AbsoluteStrength : 買い手（Bulls）と売り手（Bears）の強さを別々に表示するオシレータ。 作者: Igor Durkin
ColorCandlesDaily : ColorCandlesDaily は、曜日ごとにロウソク足を異なる色で描写します。 作者: MetaQuotes Software Corp
新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第12回）：自己学習型ニューラルネットワークは株式市場を凌駕することができるのか？ 」はパブリッシュされました
資産比率によるクローズ : エクイティが一定の比率に達した場合、EA はすべてのポジションをクローズします。 作者: Vladimir Karputov
新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第11回）：最適化の自動化（最初のステップ） 」はパブリッシュされました: 良いEAを得るためには、取引戦略の複数のインスタンスから優れたパラメータセットを選択する必要があります。これを実現するためには、さまざまな銘柄で最適化を行い、最良の結果を選ぶという手動のプロセスがあります。しかし、この作業をプログラムに任せ、より生産的な活動に専念したほうが効率的です。
ClosePositionsBySymbol : このスクリプトは現在の銘柄の全てのポジションを決済します。 作者: Nikolay Kositsin
新しい記事「 エキスパートアドバイザー(EA)の選び方：取引ボットを却下するための20の強力な基準 」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52回）：物事は複雑になる(IV) 」はパブリッシュされました: この記事では、信頼性と安定性のある操作を確保するために、マウスポインタを変更してコントロール指標との対話を有効にします。 前回の「 リプレイシステムの開発（第51回）：物事は複雑になる(III) 」では、リプレイ/シミュレーターシステムで正しく動作するよう、古いマウスポインタにいくつかの改良を施しました。また、MetaTrader
新しい記事「 PythonとMQL5による多銘柄分析（前編）：NASDAQ集積回路メーカー 」はパブリッシュされました: ポートフォリオのリターンを最大化するために、AIを活用してポジションサイジングと注文数量を最適化する方法について解説します。本稿では、アルゴリズムを用いて最適なポートフォリオを特定し、期待リターンやリスク許容度に応じてポートフォリオを調整する手法を紹介します。このプロセスでは、SciPyライブラリやMQL5言語を活用し、保有中のすべてのデータを基に、最適かつ分散化されたポートフォリオを構築します。
含有提醒功能的 Kijun-Sen : 可以自定义颜色的 Kijun-sen 线形，可以在趋势改变时作出提醒。 作者: Automated-Trading
新しい記事「 MQL5用スキャルピングオーダーフロー 」はパブリッシュされました: このMetaTrader 5エキスパートアドバイザー(EA)は、高度なリスク管理を備えたスキャルピングオーダーフロー戦略を実装しています。複数のテクニカル指標を使用し、オーダーフローの不均衡に基づいて取引機会を特定します。バックテストは潜在的な収益性を示しているが、特にリスク管理と取引結果の比率において、さらなる最適化の必要性を強調しています。経験豊富なトレーダーに適していますが、本番運用の前に十分なテストと理解が必要です。
新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第13回）：第2段階の自動化 - グループへの選択 」はパブリッシュされました: 自動最適化の第１段階はすでに実装されています。いくつかの基準に従ってさまざま銘柄と時間枠の最適化を実行し、各パスの結果に関する情報をデータベースに保存します。ここで、最初の段階で見つかったものから最適なパラメータセットのグループを選択します。
新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第01回）：線形回帰 」はパブリッシュされました: 私たちトレーダーは、数字に基づいた判断をするよう、システムと自分自身を訓練する時期に来ています。目ではなく、直感で信じるのは、これが世界が向かっているところだということです。波の方向に垂直に移動しましょう。 単純線形回帰は、1つの従属変数と1つの独立変数を持っています。ここで理解しようとするのは、例えば単純移動平均の変化に対して株価がどのように変化するかなど、2つの変数の関係です。 複雑なデータ 株価に対して描画したときに、ランダムに散らばる指標値があるとします （現実に起こることです） 。
新しい記事「 MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第4回）：スタッキングモデル 」はパブリッシュされました: 本日は、自らの失敗から学習するAI搭載の取引アプリケーションの構築方法について解説します。特に、「スタッキング」と呼ばれる手法を紹介します。この手法では、2つのモデルを組み合わせて1つの予測をおこないます。1つ目のモデルは通常、性能が比較的低い学習者であり、2つ目のモデルはその学習者の残差を学習する、より高性能なモデルです。目標は、これらのモデルをアンサンブルとして統合することで、より高精度な予測を実現することです。
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40回）：Parabolic SAR（パラボリックSAR） 」はパブリッシュされました: パラボリックSAR (Stop-and-Reversal)は、トレンドの確認と終了点を示す指標です。トレンドの見極めが遅れるため、その主な目的は、ポジションのトレーリングストップロスを位置づけることです。ウィザードで組み立てられるエキスパートアドバイザー(EA)のカスタムシグナルクラスを活用して、本当にEAのシグナルとして使えるかどうか調べてみました。
2MA_RSI : このエキスパートアドバイザーは2つの移動平均線とRSIインディケータを使用します。 作者: Grigoriy Chaunin
価格のフーリエ外挿 : このインディケータは、価格を三角モデルに適合し、将来的にそれを外挿します。 作者: Vladimir
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39回）：RSI (Relative Strength Index) 」はパブリッシュされました: RSIは、モメンタムオシレーターとして人気があり、最近の価格変動のペースと大きさを測定し、証券価格の過大評価と過小評価の状況を評価します。スピードと大きさに関するこれらの洞察は、反転ポイントを定義する上で鍵となります。このオシレーターを別のカスタムシグナルクラスで動作させ、そのシグナルの特徴を調べてみましょう。まず、ボリンジャーバンドについてのまとめから始めます。
新しい記事「 どんな市場でも優位性を得る方法（第4回）：CBOEのユーロおよびゴールドボラティリティインデックス 」はパブリッシュされました: シカゴオプション取引所(CBOE)が提供する代替デー タを分析し、XAUEUR 銘柄を予測する際のディープニューラルネットワークの精度を向上させます。
新しい記事「 データサイエンスと機械学習(第21回)：ニューラルネットワークと最適化アルゴリズムの解明 」はパブリッシュされました: ニューラルネットワーク内部で使用される最適化アルゴリズムを解明しながら、ニューラルネットワークの核心に飛び込みます。この記事では、ニューラルネットワークの可能性を最大限に引き出し、モデルを精度と効率の新たな高みへと押し上げる重要なテクニックご紹介します。
新しい記事「 MQL5でゾーン回復マーチンゲール戦略を開発する 」はパブリッシュされました: この記事では、ゾーン回復取引アルゴリズムに基づくエキスパートアドバイザー(EA)の作成に向けて実施すべきステップについて、詳細な観点から論じています。これは、アルゴリズムトレーダーの時間を節約するシステムの自動化に役立ちます。
新しい記事「 MQL5で古典的な戦略を再構築する（第3回）：FTSE100予想 」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。本日の記事では、FTSE100について調べ、指数を構成する個別銘柄の一部を使って指数の予測を試みます。 ロンドン証券取引所(LSE)
新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第6回）：インスタンスグループ選択の自動化 」はパブリッシュされました: 取引戦略を最適化した後、パラメータのセットを受け取ります。これらを使用して、1つのEAに複数の取引戦略のインスタンスを作成することができます。以前は手動でおこないましたが、ここでは、このプロセスの自動化を試みます。 前回の 記事
新しい記事「 制約付きCustom Maxを実装するための一般的な最適化定式化(GOF) 」はパブリッシュされました: この記事では、MetaTrader 5端末の設定タブでCustom Maxを選択する際に、複数の目的と制約条件を持つ最適化問題を実装する方法を紹介します。最適化問題の例は、ドローダウンが10%未満、連敗回数が5回未満、1週間の取引回数が5回以上となるように、プロフィットファクター、ネットプロフィット、リカバリーファクターを最大化するといったものです。
新しい記事「 取引履歴を気にせずにチャート上で直接取引を表示する方法 」はパブリッシュされました: この記事では、キーナビゲーションを使用してチャート上でポジションと取引を直接便利に表示するためのシンプルなツールを作成します。トレーダーは個々の取引を視覚的に調べ、取引結果に関するすべての情報をその場で受け取ることができるようになります。 この記事の目的は、取引履歴の認識と分析を容易にするソリューションを提供することです。クローズされたポジションと改善された取引情報を段階的に表示するメカニズムを開発し、トレーダーが個々の取引に集中し、取引操作をより深く理解できるようにすることを目指します。
新しい記事「 MQL5における相関分析の要素：ピアソンのカイ二乗検定による独立性と相関比 」はパブリッシュされました: この記事では相関分析の古典的なツールについて考察します。簡潔な理論的背景と、ピアソンのカイ二乗独立性検定および相関比の実践的な実装に重点が置かれています。
新しい記事 運動継続モデル-チャート上での検索と実行統計 はパブリッシュされました: この記事では、運動継続モデルの1つをプログラムによって定義します。 この主なアイデアは、2つの波の定義です（メインと補正） 極値点については、フラクタルだけでなく、 "潜在的な " フラクタル-まだフラクタルとして形成されていない極値点を適用します。 この記事で記述されている継続モデルは2つの波から成っています（メインおよび補正）。 このモデルを模式的に図1に示します。 ABは主な波で、BCは補正波で、CDは主なトレンドに向う波です。 図1. 運動継続モデル チャート上では、次のようになります。 図2
KeyFinder : このスクリプトは、デマーク（DeMark）方式のピボットポイントを検索してチャート上に表示し、それらのディメンションを示します 作者: Pavel Trofimov
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