新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：進化戦略、(μ,λ)-ESと(μ+λ)-ES 」はパブリッシュされました: この記事では、進化戦略（Evolution Strategies：ES）として知られる最適化アルゴリズム群について考察します。これらは、最適解を見つけるために進化原理を用いた最初の集団アルゴリズムの1つです。従来のESバリエーションへの変更を実施し、アルゴリズムのテスト関数とテストスタンドの手法を見直します。
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11回）：ナンバーウォール 」はパブリッシュされました: ナンバーウォールは、リニアシフトバックレジスタの一種で、収束を確認することにより、予測可能な数列を事前にスクリーニングします。これらのアイデアがMQL5でどのように役立つかを見ていきます。
新しい記事「 MQL5入門（第2部）：定義済み変数、共通関数、制御フロー文の操作 」はパブリッシュされました
SuperWoodiesCCI : この指標はCCIを使ってトレーディング戦略を実現します。 作者: Nikolay Kositsin
Professional ZigZag : これはZigZagインディケータの改善版です。 作者: Aleksandr Chugunov
新しい記事「 スワップ(第I部)：ロックと合成ポジション 」はパブリッシュされました: この記事では、スワップ取引手法の古典的な概念を拡張しようとします。私が、この概念に特別な注意を払う価値があり、この概念が研究に絶対的に推奨されるという結論に達した理由を説明します。
新しい記事「 エンベロープ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: この記事では、バンドで取引する方法の1つを紹介します。今回はエンベロープについて検討し、それに基づいてストラテジーを作成するのがいかに簡単であるかを見ていきます。 価格がエンベロープの上位線を上向きに横切ると買いシグナルが生成されます。価格がエンベロープの下位線を下向きに横切るとテイクプロフィットのシグナルが生成されます。 価格 > 上位線 = 買い, 価格 < 下位線 = テイクプロフィット 作者: Mohamed Abdelmaaboud
複数の時間フレームから取引レンジ(サポートとレジスタンスのレベル)を算出し、その範囲内で売り/買い注文を均等に配置 : 毎日、複数の時間フレームから取引レンジ(サポートとレジスタンスのレベル)を算出し、その範囲内で売り/買い注文を均等に配置します。 作者: Haruki Teranaka
Candle Closing Time Remaining (CCTR) MT5 : Candle Closing Time Remaining (CCTR) のMetaTrader 5版はローソク足が閉じられるまでの残り時間を表示する指標です。 作者: Foad Tahmasebi
新しい記事 オブジェクト指向プログラミング はパブリッシュされました: オブジェクト指向プログラミングに関する多相性やカプセル化などについて理解する必要はありません。これらの機能を使うだけで良いのです。この記事ではオブジェクト指向プログラミングの基本を例を使って具体的に見ていきます。 作者: Dmitry Fedoseev
現在のバーのマレー（Murrey ）数学ライン : 現在のバーのマレー数学ラインは、市場の動きを予測するための効果的なツールです。 作者: Nikolay Kositsin
新しい記事「 ニューラルネットワークと容易性（後編）。ネットワークのトレーニングとテスト 」はパブリッシュされました: 第2回目の今回は、引き続きニューラルネットワークの勉強をし、作成したCNetクラスをEAで使用した例を考えていきます。 学習時間、予測精度ともに同様の結果を示す2つのニューラルネットワークモデルを用いてタスクを行います。 最初のエポックは、初期段階でランダムに選択されたニューラルネットワークの加重に強く依存します。 35エポックのトレーニングを行った後、統計量の差はわずかに増加した - 回帰ニューラルネットワークモデルはより良いパフォーマンスを示しました。 値
新しい記事 ネイティブTwitterクライアント: 第2部 はパブリッシュされました: MQLクラスとして実装した、写真付きのツイートを送信できるようにするTwitterクライアントです。1つの自己完結型インクルードファイルを含めるだけで、すぐにすべての素晴らしいチャートとシグナルをツイートできるようになります。 添付されているのは、最大4つのチャートのスクリーンショットを取り、チャートの銘柄とOHLCV値の簡単なツイートメッセージを作成する、機能するMT5スクリプトです。 これは、独自のエキスパートやスクリプトの開発を始めるための簡単な例です。 注
新しい記事 ミクロ、ミドル、メイントレンドのインディケータ はパブリッシュされました: 本稿は James Hyerczyk著 "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems" から得たいくらかの考え方を基にインディケータやExpert Advisor形式でトレードの自動化可能性調査と分析を目的とします。完全にとは言わず、ここではモデル、すなわちギャン理論の最初の部分だけを対象とします。 作者: Dmitriy Skub
新しい記事 相場パターンを見つけるための計量的アプローチ:自己相関、ヒートマップ、散布図 はパブリッシュされました: この記事では、季節的特徴の拡張である自己相関ヒートマップと散布図を紹介します。 この記事の目的は、"マーケットメモリ"が季節的な性質を持ち、任意のオーダーの増分の最大相関によって表現されることを示すものです。 M15時間枠に関する追加のチェックを行いましょう。 現在の時間と前日の同じ時間の間の同じ相関関係を探しているとします。 この場合、有効ラグは4倍大きく、毎時4つのM15期間が含まれているため、約24 *4 = 96でなければなりません。
平均スムーズATR トレンドエンベロープ : 平均スムーズATR トレンドエンベロープ 作者: Mladen Rakic
Smart_Money_Pressure_Oscillator : スマートマネープレッシャーオシレーター 作者: Scriptor
新しい記事「 MQL5を使用したカスタムTrue Strength Index指標の作成方法 」はパブリッシュされました: カスタム指標の作成方法についてご紹介します。今回はTSI (True Strength Index)を扱い、それに基づいてエキスパートアドバイザー(EA)を作成することにします。 MAタイプ、価格タイプ、高速MA期間、低速MA期間の4つの入力があることからわかるように、MAタイプ、価格タイプ、高速MA期間、低速MA期間の4つの入力があります。環境設定をおこない、[OK]を押すと、EAがチャートに接続され、そのシグナルは以下のようになることがわかります。 買いシグナルの場合
新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：Spiral Dynamics Optimization (SDO)アルゴリズム 」はパブリッシュされました: 本稿では、軟体動物の殻など自然界における螺旋軌道の構築パターンに基づく最適化アルゴリズム、Spiral Dynamics Optimization（SDO、螺旋ダイナミクス最適化）アルゴリズムを紹介します。著者らが提案したアルゴリズムを徹底的に修正し、改変しました。この記事では、こうした変更の必要性について考えてみたいと思います。 Spiral Dynamics Optimization
ZigZag NK FiboFan : 最後の2トップにフィボファンを構築することを可能にするジグザグ。 作者: Nikolay Kositsin
ChannelEA2 : ChannelEA2 - 指数注文を使ってチャネルで作動するエキスパートアドバイザーです。 作者: Scriptor
新しい記事「 ケルトナーチャネル取引システムの構築とテスト 」はパブリッシュされました: この記事では、金融市場において非常に重要な概念であるボラティリティを利用した取引システムを紹介します。ケルトナーチャネル指標を理解し、それをどのようにコードし、どのように簡単な取引戦略に基づいて取引システムを作成し、様々な資産でテストすることができるかを理解した上で、ケルトナーチャネル指標に基づく取引システムを提供します。 ケルトナーチャネルは、1960年代にチェスター・ケルトナーが著書「How to Make Money in
新しい記事「 自動で動くEAを作る（第15回）：自動化(VII) 」はパブリッシュされました: 自動化に関するこの連載を完結させるために、前回に引き続きトピックについて説明しましょう。EAを時計仕掛けのように動かすために、すべてがどのように組み合わされるかを見ていきます。 自動的に機能するEAを作成する際にプログラマーの作業に影響するような主な失敗、問題、困難について説明しましたが、それが多くの知識をもたらし、実際の市場観察の方法を変える可能性があることもお見せしました。
新しい記事「 エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート（第3部）：トレンド指標 」はパブリッシュされました: この参考記事では、トレンド指標カテゴリから標準的な指標を取り上げます。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAで指標を使用するためのすぐに使えるテンプレートを作成します。 この記事では、EAで指標を使用するための既製のテンプレートについての話題を続けます。 オシレーター と 出来高指標、ビルウィリアムズの指標 をEAに接続するためのテンプレートについては、すでに検討しました。
新しい記事「 アルーン（Aroon）取引システムの構築とテスト 」はパブリッシュされました: この記事では、指標の基本を学んだ後、どのようにアルーンの取引システムを構築できるかを学び、アルーンの指標に基づいた取引システムを構築するために必要なステップを紹介します。この取引システムを構築した後、利益が出るのかさらに最適化が必要なのかをテストします。
新しい記事「 PythonとMetaTrader5 Pythonパッケージを使用した深層学習による予測と注文とONNXモデルファイル 」はパブリッシュされました: このプロジェクトでは、金融市場における深層学習に基づく予測にPythonを使用します。平均絶対誤差(MAE)、平均二乗誤差(MSE)、R二乗(R2)などの主要なメトリクスを使用してモデルのパフォーマンスをテストする複雑さを探求し、すべてを実行ファイルにまとめる方法を学びます。また、そのEAでONNXモデルファイルを作成します。 現在、MetaQuotesの「 MQL5でONNXモデルを使用する方法
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