記事、ライブラリコメント - ページ 42

新しい記事 トレーダーの注文を実装し、MQL5Freelanceサービスにて利益を生む方法 はパブリッシュされました: MQL5フリーランスは、開発者がトレーダー顧客のために取引アプリケーションを作成して報酬を得ることができるオンラインサービスです。このサービスは2010年以来成功裏に運営されており、これまでに10万件以上のプロジェクトが完了し、その総額は700万ドルに達しています。ご覧の通り、相当な額の資金が絡んでいます。 MQL5フリーランス

FullDump : インジケータ iBands (ボリンジャーバンド、BB) と iRSI (相対強度指数、RSI) に基づいたトレード戦略。 作者: Vladimir Karputov

新しい記事 バランスグラフを使用した戦略の最適化と、結果の「バランス+最大シャープレシオ」基準との比較 はパブリッシュされました: 本稿では、バランスグラフ分析に基づいたカスタム取引戦略最適化基準をさらにもう1つ考察します。線形回帰は、ALGLIBライブラリの関数を使用して計算されます。 MACD Sample balance regression.mq5 、EURUSD H4、フォワードテストなし 最適化のために以下のパラメータを選択します。 図 19. テスターの入力タブ MACD Sample balance regression EAのテストを3つ実行します。

ColorXADX_HTF : 入力パラメータでの時間枠選択オプションを含むColorXADX指標 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事「 最適化アルゴリズムを使用してEAパラメータをオンザフライで設定する 」はパブリッシュされました: この記事では、最適化アルゴリズムを使用して最適なEAパラメータをオンザフライで見つけることや、取引操作とEAロジックの仮想化について、実践的な側面から論じています。この記事は、最適化アルゴリズムをEAに実装するためのインストラクションとして使用できます。 EAや戦略全般を扱う際に、最適化アルゴリズムの適用方法についてよく質問を受けます。この記事では、最適化アルゴリズムの実用的な側面について見ていきたいと思います。

新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第3回）：アーキテクチャの改訂 」はパブリッシュされました: 複数の戦略が並行して動作する多通貨EAの開発はすでにある程度進んでいます。蓄積された経験を考慮し、先に進みすぎる前に、ソリューションのアーキテクチャを見直し、改善を試みましょう。 EAオブジェクト（ CAdvisor クラスまたはその子孫）を割り当てたが、これは取引戦略オブジェクト （CStrategy クラスまたはその子孫）のアグリゲーターです。EA操作の最初に、 OnInit() ハンドラで以下のことが起こります。 EAオブジェクトが作成されます。

新しい記事「 手動のチャート作成および取引ツールキット(第III部)最適化と新しいツール 」はパブリッシュされました

新しい記事「 複数の商品を同時に取引する際のリスクバランス 」はパブリッシュされました: この記事では、初心者が複数の商品を同時に取引する際のリスクバランスを取るためのスクリプトの実装をゼロから書けるようにします。また、経験豊富なユーザーは、この記事で提案されたオプションに関連して、ソリューションを実行するための新しいアイデアが得られるかもしれません。

新しい記事「 取引におけるトレーリングストップ 」はパブリッシュされました: この記事では、取引でのトレーリングストップの使い方について説明します。トレーリングストップがどの程度有用で効果的なのか、どのように利用できるのかを評価します。トレーリングストップの効率は、価格のボラティリティと損切りレベルの選択に大きく左右されます。損切りを設定するには、さまざまなアプローチを用いることができます。

新しい記事「 時系列分類問題における因果推論 」はパブリッシュされました: この記事では、機械学習を用いた因果推論の理論と、Pythonによるカスタムアプローチの実装について見ていきます。因果推論と因果思考は哲学と心理学にルーツを持ち、現実を理解する上で重要な役割を果たしています。

新しい記事 ドンチャンチャネルを使った取引 はパブリッシュされました: 本稿では、さまざまなフィルタを使用してドンチャンチャネルに基づいているいくつかの戦略を開発してテストします。それらの操作の比較分析も実行します。 作者: Alexander Fedosov

新しい記事「 多銘柄多期間指標のDRAW_ARROW描画タイプ 」はパブリッシュされました: この記事では、多銘柄多期間矢印指標の描画について見ていきます。また、現在のチャートの銘柄/期間と一致しない銘柄/期間で計算された矢印指標のデータを示す矢印を正しく表示するためのクラスメソッドを改善します。 多銘柄多期間指標の話題を続けます。本連載の 前回 の記事では、多銘柄多期間指標を取り上げました。今回の記事では、多指標クラスを矢印指標で動作するように修正します。

新しい記事「 RestAPIを統合したMQL5強化学習エージェントの開発（第3回）：MQL5で自動手番とテストスクリプトを作成する 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5関数とユニットテストを統合した、Pythonによる三目並べの自動手番の実装について説明します。目標は、MQL5でのテストを通じて、対戦のインタラクティブ性を向上させ、システムの信頼性を確保することです。このプレゼンテーションでは、対戦ロジックの開発、統合、実地テストについて説明し、最後にダイナミックな対戦環境と堅牢な統合システムを作成します。

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：2進数遺伝的アルゴリズム(BGA)（第2回） 」はパブリッシュされました: この記事では、自然界の生物の遺伝物質で起こる自然なプロセスをモデル化した2進数遺伝的アルゴリズム（binary genetic algorithm：BGA）を見ていきます。 遺伝的2進数アルゴリズムの開発は、いくつかの要因とアイデアに触発されました。主なものは、以下の通りです。 自然淘汰と進化の原理

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第38回）：道を切り開く(II) 」はパブリッシュされました: MQL5プログラマーを自認する人の多くは、この記事で概説するような基本的な知識を持っていません。MQL5は多くの人によって限定的なツールだと考えてられていますが、実際の理由は、そのような人たちが必要な知識を持っていないということです。知らないことがあっても恥じることはありません。聞かなかったことを恥じるべきです。MetaTrader

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：2進数遺伝的アルゴリズム(BGA)（第１回） 」はパブリッシュされました: この記事では、2進数遺伝的アルゴリズムやその他の集団アルゴリズムで使用されるさまざまな手法を探ります。選択、交叉、突然変異といったアルゴリズムの主な構成要素と、それらが最適化に与える影響について見ていきます。さらに、データの表示手法と、それが最適化結果に与える影響についても研究します。

新しい記事 グラフィカルインタフェースX： マルチラインテキストボックス内のワードラップアルゴリズム(ビルド12) はパブリッシュされました: マルチラインテキストボックスの開発を続けましょう。今回の課題は、テキストがボックス幅を超えた場合には自動的にワードラップを行い、機会が生じた場合にはワードラップを取り消してテキストを前行に収めることです。 これで終わりではありません。行に1つの単語（連続する文字の並び）が残っている場合、ハイフネーションは文字単位で実行されます。この状況は下図に示されています。 図9　単語が収まりきらないときの文字ごとのラッピングのデモンストレーション 作者

Heiken Ashi Smoothed : 平滑平均足(Heiken Ashi Smoothed)指標では計算に「生の」価格を使用する代わりに平滑化/フィルタリング済み/平均価格が使用されています。 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 初心者からプロまでMQL5をマスターする（第2回）：基本的なデータ型と変数の使用 」はパブリッシュされました: 初心者向け連載の続きです。この記事では、定数や変数を作成する方法、日付や色、その他の便利なデータを書き込む方法を見ていきます。曜日や線のスタイル（実線、点線など）を列挙する方法も学びます。変数と式はプログラミングの基本です。これらは99%のプログラムに間違いなく存在するので、理解することは非常に重要です。したがって、この記事はとてもプログラミング初心者の役に立つでしょう。必要なプログラミング知識レベル：前回の記事（冒頭のリンク参照）の範囲内で、ごく基本的なものです。

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。

Spectrometr_Separate : 金融資産の発振スペクトル 作者: Nikolay Kositsin

Filtered averages(フィルタ済み平均) : Filtered averages(フィルタ済み平均) 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第71回）：目標条件付き予測符号化(GCPC) 」はパブリッシュされました: 前回の記事では、Decision Transformer法と、そこから派生したいくつかのアルゴリズムについて説明しました。さまざまな目標設定手法で実験しました。実験では、さまざまな方法で目標を設定しましたが、それ以前に通過した軌跡に関するモデルの研究は、常に私たちの関心の外にありました。この記事では、このギャップを埋める手法を紹介したいと思います。

Intraday Channel Breakout : 日中のチャネル値とそのチャネルのブレイクアウトを確認する指標です。 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第70回）：閉形式方策改善演算子(CFPI) 」はパブリッシュされました: この記事では、閉形式の方策改善演算子を使用して、オフラインモードでエージェントの行動を最適化するアルゴリズムを紹介します。 エージェント方策の行動に制約を与えて最適化する方法は、オフライン強化学習問題の解決に有望であることが判明しました。過去の遷移を利用することで、エージェント方策は学習された価値関数を最大化するように訓練されます。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第69回）：密度に基づく行動方策の支持制約(SPOT) 」はパブリッシュされました: オフライン学習では、固定されたデータセットを使用するため、環境の多様性をカバーする範囲が制限されます。学習過程において、私たちのエージェントはこのデータセットを超える行動を生成することができます。環境からのフィードバックがなければ、そのような行動の評価が正しいとどうやって確信できるのでしょうか。訓練データセット内のエージェントの方策を維持することは、訓練の信頼性を確保するために重要な要素となります。これが、この記事でお話しする内容です。

新しい記事「 プロップファームから少し教訓を得よう（第1回）-導入編 」はパブリッシュされました: 今回は、プロップファーム（自己勘定取引会社）が実施するチャレンジルールから得られる教訓のいくつかを取り上げます。これは特に、初心者の方や、この取引の世界で足元を固めるのに苦労している方には重要です。次の記事では、コードの実装について説明します。 プロップファーム

Entropy : 価格変更のエントロピーのパワーを実証するインディケータです。 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事「 MetaTrader 5をPostgreSQLに接続する方法 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5コードをPostgresデータベースに接続するための4つの方法について説明し、そのうちの1つであるREST APIの開発環境をWindows Subsystem For Linux (WSL)を使用して設定するためのステップバイステップのチュートリアルを提供します。APIのデモアプリが、データを挿入してそれぞれのテーブルにクエリを実行するための対応MQL5コード、このデータを使用するためのデモエキスパートアドバイザー(EA)とともに提供されます。 MetaTrader

新しい記事「 Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第2回）：ネイティブ指標の結合 」はパブリッシュされました: この記事では、トレンドから外れたシグナルを選別するために、MetaTrader 5指標を活用することに焦点を当てます。前回に引き続き、MQL5コードを使用してアイデアを最終的なプログラムに伝える方法を探っていきます。 以下は、MetaTrader 5でよく使用される組み込み指標の一部です。 移動平均, Bollinger Bands（ボリンジャーバンド）, Relative Strength index(相対力指数)