記事、ライブラリコメント - ページ 41

新しい記事「 予測による統計的裁定取引 」はパブリッシュされました: 統計的裁定取引について調べ、共和分で相関する銘柄をPythonで検索し、ピアソン係数の指標を作成し、PythonとONNX モデルで予測をおこなって統計的裁定取引を行うEAを作成します。 統計的裁定取引とは、数理モデルを活用して、関連する金融商品間の価格の非効率性を利用する高度な金融戦略です。通常、株式、債券、デリバティブに適用されるこのアプローチは、相関関係、相関、ピアソン係数について深い理解を必要とします。これは、市場機会を特定し、活用するための重要なツールです。 金融における 相関

新しい記事「 純粋なMQL5におけるエネルギーベースの学習を用いた特徴量選択アルゴリズム 」はパブリッシュされました: この記事では、「FREL:A stable feature selection algorithm」と題された学術論文に記載された、Feature Weighting as Regularized Energy-Based Learningと呼ばれる特徴量選択アルゴリズムの実装を紹介します。

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

スーパートレンド平均 : 計算のために18の可能な平均を持つスーパートレンド指標。 作者: Mladen Rakic

新しい記事 MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第4部): 取引イベント はパブリッシュされました: 前の記事では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。過去の注文と取引のコレクション、成行注文とポジション、そして注文の便利な選択と並び替えのためのクラスはすでに存在します。この記事では、基本オブジェクトの開発を続け、Engineライブラリが口座の取引イベントを追跡できるようにします。 テスターでEAを起動してボタンを試してみましょう。

Bollinger bands squeeze : Bollinger bands squeeze 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 パターンと例(第I部): マルチトップ 」はパブリッシュされました: これは、アルゴリズム取引の枠組みにおける反転パターンに関連する連載の最初の記事です。まず、最も興味深いパターンファミリーから始めます。これは、ダブルトップパターンとダブルボトムパターンに由来するものです。 記事のトピックに関して、ダブルトップから始まるパターンの木として図を描いてみます。これは、この概念の可能性がどれほど広いかを理解するのに役立つでしょう。

新しい記事 長期取引戦略の基盤としてのマルチンゲール はパブリッシュされました: 本稿では、マルチンゲールシステムについて詳細に検討します。このシステムを取引に適用できるかどうか、またリスクを最小限に抑えるための使用方法が検討されます。この単純なシステムの主な欠点は、預金全体を失う可能性があることです。マルチンゲール技術を使って取引することを決定した場合、この事実は考慮に入れられなければなりません。 マルチンゲールの動作は異なる市場で異なります。したがって、可能であれば、この取引戦略に最も適した市場を選択することをお勧めします。

新しい記事「 ニューラルネットワークの実験（第5回）：ニューラルネットワークに渡すための入力の正規化 」はパブリッシュされました: ニューラルネットワークはトレーダーのツールキットの究極のツールです。この仮定が正しいかどうかを確認してみましょう。MetaTrader 5は、取引でニューラルネットワークを使用するための自立した媒体としてアプローチされています。簡単な説明が記載されています。

ケルトナーチャンネルHTF : 入力パラメータでの時間枠選択オプションを持つケルトナーチャンネル指標 作者: Nikolay Kositsin

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20回）：関数同定問題 」はパブリッシュされました: 関数同定問題は、研究対象のデータセットをマッピングする基本モデルがどのようなものであるかについて、最小限の仮定から始める回帰の形式です。ベイズ法やニューラルネットワークでも実装可能ですが、ここでは遺伝的アルゴリズムによる実装が、MQL5ウィザードで使用可能なExpertSignalクラスのカスタマイズにどのように役立つかを見ていきます。

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19回）：ベイズ推定 」はパブリッシュされました: ベイズ推定とは、新しい情報が入手可能になったときに確率仮説を更新するためにベイズの定理を採用することです。これは直感的に時系列分析への適応につながるので、シグナルだけでなく、資金管理やトレーリングストップのためのカスタムクラスを構築する際に、これをどのように利用できるか見てみましょう。 引き続きMQL5ウィザードを利用して、統計学の手法の1つで、新しい情報が入るたびに確率を処理し更新する ベイズ推定

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18回）：固有ベクトルによるニューラルアーキテクチャの探索 」はパブリッシュされました: ニューラルアーキテクチャー探索は、理想的なニューラルネットワーク設定を決定するための自動化されたアプローチで、多くのオプションや大規模なテストデータセットに直面したときにプラスになります。固有ベクトルをペアにすることで、この過程がさらに効率的になることを検証します。

Relative Momentum Index (RMI) : Relative Momentum Index (RMI) はRSI指標の変種です。RMIは、RSIのように終値から終値の日数を両方向に数えるのではなく、X（XはRSIと異なり1に制限されていない）日前の終値に相対した終値までの日数を数えます。 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：Intelligent Water Drops (IWD)アルゴリズム 」はパブリッシュされました: この記事では、無生物由来の興味深いアルゴリズム、つまり川床形成プロセスをシミュレーションするIntelligent Water Drops (IWD)について考察しています。このアルゴリズムのアイデアにより、従来の格付けのリーダーであったSDSを大幅に改善することが可能になりました。いつものように、新しいリーダー（修正SDSm）は添付ファイルにあります。

新しい記事「 MQL5における修正グリッドヘッジEA（第1部）：シンプルなヘッジEAを作る 」はパブリッシュされました: 古典的なグリッド戦略と古典的なヘッジ戦略を混合した、より高度なグリッドヘッジEAのベースとして、シンプルなヘッジEAを作成する予定です。この記事が終わるころには、簡単なヘッジ戦略の作り方がわかり、この戦略が本当に100%儲かるかどうかについての人々の意見も知ることができるでしょう。

AMA STL カラーMT5 : 適応移動平均 (AMA) は、テクニカルインジケーターです。 作者: LeonLexx

新しい記事「 パラボリックSARによる取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 最も人気のある指標を使用して取引システムを設計する方法についての連載を続けます。この記事では、パラボリックSAR指標について詳しく説明し、いくつかの簡単な戦略を使用してMetaTrader 5で使用する取引システムを設計する方法を学びます。 戦略1：上昇トレンド戦略 コンピュータまたはEAに、何を確認する必要があるか、条件が満たされた場合に何を返すかを通知します。この戦略では、SAR値を確認し、それを価格レベルと比較して、

新しい記事「 Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第3回）：使用中のトレンド変化の検出 」はパブリッシュされました: この記事では、経済ニュースの発表、投資家の行動、さまざまな要因が市場のトレンド反転にどのような影響を与えるかを探ります。ビデオによる説明もあり、MQL5のコードをプログラムに組み込むことで、トレンドの反転を検出し、警告を発し、市場の状況に応じて適切な行動を取ることができます。これは、本連載の過去の記事に基づいています。

新しい記事「 RSIディープスリームーブ取引手法 」はパブリッシュされました: MetaTrader 5でRSIディープスリームーブ取引テクニックを紹介します。この記事は、株式、通貨、商品などの証券の強さと勢いを測定するために使用されるテクニカル分析指標であるRSIに基づくいくつかの取引テクニックを紹介する新しい一連の研究に基づいています。 ルが出る可能性があるというものです。取引条件は以下の通りです。

新しい記事「 多銘柄多期間指標の作成 」はパブリッシュされました: この記事では、多銘柄、多期間の指標を作成する原則について見ていきます。また、エキスパートアドバイザー(EA)や他の指標から、このような指標のデータにアクセスする方法も紹介します。EAや指標でマルチ指標を使用する主な特徴について考察し、カスタム指標バッファを使用してそれらをプロットする方法を見ていきます。

色付ゼロラグMACD : ZeroLag MACD の MQL5 バージョンです。 作者: Farzin Sadeghi

新しい記事「 MQL5における修正グリッドヘッジEA（第2部）：シンプルなグリッドEAを作る 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を使用した自動化について詳しく説明し、初期のバックテスト結果を分析します。この戦略には高い保有能力が必要であることを強調し、今後の回で距離、takeProfit、ロットサイズなどの主要パラメータを最適化する計画を概説します。本連載は、取引戦略の効率性と異なる市場環境への適応性を高めることを目的としています。 連載「MQL5における修正グリッドヘッジEA」第2部へようこそ。

新しい記事「 多銘柄多期間指標におけるカラーバッファ 」はパブリッシュされました: この記事では、多銘柄多期間指標における指標バッファの構造体を確認し、これらの指標のカラーバッファのチャート上での表示を整理します。 単色指標バッファは、通常の二重配列で、指標を計算するときにデータで満たされます。この配列からデータを取得し、 CopyBuffer() 関数を使用してチャート上に表示することができます。ただし、受信側の配列が指標のプロットバッファとして設定されたdouble配列である必要があります( SetIndexBuffer()

Donchianチャンネル : ドンチャンチャンネルは最近の最高値と最安値を使用した現在の価格帯の計算に基づくボラティリティインディケータです。 . 作者: Nikolay Kositsin

BestInterval : 最良の取引間隔を計算するためのライブラリです。 作者: fxsaber

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第75回）：軌道予測モデルのパフォーマンス向上 」はパブリッシュされました: 私たちが作成するモデルはより大きく、より複雑になっています。そのため、訓練だけでなく、運用にもコストがかかります。しかし、決断に要する時間はしばしば重要です。この観点から、品質を損なうことなくモデルのパフォーマンスを最適化する手法を考えてみましょう。

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：人工多社会的検索オブジェクト（MSO） 」はパブリッシュされました: 前回に引き続き、社会的集団について考えてみたいと思います。この記事では、移動と記憶のアルゴリズムを用いて社会集団の進化を探求しています。その結果は、社会システムの進化を理解し、最適化や解の探索に応用するのに役立つでしょう。 前回

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：社会集団の進化(ESG) 」はパブリッシュされました: 多母集団アルゴリズムの構成原理を考えます。この種のアルゴリズムの一例として、新しいカスタムアルゴリズムであるESG (Evolution of Social Groups)を見てみましょう。このアルゴリズムの基本概念、母集団相互作用メカニズム、利点を分析し、最適化問題におけるパフォーマンスを検証します。

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：荷電系探索（Charged System Search、CSS）アルゴリズム 」はパブリッシュされました: この記事では、無生物の自然にヒントを得た別の最適化アルゴリズムである荷電系探索(CSS)アルゴリズムについて検討します。この記事の目的は、物理学と力学の原理に基づいた新しい最適化アルゴリズムを提示することです。 物理学では、電荷の周囲の空間には電場として知られる性質があります。この場は他の帯電した物体に力を及ぼします。点電荷の周囲の電場はクーロンの法則によって決まります。クーロンは、2