記事、ライブラリコメント - ページ 7

新しい記事「 機械学習におけるガウス過程（第2回）：MQL5での分類モデルの実装とテスト 」はパブリッシュされました: MQL5におけるガウス過程ライブラリの主要なインターフェースであるIKernel、ILikelihood、IInferenceの実装について見ていきます。また、合成データを使用してその動作を確認し、分類用および回帰用のインジケータを実装します。これらのインジケータでは、新しいバーが追加されるたびにモデルを再学習するオンラインモードでの動作を確認します。 前回の 記事

新しい記事「 人工原子アルゴリズム(A3) 」はパブリッシュされました: 化学プロセスから着想を得たメタヒューリスティック最適化手法であるA3アルゴリズムをMQL5で実装します。調整可能なパラメータは2つだけであり、さらに小規模な集団を使用することで、十分な解の品質を維持しながら、高速に動作することを実現しています。

新しい記事「 市場シミュレーション：ポジション表示(IV) 」はパブリッシュされました: ここからは、これまで完全に独立していたさまざまなコンポーネントやアプリケーションを、互いに連携させていきます。Chart

新しい記事「 MQL5での量子ニューラルネットワーク（第3回）：量子ビットに基づく仮想量子プロセッサ 」はパブリッシュされました: 数学的アナロジーではなく、量子原理に基づく本格的な量子シミュレータを使用した取引システムの構築に焦点を当てています。このシステムでは、3つの仮想量子ビット、量子ゲート、重ね合わせの原理を使用して市場を分析します。また、MQL5で実装されたMetaTrader 5用自動売買EAとして実装されています。最大の成果は、単なるシミュレーションから、金融情報処理における実際の量子原理の利用へ移行したことです。 研究の 第2回

新しい記事「 MQL5における建値機能の実装（第2回）：ATRとRRRに基づく建値機構 」はパブリッシュされました: MQL5におけるATRおよびRRRRベースの建値機構の実装を完了し、パラメータを再入力することなく建値モードを簡単に切り替えられるクラスを新たに実装します。各建値方式の有効性を評価するため、複数のバックテストを実施し、アルゴリズム取引の観点からそれぞれのメリットとデメリットを分析します。

新しい記事「 初級から中級まで：FileSaveとFileLoad 」はパブリッシュされました: FileSaveおよびFileLoadのライブラリ関数を使用するいくつかの方法について見ていきます。特定の状況では、いくつかの制限や扱いにくさがあるため、これらの関数は用途が限られていると考える人も多いでしょう。しかし、この2つの関数がどのように動作するのかを正しく理解しておけば、さまざまな場面で多くの手間を省くことができます。また、これらはログファイルを扱うための優れた方法でもあります。 前回の「 初級から中級まで：サンドボックスとMetaTrader

新しい記事「 科学者コミュニティ最適化 (CoSO)：実装編 」はパブリッシュされました: 科学コミュニティを題材にした最適化手法の話題を引き続き取り上げます。CoSOは完成されたソリューションとして捉えるべきではなく、将来性のある研究プラットフォームとして考えるべきです。適切に発展させることで、CoSOは、適応性と変化への耐性が重要であり、計算時間がそれほど重要視されないタスクにおいて、その有用性を発揮できる可能性があります。

新しい記事「 MQL5での量子ニューラルネットワーク（第2回）：ALGLIBのマルコフ行列を用いたバックプロパゲーション学習 」はパブリッシュされました: 量子力学の原理と最新の機械学習手法を組み合わせた、アルゴリズム取引向けの革新的な量子ニューラルネットワークアーキテクチャを紹介します。このシステムには、量子的な効果（共鳴、干渉、デコヒーレンス）、異なる時間スケールに対応した多層記憶、ALGLIBライブラリを用いたマルコフ連鎖、そして適応型パラメータ制御が組み込まれています。すべてMQL5で実装されており、組み込みの行列・ベクトル型を使用することで、MetaTrader

新しい記事「 オプションを使わないオプション取引（第2回）：実取引への適用 」はパブリッシュされました: シンプルなオプション戦略と、それらをMQL5で実装する方法について説明します。まず基本的なEAを開発し、それを徐々に改良して、より複雑なものへ発展させていきます。 本連載 第1回 では、オプション取引という金融商品について簡単に説明し、その可能性、メリット、デメリットについて解説しました。また、原資産を使ってオプションを再現（エミュレーション）する方法について理論を構築し、それをMQL5で実際に実装しました。今回は、実際の市場取引においてオプションを運用してみます。

新しい記事 購入前に売買ロボットを検証する方法 はパブリッシュされました: MQL5 マーケットで売買ロボットを買うことは似たような選択肢をしのぐ明らかなメリットがあります。提供される自動化されたシステムを MetaTrader 5 ターミナルで直接徹底的に検証することができるのです。購入前にシステムを完全に把握するため、内蔵ストラテジーテスタで Expert Advisor を不都合なモードで注意して実行することができる／する必要があるのです。 作者: MetaQuotes Software Corp

新しい記事「 科学者コミュニティ最適化 (CoSO)：理論編 」はパブリッシュされました: メタヒューリスティック手法における取引戦略の効果的な最適化の秘訣。Community of Scientists Optimization (CoSO)は、科学者コミュニティの仕組みに着想を得た、集団ベースの新しい最適化アルゴリズムです。従来の自然界を模倣したメタファーとは異なり、CoSOでは、人間による科学活動の特徴的な側面、すなわち、学術誌への研究成果の発表、研究助成金をめぐる競争、研究チームの形成などをモデル化します。

新しい記事「 機械学習におけるガウス過程（第1回）：MQL5における分類モデル 」はパブリッシュされました: ガウス過程の分類モデルを扱います。まず、その理論的原理について学び、続いてMQL5におけるGPライブラリの実装へと進みます。 機械学習モデルであるガウス過程(GP)について、引き続き理解を深めていきます。前回の 記事

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：高精度分類のための効果的な特徴量抽出（最終章） 」はパブリッシュされました: Mantisフレームワークは、複雑な時系列を情報量の豊富なトークンへと変換し、リアルタイムで動作可能なインテリジェントな取引エージェントのための信頼性の高い基盤として機能します。 第1段階は、 エンコーダ の対照学習です。 EURUSD の M 1について、過去5年間の履歴データを使用して実施します。このデータ量と詳細度によって、 エンコーダ は市場状態を高品質かつ情報量豊富な潜在表現として構築できるようになり、これがシステム全体のその後の処理を支える基盤となります。

BestInterval : 最良の取引間隔を計算するためのライブラリです。 作者: fxsaber

新しい記事 運動継続モデル-チャート上での検索と実行統計 はパブリッシュされました: この記事では、運動継続モデルの1つをプログラムによって定義します。 この主なアイデアは、2つの波の定義です（メインと補正） 極値点については、フラクタルだけでなく、 "潜在的な " フラクタル-まだフラクタルとして形成されていない極値点を適用します。 この記事で記述されている継続モデルは2つの波から成っています（メインおよび補正）。 このモデルを模式的に図1に示します。 ABは主な波で、BCは補正波で、CDは主なトレンドに向う波です。 図1. 運動継続モデル チャート上では、次のようになります。 図2

新しい記事「 初級から中級まで：MetaTrader 5のサンドボックスにおけるファイル操作 」はパブリッシュされました: サンドボックスとは何かご存じでしょうか。また、サンドボックスをどのように扱うのかご存じでしょうか。もし、これらの質問のいずれかに「いいえ」と答えるのであれば、サンドボックスの基本的な動作原理を理解するために、この記事を読んでください。また、MetaTrader

新しい記事「 競争学習アルゴリズム(CLA) 」はパブリッシュされました: 教育プロセスのシミュレーションに基づく新しいメタヒューリスティック最適化手法である競争学習アルゴリズム(CLA)を紹介します。このアルゴリズムでは、解の集団を生徒と教師からなるクラスに編成し、エージェントが3つのメカニズムを通じて学習します。それは、クラス内で最も優れた生徒に従うこと、個人的な経験を活用すること、そしてクラス間で知識を共有することです。

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：高精度分類のための効果的な特徴量抽出(Mantis) 」はパブリッシュされました: Transformerアーキテクチャを基盤とし、対照学習による事前学習とハイブリッドアテンションを備えた、軽量な時系列分類向け基盤モデル、Mantisを紹介します。最高水準の精度とスケーラビリティを実現します。 Mantis フレームワークは、よく考えられたアーキテクチャと綿密な学習によって、一連のアイデアを信頼性の高いツールへと変えられることを示しています。このフレームワークの著者らが提示した 基盤

新しい記事「 市場シミュレーション：ポジション表示(III) 」はパブリッシュされました

新しい記事「 MQL5での量子ニューラルネットワーク（第1回）：インクルードファイルの作成 」はパブリッシュされました: 量子原理と人工知能に基づく取引システムを構築するための新しいアプローチを紹介しています。著者は、量子力学と最新のAIアーキテクチャを組み合わせることで、従来の機械学習の枠を超える独自のニューラルネットワークの開発について説明しています。

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：データ固有の依存性なしに時系列を一般化する（コアモデルモジュール） 」はパブリッシュされました: Mamba4Castフレームワークについての理解をさらに深めていきます。今回は、提案されたアプローチの実践的な実装について詳しく見ていきます。Mamba4Castは、新しい時系列データごとに長時間の事前適応を目的として設計されたものではなく、すぐに導入して使用することを目的として設計されています。ゼロショット予測という概念により、モデルは追加学習やハイパーパラメータの調整をおこなうことなく、実世界のデータに対して高品質な予測を生成できます。

新しい記事「 MQL5入門（第15回）：初心者のためのカスタムインジケーター作成ガイド(IV) 」はパブリッシュされました

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

Profit Loss calendar : P/Lカレンダー — 今月の損益を一目で把握。 P/Lカレンダーでは、今月の口座のパフォーマンスを日ごとに詳細に確認できます。これにより、最も成績が良かった日や悪かった日を特定したり、勝率を追跡したり、ターミナルの「履歴」タブをいちいち確認することなく、自身のトレードのリズムを把握したりすることができます。 Author: Zbynek Liska

MT4Orders : MetaTrader 4とMetaTrader 5の注文システムの並列使用。 作者: fxsaber

新しい記事「 市場シミュレーション（第24回）：ポジション表示(II) 」はパブリッシュされました

新しい記事「 初級から中級まで：オブジェクトイベント(IV) 」はパブリッシュされました: 前回の記事で始めた内容を完成させます。つまり、チャート上でオブジェクトを直接操作してサイズを変更できる、完全にインタラクティブな方法を実現します。このようなものを作成するには、MQL5についてもっと深い知識が必要だと、多くの人は考えるかもしれません。しかし実際には、基本的な知識とシンプルな概念を使うことで、チャート上のオブジェクトを直接操作する方法を実装できます。そして、その結果は非常に興味深く、かなり魅力的なものになります。

新しい記事「 Extremal Optimization (EO)アルゴリズム 」はパブリッシュされました: 極値最適化(EO, Extremal Optimization)アルゴリズムについて説明します。EOは、Bak-Sneppenの自己組織化臨界モデルに着想を得た最適化手法であり、システム内の最も悪い要素を選んで置き換えることで進化を促すという考え方に基づいています。EOの改良版である集団型アルゴリズムでは、理論的な原則から離れ、実用的な効率性を重視することで、強力な計算ツールが開発されています。

新しい記事「 市場シミュレーション（第23回）：ポジション表示(I) 」はパブリッシュされました

新しい記事「 初級から中級まで：オブジェクトイベント(III) 」はパブリッシュされました: 本記事では、次回の記事で扱う内容の土台を準備します。また、OBJ_LABELオブジェクトを、編集と移動の両方ができる完全にインタラクティブなものにする方法についても見ていきます。つまり、OBJ_LABELオブジェクトのテキストと位置の両方を、オブジェクトのプロパティダイアログを開くことなく変更できるようにします。 前回の記事では、次のアニメーションのような仕組みを実現できることを紹介しました。 アニメーション01