記事、ライブラリコメント - ページ 53

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第24回）：通常のAIモデルによるFX時系列予測 」はパブリッシュされました: 外国為替市場において、過去を知らずに将来のトレンドを予測することは非常に困難です。過去の値を考慮して将来の予測をおこなうことができる機械学習モデルは非常に少ないです。この記事では、市場に勝つために古典的な（非時系列）人工知能モデルを使用する方法について説明します。

ボリンジャーパーセントB : これは MetaTrader 5 のためのボリンジャーバンド%b指標です。 作者: Mohsen Khashei

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2） 」はパブリッシュされました: 今日は、PythonとTelegram Bot APIと連携して、MQL5のパワーを活用した MetaTrader 5指標通知のための実用的なTelegram統合について説明します。ポイントが見逃がされることがないように、すべてを詳細に説明します。このプロジェクトが終了する頃には、ご自分のプロジェクトに応用できる貴重な洞察を得ることができるでしょう。

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1） 」はパブリッシュされました: 本連載で作成するTrend Constraint指標からのシグナル通知を受信するためのTelegramとWhatsAppの統合を説明するために、メインのMQL5コードを特定のコードスニペットに分解します。これにより、トレーダーや開発者（初心者か経験豊富かを問わず）が簡単にコンセプトを把握できるようになります。まず、MetaTrader

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第79回）：状態の文脈におけるFeature Aggregated Queries (FAQ) 」はパブリッシュされました: 前回の記事では、画像内のオブジェクトを検出する方法の1つを紹介しました。ただし、静的な画像の処理は、私たちが分析する価格のダイナミクスのような動的な時系列の処理とは多少異なります。この記事では、私たちが解決しようとしている問題にやや近い、ビデオ中の物体を検出する方法について考えます。

新しい記事「 因果推論における傾向スコア 」はパブリッシュされました: 本稿では、因果推論におけるマッチングについて考察します。マッチングは、データセット内の類似した観測を比較するために使用されます。これは因果関係を正しく判定し、バイアスを取り除くために必要なことです。著者は、訓練されていない新しいデータではより安定する、機械学習に基づく取引システムを構築する際に、これがどのように役立つかを説明しています。傾向スコアは因果推論において中心的な役割を果たし、広く用いられています。 この記事では、前回の 記事 で簡単に触れたマッチングについて、あるいはその種類の1つである 傾向スコアマッチング

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：極値から抜け出す力（第I部） 」はパブリッシュされました: 本稿では、母集団最適化アルゴリズムの挙動を、集団の多様性が低い場合に効率的に極小値を脱出し、最大値に到達する能力という観点から検証することを目的としたユニークな実験を紹介します。この方向性で取り組むことで、ユーザーが設定した座標を出発点として、どの特定のアルゴリズムが検索を成功させることができるのか、またその成功にどのような要因が影響するのかについて、さらなる洞察が得られるでしょう。

新しい記事「 効率的な最適化のバックボーンとしての母集団アルゴリズムの基本クラス 」はパブリッシュされました: この記事は、最適化手法の適用を単純化するために、様々な母集団アルゴリズムを1つのクラスにまとめるというユニークな研究の試みです。このアプローチは、ハイブリッド型を含む新しいアルゴリズム開発の機会を開くだけでなく、普遍的な基本テストスタンドの構築にもつながります。このスタンドは、特定のタスクに応じて最適なアルゴリズムを選択するための重要なツールとなります。

新しい記事「 角度ベースの取引 」はパブリッシュされました: この記事では、角度ベースの取引について取り上げます。角度の組み立て方と、それを取引に利用する方法について見ていきます。 角度ベースの操作は、非常に長い間、取引で使用されてきました。これらの操作の主な利点は、角度の構成が単純であることと、その明快さです。角度ベースの操作の顕著な例は、 ギャンツール です。 角度に関することはすべて、すでに知られているように思えますが、違った角度から見てみようと思います。まったく新しいものを手に入れるために、忘れ去られた古いものを思い出してみましょう。 作者: Aleksej Poljakov

新しい記事「 MetaTraderのMultibot（第2回）：動的テンプレートの改良 」はパブリッシュされました: 前回の記事のテーマを発展させ、より柔軟で機能的なテンプレートを作成することにしました。このテンプレートは、より大きな機能を持ち、フリーランスとして、また外部ソリューションとの統合機能を備えた多通貨多期間EAを開発するためのベースとして効果的に使用することができます。

新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第4回）：仮想注文の保留と状況の保存 」はパブリッシュされました: 多通貨EAの開発を始めてから、すでに一定の成果を上げ、コードの改良を何度か繰り返すことができました。ただし、EAは保留中注文を扱うことができず、端末の再起動後に動作を再開することができませんでした。これらの機能を追加しましょう。 前回の 記事 では、複数の並行戦略を持つ多通貨EAを構築するために、コードアーキテクチャを大幅に修正しました。シンプルでわかりやすくするために、これまでは、ある最低限の機能だけを考えてきました。私たちのタスクの限界を考慮して、以前の 記事

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：極値から抜け出す力（第II部） 」はパブリッシュされました: 母集団の多様性が低いときに効率的に極小値を脱出して最大値に到達する能力という観点から、母集団最適化アルゴリズムの挙動を調べることを目的とした実験を続けます。研究結果が提供されます。 灰色オオカミオプティマイザ ( GWO ) C_AO_GWO:50;10 ============================= 5 Hilly's; Func runs:10000; result:0.5385541648909985 25 Hilly's; Func runs:10000;

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。

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。