同様、シグナルクラス形式でその応用例を紹介します。 自然変換 についての考察を続けるにあたり、この記事では時系列予測への応用についてさらに考察します。自然な変換は、関連性のあるデータセットから推測できることが多いです。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第56回）：核型ノルムを研究の推進力に 」はパブリッシュされました: 強化学習における環境の研究は喫緊の課題です。いくつかのアプローチについてすでに見てきました。この記事では、核型ノルムの最大化に基づくもう一つの方法について見てみましょう。これにより、エージェントは新規性と多様性の高い環境状態を特定することができます。 強化学習は、エージェントが独立して環境を探索するというパラダイムに基づいています。エージェントは環境に影響を与え、それが環境の変化につながります。その見返りとして、エージェントは何らかの報酬を受け取ります。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第55回）：対照的内発制御（Contrastive intrinsic control、CIC） 」はパブリッシュされました: 対照訓練は、教師なしで表現を訓練する方法です。その目標は、データセットの類似点と相違点を強調するためにモデルを訓練することです。この記事では、対照訓練アプローチを使用してさまざまなActorスキルを探究する方法について説明します。 対照的内発制御アルゴリズムは、フィードバックを使用して環境内でエージェントを訓練し、状態と行動の軌跡を取得することから始まります。次に 対照予測コーディング（Contrastive

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第54回）：ランダムエンコーダを使った効率的な研究(RE3) 」はパブリッシュされました: 強化学習手法を検討するときは常に、環境を効率的に探索するという問題に直面します。この問題を解決すると、多くの場合、アルゴリズムが複雑になり、追加モデルの訓練が必要になります。この記事では、この問題を解決するための別のアプローチを見ていきます。

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2回）：指標シグナル：多時間枠放物線SAR指標 」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、PERIOD_M15からPERIOD_D1までの多時間枠でパラボリックSARまたはiSARという1つの指標のみを使用します。

新しい記事「 GUI：MQLで独自のグラフィックライブラリを作成するためのヒントとコツ 」はパブリッシュされました: GUIライブラリの基本的な使い方を説明し、GUIライブラリがどのように機能するのかを理解し、さらには自分自身のライブラリを作り始めることができるようにします。 GUIライブラリの開発は、AI、(優れた) ニューラルネットワーク、... 自分が開発していないGUIライブラリの使用に習熟するなどの非常に高度なものは別として、MetaTrader 5のコンテキストで誰もが考えることができる 最大 の非具体的なプロジェクトの1つです。

新しい記事「 信頼区間を用いて将来のパフォーマンスを見積もる 」はパブリッシュされました: この記事では、自動化された戦略の将来のパフォーマンスを推定する手段として、ブーストラッピング技術の応用について掘り下げます。

新しい記事「 指標やEAのデータを表示するダッシュボードの作成 」はパブリッシュされました: この記事では、指標とEAで使用するダッシュボードクラスを作成します。これは、エキスパートアドバイザー(EA)に標準指標を含めて使用するためのテンプレートを含む短い連載の紹介記事です。まず、MetaTrader 5データウィンドウに似たパネルを作成します。

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20回）：FOREX (I) 」はパブリッシュされました: この記事の最初の目的は、外国為替取引のすべての可能性をカバーすることではなく、少なくとも1つのマーケットリプレイを実行できるようにシステムを適応させることです。シミュレーションはまた別の機会にしますが、ティックがなくバーだけでも、少しの努力で外国為替市場で起こりうる取引をシミュレートすることができます。シミュレーターをどのように適応させるかを検討するまでは、この状態が続くでしょう。システム内部でFXのデータに手を加えずに作業しようとすると、さまざまなエラーが発生します。

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19回）：必要な調整 」はパブリッシュされました: ここでは、コードに新しい関数を追加する必要がある場合に、スムーズかつ簡単に追加できるように基礎を整えます。現在のコードでは、有意義な進歩を遂げるために必要な事柄の一部をまだカバーまたは処理できません。最小限の労力で特定のことを実装できるようにするには、すべてを構造化する必要があります。すべてを正しくおこなえば、対処が必要なあらゆる状況に非常に簡単に適応できる、真に普遍的なシステムを得ることができます。

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18回）：ティックそしてまたティック(II) 」はパブリッシュされました: 明らかに、現在の指標は1分足を作成するのに理想的な時間からは程遠いです。それが最初に修正することです。同期の問題を解決するのは難しくありません。難しそうに思えるかもしれませんが、実際はとても簡単です。前回の記事の目的は、チャート上の1分足を作成するために使用されたティックデータを気配値ウィンドウに転送する方法を説明することであったため、必要な修正はおこないませんでした。 各記事に対する私の考えは、人々に MetaTrader 5プラットフォームと

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第53回）：報酬の分解 」はパブリッシュされました: 報酬関数を正しく選択することの重要性については、すでに何度かお話ししました。報酬関数は、個々の行動に報酬またはペナルティを追加することでエージェントの望ましい行動を刺激するために使用されます。しかし、エージェントによる信号の解読については未解決のままです。この記事では、訓練されたエージェントに個々のシグナルを送信するという観点からの報酬分解について説明します。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第52回）：楽観論と分布補正の研究 」はパブリッシュされました: 経験再現バッファに基づいてモデルが訓練されるにつれて、現在のActor方策は保存されている例からどんどん離れていき、モデル全体としての訓練効率が低下します。今回は、強化学習アルゴリズムにおけるサンプルの利用効率を向上させるアルゴリズムについて見ていきます。

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17回）：ティックそしてまたティック(I) 」はパブリッシュされました: ここでは、非常に興味深いものを実装する方法を見ていきますが、同時に、非常にわかりにくい点があるため非常に難しくなります。起こり得る最悪の事態は、自分をプロだと思っている一部のトレーダーが、資本市場におけるこれらの概念の重要性について何も知らないことです。さて、ここではプログラミングに焦点を当てていますが、私たちが実装しようとしているものにとって最も重要なのは市場取引に伴う問題のいくつかを理解することです。

新しい記事「 MetaTrader 5でのモンテカルロ並べ替え検定 」はパブリッシュされました: この記事では、Metatrader 5のみを使用して、任意のエキスパートアドバイザー（EA)でシャッフルされたティックデータに基づいて並べ替え検定を実施する方法を見てみましょう。 明らかに、ファイルをエクスポートした後、保存場所をメモし、任意のスプレッドシートアプリを使って開きます。下の図は無料のOpenOffice

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16回）：新しいクラスシステム 」はパブリッシュされました: もっと仕事を整理する必要があります。コードはどんどん大きくなっており、今やらなければ不可能になります。分割して征服しましょう。MQL5では、このタスクを実行するのに役立つクラスを使用することができますが、そのためにはクラスに関する知識が必要です。おそらく初心者を最も混乱させるのは継承でしょう。この記事では、これらのメカニズムを実用的かつシンプルな方法で使用する方法を見ていきます。

新しい記事「 MQL5での発注を理解する 」はパブリッシュされました: 取引システムを構築する際には、効果的に処理しなければならない作業があります。この作業は、注文の発注、または作成された取引システムに注文を自動的に処理させることです。これはあらゆる取引システムにおいて極めて重要だからです。この記事では、発注が効果的な取引システムを作成する作業のために理解する必要があるほとんどのトピックについて説明します。 注文： 特定の価格で特定のロットまたは数量の売買取引を開始するために取引サーバーによって受信された要求です。注文には成行注文と指値注文の2種類があります。 成行注文：

新しい記事「 価格変動モデルとその主な規定（第3回）：証券取引所の投機の最適なパラメータを計算する 」はパブリッシュされました: 確率論に基づき著者が開発した工学的アプローチの枠組みの中で、利益を生むポジションを建てるための条件を見つけ、最適な（利益を最大化する）利食いと損切りの値を計算します。 前回の記事（ 第1回 、 第2回

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15回）：シミュレーターの誕生(V) - ランダムウォーク 」はパブリッシュされました

新しい記事「 エキスパートアドバイザーのQ値の開発 」はパブリッシュされました: この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)がストラテジーテスターで表示できる品質スコアを開発する方法を見ていきます。Van TharpとSunny Harrisという2つの有名な計算方法を見てみましょう。 この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)がストラテジーテスターで表示できる品質スコアを開発する方法を見ていきます。下の図1では、OnTester

新しい記事「 MQL5の圏論（第20回）：セルフアテンションとTransformerへの回り道 」はパブリッシュされました: ちょっと寄り道して、chatGPTのアルゴリズムの一部について考えてみたいとおもいます。自然変換から借用した類似点や概念はあるのでしょうか。シグナルクラス形式のコードを用いて、これらの疑問やその他の質問に楽しく答えようと思います。 圏論と自然変換をテーマにしながら、この連載を続け、チャットGPTという「部屋の中の象」に触れないのは、不謹慎なことだと思います。今では誰もが、何らかの形で、chatGPTや他のAIプラットフォームのホストに精通しており、

新しい記事「 時系列マイニングのためのデータラベル（第2回）：Pythonを使ってトレンドマーカー付きデータセットを作成する 」はパブリッシュされました: この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。

新しい記事「 MQL5の圏論（第19回）：自然性の正方形の帰納法 」はパブリッシュされました: 自然性の正方形の帰納法を考えることで、自然変換について考察を続けます。MQL5ウィザードで組み立てられたエキスパートアドバイザー(EA)の多通貨の実装には若干の制約があるため、スクリプトでデータ分類能力を紹介しています。主な用途は、価格変動の分類とその予測です。 今回は、 前回