記事、ライブラリコメント - ページ 57

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

CloseProfit v2 : 特定の損益に達すると、ポジションを決済して未決注文を削除します。 作者: Vladimir Karputov

b-clock : 新しいローソク足が出現する前に残された分と秒を表示します。 作者: Totom Sukopratomo

新しい記事 インディケーターを別のインディケーターに適用 はパブリッシュされました: OnCalculate() 関数呼び出しショートフォームのインディケーターを書くとき、インディケーターが価格データだけでなく、他のインディケーターデータによっても計算できる事実を見逃すかもしれません。 (内蔵またはカスタムのインディケーターにかかわらず)。他のインディケーターデータに正しく適用するためにインディケーターを改善したいですか？本記事ではそのような修正に必要なステップを復習します。 作者: MetaQuotes Software Corp

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：ボイドアルゴリズム 」はパブリッシュされました: この記事では、動物の群れ行動のユニークな例に基づいたボイドアルゴリズムについて考察しています。その結果、ボイドアルゴリズムは、「群知能（Swarm Intelligence）」の名の下に統合されたアルゴリズム群全体の基礎となった。 オリジナルのボイドアルゴリズムには、いくつかの目的と用途がありました。 1. リアルなアニメーションの作成 ：ボイドアルゴリズムは、動物の群れのリアルなアニメーションを作成することを可能にし、コンピュータグラフィックスとアニメーションの発展に重要な方向性を与えました。 2

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第81回）：Context-Guided Motion Analysis (CCMR) 」はパブリッシュされました: これまでの作業では、常に環境の現状を評価しました。同時に、指標の変化のダイナミクスは常に「舞台裏」にとどまっていました。この記事では、連続する2つの環境状態間のデータの直接的な変化を評価できるアルゴリズムを紹介したいと思います。

Price_Momentum_Oscillator : Price Momentum Oscillator 作者: Scriptor

新しい記事「 取引戦略の開発を実践する 」はパブリッシュされました: この記事では、独自の取引戦略の開発を試みます。どんな取引戦略も、何らかの統計的優位性に基づいていなければなりません。しかも、この利点は長く続くべきです。 取引戦略 （英語）とは、市場で売買をすることによって利益を得るリターンを達成するために設計された固定プランです。様々なアイデアを組み合わせることで、トレーダーはそれぞれのニーズやスタイルの好みに合った独自の戦略を開発することができます。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第80回）：Graph Transformer Generative Adversarial Model (GTGAN) 」はパブリッシュされました: この記事では、2024年1月に導入された、グラフ制約のある建築レイアウト生成の複雑な問題を解くためのGTGAN (Graph Transformer Generative Adversarial Model)アルゴリズムについて知ろうと思います。

新しい記事「 最適化アルゴリズムの効率における乱数生成器の品質の役割 」はパブリッシュされました: この記事では、メルセンヌ・ツイスタ乱数生成器を取り上げ、MQL5の標準的な乱数生成器と比較します。また、乱数生成器の品質が最適化アルゴリズムの結果に与える影響についても調べます。

新しい記事「 母集団アルゴリズムのハイブリダイゼーション：逐次構造と並列構造 」はパブリッシュされました: ここでは、最適化アルゴリズムのハイブリダイゼーションの世界に飛び込み、3つの主要なタイプ、すなわち戦略混合、逐次ハイブリダイゼーション、並列ハイブリダイゼーションについて見ていきます。関連する最適化アルゴリズムを組み合わせ、テストする一連の実験をおこないます。 最適化アルゴリズムハイブリダイゼーションの3つの主な選択肢を考えてみましょう。 1. アルゴリズム検索戦略を1つに混ぜる

SilverTrend_HTF_Signal : SilverTrend_HTF_Signalは、トレンドの方向またはSilverTrend指標によって生成された取引シグナルを着色したトレンド又は取引の方向の表示を持ったグラフィックオブジェクトとして示します。 トレンドが選択されたバーで継続する場合、この指標はトレンド方向に対応した星形のグラフィックオブジェクトによってアラートを出します。選択されたバーでトレンドが変化した場合、指標は取引の方向に対応する矢印、色と方向でアラートを出します。 図1. トレンド継続シグナル 図2. エントリーシグナル 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第02回）：ロジスティック回帰 」はパブリッシュされました: データ分類は、アルゴトレーダーとプログラマーにとって非常に重要なものです。この記事では、「はい」と「いいえ」、上と下、買いと売りを識別するのに役立つ可能性のある分類ロジスティックアルゴリズムの1つに焦点を当てます。 線形モデルはロジスティック関数「(sigmoid/p) =1/1+ e ^t」に渡されます。ここで、 t は線形モデルであり、結果は0～1の値です。これは、データポイントがクラスに属する確率を表します。 線形モデルのyを従属として使用する代わりに、その関数は「 p

新しい記事「 手動取引のリスクマネージャー 」はパブリッシュされました: この記事では、手動取引用のリスクマネージャークラスをゼロから書く方法について詳しく説明します。このクラスは、自動化プログラムを使用するアルゴリズムトレーダーが継承するための基本クラスとしても使用できます。 皆さん、こんにちは。今回は、リスク管理の方法論について話を続けます。前回の「 複数の商品を同時に取引する際のリスクバランス

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第43回）：Chart Traderプロジェクト(II) 」はパブリッシュされました: プログラミングを学びたいと夢見る人のほとんどは、実際に自分が何をしているのかわかっていません。彼らの活動は、ある方法で物事を創造しようとすることから成っています。しかし、プログラミングとは、適切な解決策を仕立てることではありません。このようなやり方は、解決策よりも多くの問題を引き起こす可能性があります。ここでは、より高度で、それゆえに異なることをします。 前回の「 リプレイシステムの開発（第42回）：Chart Traderプロジェクト(I) 」では

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24回）：移動平均 」はパブリッシュされました: 移動平均は、ほとんどのトレーダーが使用し、理解している非常に一般的な指標です。この記事では、MQL5ウィザードで組み立てられたエキスパートアドバイザー(EA)の中で、あまり一般的ではないかもしれない使用例を探っていきます。 MQL5ウィザードについての本連載の続きとして、移動平均指標を取り上げ、一部のトレーダーにとって斬新な方法で、この指標をすでに利用可能なツールのライブラリにどのように追加できるかを見ていきます。 移動平均

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第42回）：Chart Traderプロジェクト（I） 」はパブリッシュされました: もっと面白いものを作りましょう。ネタバレはしたくないので、理解を深めるために記事を読んでください。リプレイ/シミュレーターシステムの開発に関する本連載の最初の段階から、私は、開発中のシステムと実際の市場の両方で同じようにMetaTrader

3 Rules MACD : 3つのルール/フィルタを追加して古典的なMACDを強化したものです。 作者: Minions Labs

新しい記事「 LSTMニューラルネットワークを用いた時系列予測の作成：価格の正規化と時間のトークン化 」はパブリッシュされました: この記事では、日次レンジを使用して市場データを正規化し、市場予測を強化するためにニューラルネットワークを訓練する簡単な戦略を概説します。開発されたモデルは、既存のテクニカル分析の枠組みと組み合わせて、あるいは単独で、市場全体の方向性を予測するのに役立てることができます。この記事で概説した枠組みは、テクニカルアナリストであれば、手動と自動売買の両方の戦略に適したモデルを開発するために、さらに改良を加えることができます。

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