記事、ライブラリコメント - ページ 55

EA_AML : 指示線とバーの交差点でのAMLの指標に基づいた取引エキスパートアドバイザー。 作者: Alexander Puzikov

MQL5 ウィザード MA RSI : "MQL5ウィザードMA RSI"エキスパートアドバイザーは、MQL5ウィザードを使用して、トレンドMA（移動平均）指標とRSI（相対強度指数）オシレータのシグナルに基づいて作成されました。 作者: Vladimir Karputov

新しい記事「 不一致問題(Disagreement Problem)：AIにおける複雑性の説明可能性を深く掘り下げる 」はパブリッシュされました: 説明可能性という波乱の海を航海しながら、人工知能(AI)の謎の核心に飛び込みましょう。モデルがその内部構造を隠す領域において、私たちの探求は、機械学習の回廊にこだまする「不一致問題」を明らかにします。 不一致問題は、説明可能なAI（XAI、eXplainable Artificial

Precision trend（ヒストグラム） : Precision trend（ヒストグラム） 作者: Mladen Rakic

無償ファジー論理ライブラリ関数 : ファジー論理は、多くの分野で使用される現代科学であり、例えば、軍事的用途を有します。今では、トレーダーにも利用可能です。 アーカイブファイルには下記が含まれています。 無償ファジー論理ライブラリ Dll , ライブラリ（.mqh）ファイルとインポート関数の説明 作者: Grigoriy Chaunin

ニューラルネットワークとボリンジャーバンド幅の計算 : このエキスパートアドバイザーは、ニューラルネットワークによって動作します。 作者: surubabs Suresh Kakkattil

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1回）：MQL5でRestAPIを使用する方法 」はパブリッシュされました: この記事では、異なるアプリケーションやソフトウェアシステム間の相互作用におけるAPI (Application Programming Interface)の重要性についてお話しします。アプリケーション間のやり取りを簡素化し、データや機能を効率的に共有することを可能にするAPIの役割を見ていきます。 プログラミングやシステム開発において、異なるアプリケーション間のコミュニケーションは非常に重要です。API (Application

ReverseMinMax : 一番下のトップと一番高い底のインジケーター。 作者: Scriptor

新しい記事 もっとも活発な MQL5.コミュニティメンバーは iPhonesを勝ち取りました！ はパブリッシュされました: ながらくコミュニティの発展に貢献するもっとも活発な MQL5.com 参加者を激励する計画を練ってきました。これによりウェブサイト上に 新評価システム を立ち上げました。記事、コードベースプログラム、サービスデスクリクエスト、すべてのアクティビティタイプはユーザーの評価に通じます。そうして各コミュニティメンバーの貢献は可視化されました。 もっともすぐれた MQL5.com

VR---SETKA---3 : VR---SETKA---3 - MetaTrader 5エキスパートアドバイザー。これはVR---SETKAの続きです。このEAはマーチンゲールの原則に基づいています。グリッドマーチンゲールヘッジ勘定にのみ使用します。 ‌ 作者: Vladimir Karputov

Inertia_Candles : このインジケータは、ボディサイズがインジケータインプットパラメータを超えたロウソク足をポイント単位で描画します。 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事「 時系列マイニングのためのデータラベル（第5回）：ソケットを使用したEAへの応用とテスト 」はパブリッシュされました: この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。

ボリンジャーバンド付きのWPR : このバージョンのウィリアムズパーセンツレンジには、買われ過ぎ/売られ過ぎの可能性を識別するためのボリンジャーバンドが追加されています。 作者: Mladen Rakic

毎日のオープンライン : 毎日の開始線を表示する簡単なインジケーター。 作者: Muhammad Syamil Bin Abdullah

新しい記事「 予測による統計的裁定取引 」はパブリッシュされました: 統計的裁定取引について調べ、共和分で相関する銘柄をPythonで検索し、ピアソン係数の指標を作成し、PythonとONNX モデルで予測をおこなって統計的裁定取引を行うEAを作成します。 統計的裁定取引とは、数理モデルを活用して、関連する金融商品間の価格の非効率性を利用する高度な金融戦略です。通常、株式、債券、デリバティブに適用されるこのアプローチは、相関関係、相関、ピアソン係数について深い理解を必要とします。これは、市場機会を特定し、活用するための重要なツールです。 金融における 相関

新しい記事「 純粋なMQL5におけるエネルギーベースの学習を用いた特徴量選択アルゴリズム 」はパブリッシュされました: この記事では、「FREL:A stable feature selection algorithm」と題された学術論文に記載された、Feature Weighting as Regularized Energy-Based Learningと呼ばれる特徴量選択アルゴリズムの実装を紹介します。

新しい記事「 MetaTrader 5でのモンテカルロ並べ替え検定 」はパブリッシュされました: この記事では、Metatrader 5のみを使用して、任意のエキスパートアドバイザー（EA)でシャッフルされたティックデータに基づいて並べ替え検定を実施する方法を見てみましょう。 明らかに、ファイルをエクスポートした後、保存場所をメモし、任意のスプレッドシートアプリを使って開きます。下の図は無料のOpenOffice

スーパートレンド平均 : 計算のために18の可能な平均を持つスーパートレンド指標。 作者: Mladen Rakic

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4部): 取引イベント はパブリッシュされました: 前の記事では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。過去の注文と取引のコレクション、成行注文とポジション、そして注文の便利な選択と並び替えのためのクラスはすでに存在します。この記事では、基本オブジェクトの開発を続け、Engineライブラリが口座の取引イベントを追跡できるようにします。 テスターでEAを起動してボタンを試してみましょう。

Bollinger bands squeeze : Bollinger bands squeeze 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 パターンと例(第I部): マルチトップ 」はパブリッシュされました: これは、アルゴリズム取引の枠組みにおける反転パターンに関連する連載の最初の記事です。まず、最も興味深いパターンファミリーから始めます。これは、ダブルトップパターンとダブルボトムパターンに由来するものです。 記事のトピックに関して、ダブルトップから始まるパターンの木として図を描いてみます。これは、この概念の可能性がどれほど広いかを理解するのに役立つでしょう。

新しい記事 長期取引戦略の基盤としてのマルチンゲール はパブリッシュされました: 本稿では、マルチンゲールシステムについて詳細に検討します。このシステムを取引に適用できるかどうか、またリスクを最小限に抑えるための使用方法が検討されます。この単純なシステムの主な欠点は、預金全体を失う可能性があることです。マルチンゲール技術を使って取引することを決定した場合、この事実は考慮に入れられなければなりません。 マルチンゲールの動作は異なる市場で異なります。したがって、可能であれば、この取引戦略に最も適した市場を選択することをお勧めします。

新しい記事「 ニューラルネットワークの実験（第5回）：ニューラルネットワークに渡すための入力の正規化 」はパブリッシュされました: ニューラルネットワークはトレーダーのツールキットの究極のツールです。この仮定が正しいかどうかを確認してみましょう。MetaTrader 5は、取引でニューラルネットワークを使用するための自立した媒体としてアプローチされています。簡単な説明が記載されています。

ケルトナーチャンネルHTF : 入力パラメータでの時間枠選択オプションを持つケルトナーチャンネル指標 作者: Nikolay Kositsin

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20回）：関数同定問題 」はパブリッシュされました: 関数同定問題は、研究対象のデータセットをマッピングする基本モデルがどのようなものであるかについて、最小限の仮定から始める回帰の形式です。ベイズ法やニューラルネットワークでも実装可能ですが、ここでは遺伝的アルゴリズムによる実装が、MQL5ウィザードで使用可能なExpertSignalクラスのカスタマイズにどのように役立つかを見ていきます。

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19回）：ベイズ推定 」はパブリッシュされました: ベイズ推定とは、新しい情報が入手可能になったときに確率仮説を更新するためにベイズの定理を採用することです。これは直感的に時系列分析への適応につながるので、シグナルだけでなく、資金管理やトレーリングストップのためのカスタムクラスを構築する際に、これをどのように利用できるか見てみましょう。 引き続きMQL5ウィザードを利用して、統計学の手法の1つで、新しい情報が入るたびに確率を処理し更新する ベイズ推定

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18回）：固有ベクトルによるニューラルアーキテクチャの探索 」はパブリッシュされました: ニューラルアーキテクチャー探索は、理想的なニューラルネットワーク設定を決定するための自動化されたアプローチで、多くのオプションや大規模なテストデータセットに直面したときにプラスになります。固有ベクトルをペアにすることで、この過程がさらに効率的になることを検証します。

Relative Momentum Index (RMI) : Relative Momentum Index (RMI) はRSI指標の変種です。RMIは、RSIのように終値から終値の日数を両方向に数えるのではなく、X（XはRSIと異なり1に制限されていない）日前の終値に相対した終値までの日数を数えます。 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：Intelligent Water Drops (IWD)アルゴリズム 」はパブリッシュされました: この記事では、無生物由来の興味深いアルゴリズム、つまり川床形成プロセスをシミュレーションするIntelligent Water Drops (IWD)について考察しています。このアルゴリズムのアイデアにより、従来の格付けのリーダーであったSDSを大幅に改善することが可能になりました。いつものように、新しいリーダー（修正SDSm）は添付ファイルにあります。

新しい記事「 MQL5における修正グリッドヘッジEA（第1部）：シンプルなヘッジEAを作る 」はパブリッシュされました: 古典的なグリッド戦略と古典的なヘッジ戦略を混合した、より高度なグリッドヘッジEAのベースとして、シンプルなヘッジEAを作成する予定です。この記事が終わるころには、簡単なヘッジ戦略の作り方がわかり、この戦略が本当に100%儲かるかどうかについての人々の意見も知ることができるでしょう。