記事、ライブラリコメント - ページ 43

新しい記事 ローソク足分析技術の研究(第2部): 新規パターンの自動検索 はパブリッシュされました: 前回の記事では、さまざまな既存のローソク足の形成から選択された14のパターンを分析しました。すべてのパターンを1つずつ分析することは不可能であるため、別の解決策を見つけました。新しいシステムは、既知のローソク足タイプに基づいて新しいローソク足パターンを検索してテストします。 新しいローソク足パターン生成アルゴリズムを開発するためには、キーとなる規則を定義する必要があります。 新しいパターンは、1つ、2つ、または3つの基本ローソク足タイプで構成されます。

Hodrick-Prescottチャンネル : このインディケータは Hodrick-Prescottフィルタ を使用して価格チャンネルをプロットします。 最初のステップは、終値の平滑化値を計算することです。その後、高い平滑化期間で再び平滑化されます。結果としてHPとHPSlowがあります。次のステップでは、HPSlowに相対したHPの標準偏差を計算し、チャネルを構築します。 インディケータはHPSlow[0]への完全なチャネル幅の比を出力し、パーセンテージで提示します。このテキストはチャート上で簡単に移動することができます。マウスのダブルクリックでドラッグして移動します。 作者

新しい記事「 Frames Analyzerツールによるタイムトレード間隔の魔法 」はパブリッシュされました: Frames Analyzerとは何でしょうか。これは、パラメータ最適化の直後に作成されたMQDファイルまたはデータベースを読み取ることにより、ストラテジーテスター内外でパラメータ最適化中に最適化フレームを分析するためのエキスパートアドバイザー（EA)のプラグインモジュールです。これらの最適化の結果はFrames Analyzerツールを使用している他のユーザーと共有して、結果について話し合うことができます。 Frames Analyzer

MACD_Flat_Trend : MACD フラットトレンドインジケータ 作者: Scriptor

新しい記事 カスタムグラフィックコントロールパート2コントロールライブラリ はパブリッシュされました: 「カスタムグラフィックコントロール」シリーズ第2弾となる本稿では、プログラム（エキスパートアドバイザ、スクリプト、インディケータ）とユーザ間のインタラクションにおいて起こる主要な問題を処理するコントロールライブラリを紹介します。このライブラリにはたいへん多くのクラス（CInputBox、CSpinInputBox、CCheckBox、CRadioGroup、CVSсrollBar、CHSсrollBar、CList、CListMS、

新しい記事 ユニバーサルEA：戦略トレードモード(その1) はパブリッシュされました: ＥＡの開発者は、プログラミングのスキルに関係なく、信頼性の高い取引プロセスを整理するため、同じタスクとアルゴリズムの問題に直面しています。この記事では、これらのタスクの解決に着手し、トレードアイデアを記述するための便利なCStrategyエンジンの可能性を説明します。 この記事で提供される方法を理解するため、短期移動平均と長期移動平均線の、古典的な取引システムを説明します。このように、平均化周期の大きな移

コインフリップ : ポジションが pseudorandomly に開かれます。 損失 (ストップロスと損失による決算) の場合、マーチンゲールが適用されます。 作者: Vladimir Karputov

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第94回）：入力シーケンスの最適化 」はパブリッシュされました: 時系列を扱うときは、常にソースデータを履歴シーケンスで使用します。しかし、これが最善の選択肢なのでしょうか。入力データの順序を変更すると、訓練されたモデルの効率が向上するという意見があります。この記事では、入力シーケンスを最適化する方法の1つを紹介します。 Transformer アーキテクチャを用いたモデルでは、長期的な依存関係を検出する有効性は、シーケンスの長さ、位置エンコーディングの戦略、データのトークン化など、さまざまな要因に大きく依存します。 こうした課題を背景に、論文「

新しい記事「 ニューラルネットワークの実践：擬似逆行列（I） 」はパブリッシュされました: 今日は、純粋なMQL5言語で擬似逆行列の計算を実装する方法を検討し始めます。これから見るコードは、初心者にとっては予想していたよりもはるかに複雑なものになる予定で、それをどのように簡単に説明するかをまだ模索中です。したがって、今のところは、これを珍しいコードを学ぶ機会と考えてください。落ち着いて注意深く学んでください。効率的または迅速な適用を目的としたものではありませんが、可能な限り教訓的なものにすることが目標です。

新しい記事「 独自のLLMをEAに統合する（第5部）：LLMs(II)-LoRA-チューニングによる取引戦略の開発とテスト 」はパブリッシュされました: 今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じてファインチューニング（微調整）し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第54回）：最初のモジュールの誕生 」はパブリッシュされました: この記事では、リプレイ/シミュレーターシステムで使用するための、他の目的にも汎用的に使用できる、実際に機能するモジュールの最初のものを組み立てる方法について説明します。マウスモジュールです。

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42回）：ADXオシレーター 」はパブリッシュされました: ADXは、一部のトレーダーが一般的なトレンドの強さを測定するために使用する、もう1つの比較的人気のあるテクニカルインジケーターです。これは他の2つのインジケーターの組み合わせとして機能し、オシレーターとして表示されます。この記事では、MQL5ウィザードアセンブリとそのサポートクラスを使用して、そのパターンについて説明します。 ADX指標

新しい記事「 名義変数の順序符号化 」はパブリッシュされました: この記事では、PythonとMQL5の両方を使用して、名義予測値を機械学習アルゴリズムに適した数値フォーマットに変換する方法について議論し、実演します。 名義変数は、カテゴリ間に固有の順序や順位が存在しないカテゴリデータを表します。金融時系列データセットに特化した例としては、以下のようなものがあります。 価格バーの種類（ピンバー、スピニングトップ、ハンマーなど）, 曜日（例：月曜日、火曜日、水曜日）

iGDR_Fractal_Levels : iGDR_Fractal_Levelsは、 フラクタルの時間の一定期間の平均値を示します。 フラクタルを使用する取引はそれらのフラクタルブレイクアウトの方向にのみで実行されることを心に留めなければなりません。レベルについても同じ です。市場参入は、これらの最強シグナルであるレベルの方向に従わなければなりません。近くのレベルは初期のストップレベルと利益目標として使用すること ができます。 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事「 MQL5で取引管理者パネルを作成する（第3回）：テーマ管理のための組み込みクラスの拡張(II) 」はパブリッシュされました: このディスカッションでは、既存のダイアログライブラリを慎重に拡張して、テーマ管理ロジックを組み込みます。さらに、管理パネルプロジェクトで使用されるCDialog、CEdit、およびCButtonクラスにテーマ切り替えのメソッドを統合します。さらに洞察力のある視点については、引き続きお読みください。

新しい記事「 Connexusにおけるヘッダ（第3部）：リクエスト用HTTPヘッダの使い方をマスターする 」はパブリッシュされました: Connexusライブラリの開発を続けます。この章では、HTTPプロトコルにおけるヘッダの概念を探求し、ヘッダとは何か、何のためにあるのか、リクエストでどのように使うのかを説明します。APIとの通信で使用される主なヘッダを取り上げ、ライブラリでの設定方法の実践例を紹介します。 この記事は、Connexusと呼ばれるライブラリを構築する連載の続きです。 第１回 では、 WebRequest

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5回）：深層マルコフモデル 」はパブリッシュされました

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41回）：DQN (Deep-Q-Network) 」はパブリッシュされました: DQN (Deep-Q-Network)は強化学習アルゴリズムであり、機械学習モジュールの学習プロセスにおいて、次のQ値と理想的な行動を予測する際にニューラルネットワークを関与させます。別の強化学習アルゴリズムであるQ学習についてはすでに検討しました。そこでこの記事では、強化学習で訓練されたMLPが、カスタムシグナルクラス内でどのように使用できるかを示すもう1つの例を紹介します。 Deep-Q-Networks (DQN)（英語）は、この 記事

新しい記事「 古典的な戦略を再構築する（第9回）：多時間枠分析(II) 」はパブリッシュされました: 本日のディスカッションでは、AIモデルがどの時間枠で最高のパフォーマンスを発揮するかを明らかにするため、多時間枠分析の戦略を検討します。この分析により、EURUSDペアにおいて月次および時間足の時間枠が比較的誤差の少ないモデルを生成することが分かりました。この結果を活用し、月次時間枠でAIによる予測を行い、時間枠で取引を実行するアルゴリズムを作成しました。

MA Cross 3MACross Alert WarnSig : 3つのiMA（移動平均、MA）の交差。初めの交差をアラート、音声通知および電子メールで通知します。交差を矢印でマークします。 作者: Vladimir Karputov

新しい記事 サポートラインおよびレジスタンスラインの自動構築 はパブリッシュされました: この記事では、価格チャートにおける位置的なトップとダウンを使用して、サポート/レジスタンスラインの自動構築を行います。 極値を定義するには、よく知られたジグザグインジケーターが適用されます。 極値を持つ配列を形成した後、必要とするサポート/レジスタンスを構築することができます。 ラインを構築するための主な基準を定義する方法は、下の画像で説明されています。 ポイント1から、次のいずれかのポイントを介してラインを構築することができます。

分位数バンド - 1.5 : 分位数バンドの新バージョンです。 作者: Mladen Rakic

Volume Profil & Range V6 : Volume Profile + Range v6.0 (元TPO)。特定の時間間隔での価格レベル別の約定の分配で、ヒストグラムとして表示されます。レベルでのヒストグラムの幅は、それに対して実行されたトランザクションの数を意味します。ブローカーが実ボリュームのデータを提供する場合、指標はそれに関する分布も表示することができます。元のコードはhttps://www.mql5.com/JA/code/15440ですが、新しいMT5ビルドでは動作しないので、最コンパイルしました。 作者: Ahmet Metin Yilmaz

新しい記事「 初心者からプロまでMQL5をマスターする（第1回）：プログラミングを始める 」はパブリッシュされました: この記事は、プログラミングに関する連載の紹介です。読者がこれまでプログラミングを扱ったことがないことを前提としているため、この連載は基礎から始まります。プログラミング知識レベル：全くの初心者。 ついに実践です。現時点では、すべての作業をMetaEditorでおこないます。ショートカット（デスクトップまたはスタートメニューから）を使用するか、下図に示すいずれかの方法を使用してMetaTrader端末から直接起動できます（ 図1 ）。 図1 ：MetaEditorを開く3つの方法

建玉 : この指標は、「ポジションの総量 - SYMBOL_SESSION_INTEREST」というパラメータを表示します。 作者: Vladimir Karputov

新しい記事 トレーダーのハック: 定義と ForEach のブレンド (#define) はパブリッシュされました: この記事は、現在MQL4でコーディングしていて、MQL5に切り替えたいとは思っていない人のためのものです。 今回はMQL4のスタイルでコードを書く方法を模索していきます。 #define プリプロセッサのマクロ置換を見ていきます。 メタエディタ にはカスタムスニペットがないので、' define ' を適用します。 #define マクロの置換は、目標を追求した怠惰で賢いプログラマによって考案されました。 これには読みやすさと繰り返しコードを書くことの利便性があります。

新しい記事 МetaTrader 5からWCFサービスを利用し.NETアプリケーションにクオートをエクスポートする方法 はパブリッシュされました: MetaTrader 5からご自身のアプリケーションにクオートをエクスポートしたくありませんか？MQL5-DLLジャンクションを使用するとそのソリューションの作成が可能です！本稿でMetaTrader

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7回）：チャート上のインジケーター自動化のためのコマンド解析 」はパブリッシュされました: この記事では、TelegramコマンドをMQL5と統合して、取引チャートへのインジケーターの追加を自動化する方法について解説します。ユーザーからのコマンドを解析し、MQL5で実行し、インジケーターベースの取引を円滑におこなうためのシステムをテストするプロセスについて説明します。 このセクションでは、チャート分析を自動化できるインジケーターコマンドを送信するための Telegram

新しい記事「 どんな市場でも優位性を得る方法（第5回）：FRED EURUSD代替データ 」はパブリッシュされました: 本日の議論では、セントルイス連邦準備銀行の広義のドル指数に関する代替日次データとその他のマクロ経済指標の集合を使用して、EURUSDの将来の為替レートを予測しました。残念ながら、データはほぼ完璧な相関関係にあるように見えますが、モデルの精度において際立った向上は実現できず、投資家は代わりに通常の市場相場を使用した方がよい可能性があることを示唆している可能性があります。

アスクビッドティック : アスクビッドティックは、微細構造解析（ティックデータコレクタ）のための高精度、リアルタイムティックデータソリューションです。これは、ローカルコンピュータの時刻で動作します。 作者: Erdem Sen