新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第37回）：スパースアテンション(Sparse Attention) 」はパブリッシュされました: 前回は、アテンションメカニズムをアーキテクチャーに用いたリレーショナルモデルについて説明しました。これらのモデルの特徴の1つは、コンピューティングリソースを集中的に利用することです。今回は、セルフアテンションブロック内部の演算回数を減らす仕組みの1つについて考えてみたいと思います。これにより、モデルの一般的なパフォーマンスが向上します。
新しい記事「 トレーディングにおけるニューラルネットワークの実用化。 Python (パートI) 」はパブリッシュされました: 今回は、Pythonによるディープニューラルネットワークのプログラミングに基づいたトレードシステムの実装を一つ一つ分析します。 Googleが開発した機械学習ライブラリ「TensorFlow」を使って行います。 また、ニューラルネットワークの記述にはKerasライブラリを使用します。 ニューラルネットワーク学習のデータ準備に関するポイントを考えてみましょう。 意思決定 のために、2つのニューラルネットワークを用いて、 一方向 にポジションを開くために使用します。
新しい記事「 リプレイシステムの開発—市場シミュレーション（第6回）：最初の改善（I） 」はパブリッシュされました: この記事では、システム全体の安定化を開始します。安定化がなければ次のステップに進むことができない可能性があります。 よく見ると、システムにエラーがあることがわかります。このエラーは次の記事で修正し、市場リプレイをさらに改善し、より安定して直感的に使用できるようにします。
新しい記事「 リプレイシステムの開発—市場シミュレーション（第5回）：プレビューの追加 」はパブリッシュされました: 現実的で利用しやすい方法で市場リプレイシステムを実装する方法を開発することができたので、プロジェクトを続けて、リプレイの動作を改善するためのデータを追加してみましょう。 このように考えることができます。私たちは、特定の日に実行されたすべての取引ティックのファイルを持っています。しかし、このファイルの内容だけでは、どの指標からも本当に有益な情報を得ることはできません。例えば、JOE DI
新しい記事「 時間の取扱い(第1部):基本 」はパブリッシュされました: 時間の処理、証券会社のオフセット、夏時間または冬時間への変更を簡素化および明確化する関数とコードスニペット。正確なタイミングは取引において重要な要素になることがあります。現在時刻でロンドンやニューヨークの証券取引所がすでに開いているかまだ開いていないか、外国為替取引の取引時間はいつ開始および終了するかなどです。手動で取引して生活しているトレーダーにとって、これは大きな問題ではありません。
回帰分析 : このインディケータは、4種類（線形、二次対数と指数）の回帰を比較し、分析されるデータに最も適したものを選択します。 作者: BORIS ARMENTEROS
新しい記事「 より優れたプログラマー(第05部): より速い開発者になる方法 」はパブリッシュされました: すべての開発者は、コードをより速く書くことを望んでいます。より速く効果的にコードを書けることは、少数の人々だけが生まれつき持っているような特別な能力ではありません。これは、すべてのコーダーが習得できるスキルです。この記事ではそれを教えようと思います。 この記事は前の 部分 を拡張するものです。まだお読みでない場合は、まずお読みになってください。 内容: 作業を計画する, 車輪は再発明しない, 必要なことだけを行う, より大きなことに挑戦する, 健康に暮らす, 今でしょ
自動フィボナッチ指標（Auto Fibos） : フィボナッチ指標は多数ありますが、私はあなたのために私自身の指標を作ることにしました。 作者: Ahmed Soliman
IsNewBar : СIsNewBarクラスは、バーの変化の瞬間を決定を可能にします。通常IこのためにはクラスではなくIsNewBar() 関数が使用されます。しかし、そのような関数には静的変数が含まれているので、この関数のいくつかの呼び出しを使用することはできません。エキスパートア ドバイザーコードで繰り返しこのような関数を再利用できるようにするためにはそれをクラスメンバににしたほうがはるかに簡単です。この場合それは IsNewBar.mqh用いて達成されました。 作者: Nikolay Kositsin
新しい記事 ユニバーサルEA：カスタムストラテジーと補助トレードクラス(その3) はパブリッシュされました: この記事では、ストラテジーの取引エンジンのアルゴリズムを分析していきます。シリーズの3番目の部分は、このアプローチを使用して、特定の取引ストラテジーを開発する方法の詳細な分析があります。特別な注意が補助アルゴリズムに必要です - EAは、従来のインデクサーを使用して、システムとデータへのアクセスをログに記録します（Close[1]、Open[0]など） すべてのストラテジーを説明した後、そのインスタンスを作成し、必要なパラメータを指定
新しい記事 ニューラル ネットワーク: EAの自己最適化 はパブリッシュされました: ポジションを最適化し、コードのコマンドに従って定期的に条件を終了するEAを開発します。ニューラル ネットワーク (多層パーセプトロン) を分析し、戦略を実現するためのモジュールの形式で実装します。毎月 (毎週、毎日、または毎時) ニューラル ネットワークを最適化する EAを作成します。したがって、自己最適化 EA を開発します。 ライブラリ ファイルと関数の数百のうち、次のものに関心があります。 パッケージ 説明 alglib.mqh
新しい記事「 フィボナッチ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: 最も人気のあるテクニカル指標を使用して取引システムを設計する方法についての連載を続けます。今回の新しいテクニカルツールはフィボナッチです。このテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学びます。
ZZ Fibo Trader : ZZ Fibo Traderは、ZigZagの長い衝撃波にフィボナッチ線をプロットするSimple ZZ Fiboの使い方を簡単に示しています。さらに、このアルゴリズムは、決済逆指値を動かすための放物系の動作を示しています。 作者: Oleg Shenker
Asymmetric Trend Pressure : Asymmetric Trend Pressure指標は、トレンド方向と強度線を示し、さらに、トレンドの強気と弱気の要素を示すことができます。 作者: Scriptor
Smoothing Average : iMA(移動平均、MA)指標に基づいたエキスパートアドバイザーです。 シグナル反転。 ロットは固定またはリスクの割合です。 作者: Vladimir Karputov
Precipice : ランダムエントリ。 乱数ジェネレータによるエントリです。 作者: Vladimir Karputov
レンコン2.0 : 芯を持つ完全なレンコンチャートインジケータ。 ティックサイズ、Pip サイズ、またはポイントを使用して構成します。 作者: Guilherme Santos
i-ImpulseSystem : このインディケータはElder's Impluse system に基づいています。 作者: Dimitry
Pin bar and inside bar combination : Indicator to detect Pinbar + Insidebar combination. 作者: Kosuke Sakaguchi
Trend_Trail_Indicator : Trend Trail指標 作者: Scriptor
Mod_ATR_Trailing_Stop : ストップロス値の指標です。 作者: Scriptor
新しい記事「 改善された同事ローソク足パターン認識指標に基づく取引戦略 」はパブリッシュされました: メタバーベースの指標は、従来のものよりも多くのローソク足を検出しました。これが自動売買に本当に役立つのか、検証してみましょう。 その後、約5000の設定オプションのうち、シングルバーEAでは約600、メタバーEAでは約900（平均してより多くの取引をおこなうため）しか残りませんでした。これらをもとに1つのグラフを作成し、シングルバーEAとメタバーEAのトレーニング段階を比較してみましょう。 最小限の信頼できる最適化結果
新しい記事 初心者のためのクイックスタート、あるいはショートガイド はパブリッシュされました: 読者の皆さんこんにちは！この記事では、Expert Advisorsの作成やインディケーターの使い方などの基本的なコツを簡単に素早く掴めるように説明していきたいと思います。初心者対象で難しいサンプルの紹介は行いません。 作者: Dmitriy Parfenovich
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