記事、ライブラリコメント - ページ 48

新しい記事 トレーダーライフハック：テスト中の資産、ドローダウン、負荷と目盛りインジケータ はパブリッシュされました: テストプロセスをどのように視覚的に作ることができるでしょう？答えは簡単です：ストラテジーテスターでドローダウン・預金・負荷のインジケーターを含むティック・インジケータ、バランスインジケーターを使用します。このソリューションは、ティック、相場変化、ドローダウン、資産、負荷を視覚的に追跡するのに役立ちます。 手順： 1. ライフハックティックインジケーターを実行し、 tester.tplとしてグラフテンプレートを保存します。右図をクリックし、「テンプレート -

CCIのQQE : RSI(Relative Strength Index) の代わりにCCI(Commodity Channel Index)を使うQQE(Quantitative Qualitative Estimation) 作者: Mladen Rakic

Candle_Range_Envelop : ロウソク足レンジエンベロープインジケータ 作者: Scriptor

新しい記事「 MQL5入門（第8回）：初心者のためのEA構築ガイド(II) 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5フォーラムでよく見られる初心者からの質問を取り上げ、実践的な解決策を紹介します。売買やローソク足の価格取得、取引限度額の設定、取引期間や利益/損失の閾値の管理といった基本的なタスクを自動売買で実行する方法を学びます。MQL5でのこれらの概念の理解と実装を強化するため、ステップごとのガイダンスも提供します。

新しい記事「 PythonとMQL5によるポートフォリオ最適化 」はパブリッシュされました: この記事では、MetaTrader 5を使ったPythonとMQL5による高度なポートフォリオ最適化技術を紹介します。データ分析、資産配分、売買シグナル生成のためのアルゴリズム開発方法を示し、現代の金融管理やリスク軽減におけるデータ主導の意思決定の重要性を強調します。

Money Fixed Risk : 取引当りのリスクに応じてロット価値を計算する例です。 作者: Vladimir Karputov

新しい記事「 データサイエンスと機械学習(第26回)：時系列予測における究極の戦い - LSTM対GRUニューラルネットワーク 」はパブリッシュされました: 前回の記事では、データの長期的な依存関係をうまく捉えられないにもかかわらず、利益を上げる戦略を構築できる単純RNNについて説明しました。この記事では、LSTM (Long-Short Term Memory)とGRU (Gated Recurrent Unit)の両方について説明します。この2つは、単純RNNの欠点を克服し、それを凌駕するために紹介されました。 LSTM (Long Short-Term Memory) とGRU

新しい記事「 ゲータ―オシレーター(Gator Oscillator)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: 人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶ本連載の新しい記事では、ゲータ―オシレーターテクニカル指標を取り上げ、簡単な戦略を通じて取引システムを作成する方法について学びます。 戦略1：Gator Status Identifier

新しい記事「 初心者のためのMQL5によるSP500取引戦略 」はパブリッシュされました: MQL5を活用してS&P500指数を正確に予測する方法をご紹介します。古典的なテクニカル分析とアルゴリズム、そして長年の経験に裏打ちされた原理を組み合わせることで、安定性を高め、確かな市場洞察力を得られます。

新しい記事「 スマートマネーコンセプト(BOS)とRSI指標をEAに統合する方法 」はパブリッシュされました: 市場構造に基づいた情報に基づく自動売買の意思決定を可能にするためには、スマートマネーコンセプト(Break Of Structure: BOS)とRSI指標の組み合わせが有効です。 ペースの速い外国為替取引の世界では、信頼性が高く効率的な取引システムを持つことが成功の鍵です。取引にはさまざまな用語や概念、戦略が存在し、特に、まだ取引業界で足場を固めようとしている新人トレーダーにとっては、圧倒されることもしばしばです。 スマートマネーコンセプト(Smart Money Concept

新しい記事「 DoEasy - サービス関数（第1回）：価格パターン 」はパブリッシュされました: この記事では、時系列データを使用して価格パターンを検索するメソッドの開発に着手します。パターンには、どのようなタイプのパターンにも共通する、一定のパラメータセットがあります。この種のデータはすべて、基となる抽象パターンのオブジェクトクラスに集約されます。今回は、抽象パターンクラスとピンバーパターンクラスを作成します。

新しい記事「 固有ベクトルと固有値：MetaTrader 5での探索的データ分析 」はパブリッシュされました: この記事では、データ内の特異な関係性を明らかにするために、固有ベクトルと固有値を探索的データ分析にどのように応用できるかを探ります。 主成分分析(PCA)は、データ探索における次元削減の役割で広く知られています。しかし、その可能性は大規模なデータセットを削減するだけにとどまりません。PCAの中核にあるのは固有値と固有ベクトルであり、これらはデータ内に潜む関係性を解明するための重要な手段です。この記事では、固有構造を活用してこうした隠れた関係を明らかにするテクニックを探ります。

新しい記事「 MQL5で日次ドローダウンリミッターEAを作成する 」はパブリッシュされました: この記事では、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)の作成方法を、詳細な観点から解説しています。これはMQL5のシステムを自動化し、デイリードローダウンをコントロールするのに役立ちます。

新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第7回）：フォワード期間に基づくグループの選択 」はパブリッシュされました: 以前は、個々のインスタンスの最適化が実施されたのと同じ期間においてのみ、共同運用の結果を改善する目的で、取引戦略インスタンスグループの選択を評価しました。フォワード期間中に何が起こるか見てみましょう。 標準的なMetaTrader

新しい記事「 GIT：それは何か？ 」はパブリッシュされました: 今回は、開発者にとって非常に重要なツールを紹介しましょう。GITに馴染みのない方は、この記事を読んでGITとは何か、MQL5でどのように使用するかをご覧ください。 今回は、本題から少し外れます。リプレイ/シミュレーターシステムの話題から少し離れて、すべてのプログラマーにとって必須のツールに触れてみましょう。もしこのツールに馴染みがないのであれば、ぜひこの記事を読んでこのツールを導入してください。このツールは、あらゆるプログラマーにとって問題をより簡単かつ迅速に解決するのに役立ちます。

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23回）：CNN 」はパブリッシュされました: 畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN)もまた、多次元のデータセットを主要な構成要素に分解することに特化した機械学習アルゴリズムです。一般的にどのように達成されるかを見て、別のMQL5ウィザードシグナルクラスのトレーダーへの応用の可能性を探ります。

新しい記事「 非定常過程と偽回帰 」はパブリッシュされました: この記事では、モンテカルロシミュレーションを用いて非定常過程に回帰分析を適用しようとすると、偽回帰が発生することを示しています。

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：群鳥アルゴリズム(BSA) 」はパブリッシュされました: 本稿では、自然界における鳥の群れの集団的な相互作用に着想を得た、鳥の群れに基づくアルゴリズム(BSA)を探求します。飛行、警戒、採餌行動の切り替えなど、BSAの個体にはさまざまな探索戦略があるため、このアルゴリズムは多面的なものとなっています。鳥の群れ、コミュニケーション、適応性、先導と追随の原理を利用し、効率的に最適解を見つけます。 群鳥アルゴリズム(Bird Swarm Algorithm

新しい記事「 ニューラルネットワークの実践：割線 」はパブリッシュされました

Kase DevStops : Kase DevStops. つまりこれは、ストップを設定するシステムを構築するときに、分散とスキューを考慮する必要があるということです。ストップを設定する際の不確かさの閾値をよりよく定義し、最小限に抑えるために、次の3つのステップを実行できます。範囲の分散または標準偏差の考慮2. スキューの考慮、またはより単純に、トレンドの反対方向に範囲が広がる可能性のある量の考慮3. よりよい一貫性のためのデータの改革（このステップは第81章で詳細に検討されており、できるだけ不確実性の程度を最小限に抑えています）。 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第25回）：回帰型ニューラルネットワーク(RNN)を用いたFX時系列予測 」はパブリッシュされました: 回帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network: RNN)は、過去の情報を活用して将来の出来事を予測することに優れています。その驚くべき予測能力は、さまざまな領域で応用され、大きな成功を収めています。この記事では、外為市場のトレンドを予測するためにRNNモデルを導入し、外為取引における予測精度を高める可能性を示します。

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：クジラ最適化アルゴリズム(WOA) 」はパブリッシュされました: (WOA)は、ザトウクジラの行動と狩猟戦略に着想を得たメタヒューリスティクスアルゴリズムです。WOAの主なアイデアは、クジラが獲物の周囲に泡を作り、螺旋状の動きで獲物に襲いかかる、いわゆる「バブルネット」と呼ばれる捕食方法を模倣することです。 クジラ最適化アルゴリズムは、2016年にMirjaliliとLewisによって提案されたメタヒューリスティクス最適化アルゴリズムです。クジラの狩猟行動から着想を得たといいます。

Boa_ZigZag_Arrows_Duplex : 期間の違う2つのBoa_ZigZag指標で、1つのチャートに矢印として表示されます。 作者: Nikolay Kositsin

三角移動平均 : 三角移動平均 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 DoEasy - コントロール（第33部）：垂直スクロールバー 」はパブリッシュされました: この記事では、DoEasyライブラリのグラフィカル要素の開発を続け、フォームオブジェクトコントロールの垂直スクロールを追加し、さらに将来必要となる便利な関数やメソッドを紹介します。 EAをコンパイルしてチャート上で起動し、あらかじめPanel AutosizeにNoを指定しておきます。 垂直スクロールバーは、 前回の記事で 実装した水平スクロールバーとまったく同じように動作することがわかります。 作者: Artyom Trishkin

新しい記事 グラフィカルインタフェースX: テキストボックスコントロール(ビルド4) 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について説明します。OBJ_EDIT型のグラフィカルオブジェクトとは異なり、ここで説明されるバージョンには入力文字数の制限がありません。また、カーソルをマウスまたはキーを使用して移動してテキストボックスをシンプルなテキストエディタに切り替えるモードも追加されています。 CTextBox

新しい記事「 MQL5を使用してトレンドとチャートパターンを検出する方法 」はパブリッシュされました: この記事では、トレンド（上昇トレンド、下降トレンド、横ばい）やチャートパターン（ダブルトップ、ダブルボトム）などの値動きのパターンをMQL5によって自動的に検出する方法を提供します。 上昇トレンド： このタイプの価格変動は、市場において買い手が強い当事者であるため、価格が上昇し続け、より高い価格を達成することになります。したがって、チャートでは、価格がより高い安値とより高い高値を明確に形成していることがわかります。次の図は、このタイプのグラフです。 下降トレンド：

指定されたサイズより大きなローソク足のマーキング : この指標は指定されたサイズよりも大きいローソク足を価格チャートでマークします。ローソク足のサイズが指標パラメータで指定された値を超えると、指標に警告メッセージが表示されます。 作者: Scriptor

新しい記事「 Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第5回）：通知システム（パート3） 」はパブリッシュされました: 本稿ではWhatsAppとMetaTrader 5を統合して通知する方法を紹介します。理解を容易にするためにフローチャートを掲載し、統合におけるセキュリティ対策の重要性について説明します。指標の主な目的は、自動化によって分析を簡素化することであり、特定の条件が満たされたときにユーザーに警告するための通知方法を含むべきです。詳しくは本稿で説明します。

雲形ケルトナーチャンネル : この指標はケルトナーチャンネルを雲の形で描きます。 作者: Scriptor