記事、ライブラリコメント - ページ 50

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第77回）：Cross-Covariance Transformer (XCiT) 」はパブリッシュされました: モデルでは、しばしば様々なAttentionアルゴリズムを使用します。そして、おそらく最もよく使用するのがTransformerです。Transformerの主な欠点はリソースを必要とすることです。この記事では、品質を損なうことなく計算コストを削減する新しいアルゴリズムについて考察します。 Transformerは、様々なシーケンスを分析する問題を解決する上で大きな可能性を示しています。Transformerの基礎となる

MetaTrader 5のためのBollinger Bandwidth 1.0 : このインディケータは、ボリンジャーバンド®間の距離を測定してボリンジャーの計算を簡略化するためのMetaTrader 5 の技術を使用して、シングラインディケータとして提供します。 作者: Larry

新しい記事「 どんな市場でも優位性を得る方法 」はパブリッシュされました: 現在の技術レベルに関係なく、取引したいどのような市場でも先んじることができる方法を学びましょう。 今日は、トレーダーが様々な市場において大幅な競争上の有利性を発揮するための、強固な取引戦略を構築します。従来の市場参加者が意思決定のために価格関連データ、テクニカル指標、公なニュース発表の組み合わせのみに依存するのに対し、私たちの戦略は、大多数がほとんど未開拓のままであるオルタナティブデータソースを活用することにより、先駆的なアプローチをとります。

EA_CCIT3 : このエキスパートアドバイザーはCCIT3_SimpleとCCIT3_noReCalcに基づいています。指標のゼロラインの交差は取引活動のために使用されます。 作者: Alexander Puzikov

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第76回）：Multi-future Transformerで多様な相互作用パターンを探る 」はパブリッシュされました: この記事では、今後の値動きを予測するというトピックを続けます。Multi-future Transformerのアーキテクチャーをお見せします。その主なアイデアは、未来のマルチモーダル分布をいくつかのユニモーダル分布に分解することで、シーンのエージェント間の相互作用のさまざまなモデルを効果的にシミュレートすることができるというものです。 MFT

Multi Arbitration 1.000 : 証券を安く買って（買いポジションを開く）高く売ります（売りポジションを開く）。 作者: Vladimir Karputov

TREND_alexcud v_2 : このEAは15のIMA指標と2つのiAC指標を使用します。 ‌ 作者: Vladimir Karputov

OpenSellStopOrder : SellStop注文を出すためのスクリプトです。 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第74回）：適応による軌道予測 」はパブリッシュされました: 本稿では、様々な環境条件に適応可能なマルチエージェントの軌道予測について、かなり効果的な手法を紹介します。

新しい記事「 MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方（第2回）：指標シグナル：多時間枠放物線SAR指標 」はパブリッシュされました: この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引（注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど）ができるEAまたは自動売買ロボットです。今回は、PERIOD_M15からPERIOD_D1までの多時間枠でパラボリックSARまたはiSARという1つの指標のみを使用します。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第73回）：値動きを予測するAutoBot 」はパブリッシュされました: 引き続き、軌道予測モデルを訓練するアルゴリズムについて説明します。この記事では、「AutoBot」と呼ばれるメソッドを紹介します。 通貨ペアの動きを効果的に予測することは、安全な取引管理の重要な側面です。この文脈では、取引の意思決定に必要な文脈情報と時間情報の共同分布を正確に近似できる効率的なモデルの開発に特別な注意が払われています。このような課題に対する可能な解決策として、論文「 Variable Sequential Set Transformers For Joint

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第72回）：ノイズ環境における軌道予測 」はパブリッシュされました: 前回説明した目標条件付き予測符号化(GCPC)法では、将来の状態予測の質が重要な役割を果たします。この記事では、金融市場のような確率的環境における予測品質を大幅に向上させるアルゴリズムを紹介したいとおもいます。

Multi Arbitration 1.1xx : 証券を安く買って（買いポジションを開く）高く売ります（売りポジションを開く）。 作者: Vladimir Karputov

新しい記事「 Rest APIを統合したMQL5強化学習エージェントの開発（第4回）：MQL5でクラス内の関数を整理する 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5における手続き型コーディングからオブジェクト指向プログラミング(OOP)への移行について、REST APIとの統合を中心に説明します。今日は、HTTPリクエスト関数（GETとPOST）をクラスにまとめる方法について説明します。コードのリファクタリングについて詳しく見ていき、孤立した関数をクラスメソッドに置き換える方法を紹介します。記事には実践的な例とテストが含まれています。

新しい記事「 MQL5でマーケットメイク系アルゴリズムを作成する 」はパブリッシュされました: マーケットメーカーはどのように機能するのでしょうか。この問題を考えて、原始的なマーケットメイク系アルゴリズムを作ってみましょう。

新しい記事「 MQL5ストラテジーテスターを理解し、効果的に活用する 」はパブリッシュされました: MQL5のプログラマーや開発者は、重要で貴重なツールをマスターする必要があります。ストラテジーテスターはこれらのツールのうちの1つです。この記事は、MQL5のストラテジーテスターを理解し、使用するための実践的なガイドです。 [設定]タブに移動すると、以下のようになります。 1. エキスパート：テストするプログラムファイルを選択, 2. IDE：選択したプログラムのソースコードを開く , 3. 特定の設定を保存または読み込み , 4. 銘柄：テストする銘柄を選択 , 5

スプレッド : トレーダーのシンプルなアシスタント。MQL5スプレッド指標はチャート上の通貨ペアの現在のスプレッドを示します。 作者: Igor Sidorov

新しい記事「 初心者のためのMetaTrader 5とRによるアルゴリズム取引 」はパブリッシュされました: RとMetaTrader 5をシームレスに統合する技術を解き明かしながら、金融分析とアルゴリズム取引が出会う魅力的な探求に乗り出しましょう。この記事は、MetaTrader 5の強力な取引機能とRの精巧な分析の領域を橋渡しするためのガイドです。

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第41回）：第2段階(II)の開始 」はパブリッシュされました: もし、この時点まですべてが正しく思えたとしたら、それはアプリケーションの開発を始めるときに、長期的なことをあまり考えていないということです。時間が経つにつれて、新しいアプリケーションをプログラムする必要はなくなり、それらを連携させるだけで済むようになります。それでは、マウス指標を組み立てる方法を説明しましょう。

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第40回）：第2段階の開始(I) 」はパブリッシュされました: 今日は、リプレイ/シミュレーターシステムの新しい段階について話しましょう。この段階で、会話は本当に面白くなり、内容もかなり濃くなります。記事を熟読し、そこに掲載されているリンクを利用することを強くお勧めします。そうすることで、内容をより深く理解することができます。 前回の「 リプレイシステムの開発（第39回）：道を切り開く(III)

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第39回）：道を切り開く(III) 」はパブリッシュされました: 開発の第2段階に進む前に、いくつかのアイデアを修正する必要があります。MQL5に必要なことをさせる方法をご存知ですか。ドキュメントに書かれている以上のことをしようとしたことはありますか。そうでないなら、準備をしましょう。ここでは、ほとんどの人が普段やらないことをやるからです。 そこで、今度は逆方向に進み、指標が呼び出し元（この場合はEA）に何らかの意味を持つものを伝えるようにします。どのように進めるべきか知る必要があります。

新しい記事「 MQL4およびMQL5開発のフレームワーク内のOpenAI ChatGPT機能 」はパブリッシュされました: この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)、指標、スクリプトの開発にかかる時間と労力を削減するという観点から、OpenAI ChatGPTの機能を理解するために、ChatGPTをいじっていきます。このテクノロジーについて簡単に説明し、MQL4およびMQL5でのプログラミングにこのテクノロジーを正しく使用する方法を説明します。 この種のテクノロジーについて知ったときに、人々はほぼ次の3つのサブグループに分類されると思います。 「これでスーパーアルゴリズムを作れる」

ZigZag + Fibo : 最後の2つの極値でFIBOレベルを設定することができるジグザグ指標。 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事 DIY マルチスレッド非同期 MQL5 WebRequest はパブリッシュされました: この記事では、MQL5 での HTTPリクエストの処理効率を高めることができるライブラリについて説明します。 非ブロッキングモードでの WebRequest の実行は、補助チャートとEAを使用してカスタムイベントを交換し、共有リソースを読み取る追加のスレッドで実装されます。 ソースコードも同様に適用されます。 トレードアルゴリズムの実装では、多くの場合、インターネットを含むさまざまな外部ソースからのデータを分析する必要があります。 MQL5 は、HTTPリクエストを "外部" に送信するための

新しい記事「 Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第4回）：トレンドの波ごとに表示スタイルをカスタマイズ 」はパブリッシュされました: この記事では、Meta Trader 5上で様々な指標のスタイルを描画するための強力なMQL5言語の機能を探ります。また、スクリプトと、スクリプトをモデルでどのように使えるかについても見ていきます。 本連載の前回（ 第1回 、 第2回 、 第3回

4クリックでの円弧状の溝の描画 : 4回のマウスクリックを使用して円弧状のチャンネルを素早く描く方法です。 作者: Nikolai Semko

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22回）：条件付きGAN 」はパブリッシュされました: 敵対的生成ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Network)は、より正確な結果を得るために、互いに訓練し合うニューラルネットワークのペアです。ExpertSignalクラスにおける金融時系列の予測への応用の可能性を考慮し、これらのネットワークの条件型を採用します。 敵対的生成ネットワーク

新しい記事「 ビル・ウィリアムズ戦略：他の指標と予測の有無による比較 」はパブリッシュされました: この記事では、ビル・ウィリアムズの有名な戦略の1つを取り上げ、それについて議論し、他の指標や予測を用いて戦略の改善を試みます。

ImpulseOsMA : The indicator draws bars based on Elder's impulse system. 作者: Nikolay Kositsin

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24部): 未決取引リクエストの使用 - 初期実装(ポジションのオープン) はパブリッシュされました: 本稿では、注文の値にいくつかのデータを格納し、マジックナンバーを配置し、保留中リクエストの実装を開始します。概念を確認するために、サーバエラーを受信して、待機後に繰り返しリクエストを送信する必要がある際にマーケットポジションを開くための最初のテスト保留中リクエストを作成しましょう。 コンパイルしてEAを起動します。インターネットをオフにして、端末の右下隅に次の画像が表示されるまで待ちます。