記事、ライブラリコメント - ページ 73

新しい記事「 MQL5の圏論（第21回）：LDAによる自然変換 」はパブリッシュされました: 連載21回目となるこの記事では、自然変換と、線形判別分析を使ったその実装方法について引き続き見ていきます。前回同様、シグナルクラス形式でその応用例を紹介します。 自然変換 についての考察を続けるにあたり、この記事では時系列予測への応用についてさらに考察します。自然な変換は、関連性のあるデータセットから推測できることが多いです。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第56回）：核型ノルムを研究の推進力に 」はパブリッシュされました: 強化学習における環境の研究は喫緊の課題です。いくつかのアプローチについてすでに見てきました。この記事では、核型ノルムの最大化に基づくもう一つの方法について見てみましょう。これにより、エージェントは新規性と多様性の高い環境状態を特定することができます。 強化学習は、エージェントが独立して環境を探索するというパラダイムに基づいています。エージェントは環境に影響を与え、それが環境の変化につながります。その見返りとして、エージェントは何らかの報酬を受け取ります。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第55回）：対照的内発制御（Contrastive intrinsic control、CIC） 」はパブリッシュされました: 対照訓練は、教師なしで表現を訓練する方法です。その目標は、データセットの類似点と相違点を強調するためにモデルを訓練することです。この記事では、対照訓練アプローチを使用してさまざまなActorスキルを探究する方法について説明します。 対照的内発制御アルゴリズムは、フィードバックを使用して環境内でエージェントを訓練し、状態と行動の軌跡を取得することから始まります。次に 対照予測コーディング（Contrastive

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第54回）：ランダムエンコーダを使った効率的な研究(RE3) 」はパブリッシュされました: 強化学習手法を検討するときは常に、環境を効率的に探索するという問題に直面します。この問題を解決すると、多くの場合、アルゴリズムが複雑になり、追加モデルの訓練が必要になります。この記事では、この問題を解決するための別のアプローチを見ていきます。

新しい記事 平均足インジケーターに基づくトレーディングシステムの例 はパブリッシュされました: この記事は、トレーディングにおける平均足インジケーターの使用についての疑問を詳しく見ていきます。このインジケーターに基づき、簡単な取引システムが検討され、MQL55アドバイザーが記述されました。取引処理は、Standardクラスライブラリに基づき実行されます。トレーディング戦略のテスト結果は、履歴に基づき、内蔵MetaTrader5ストラテジーテスター使用し、取得されます。 作者: Dmitry Voronkov

新しい記事「 GUI：MQLで独自のグラフィックライブラリを作成するためのヒントとコツ 」はパブリッシュされました: GUIライブラリの基本的な使い方を説明し、GUIライブラリがどのように機能するのかを理解し、さらには自分自身のライブラリを作り始めることができるようにします。 GUIライブラリの開発は、AI、(優れた) ニューラルネットワーク、... 自分が開発していないGUIライブラリの使用に習熟するなどの非常に高度なものは別として、MetaTrader 5のコンテキストで誰もが考えることができる 最大 の非具体的なプロジェクトの1つです。

新しい記事「 信頼区間を用いて将来のパフォーマンスを見積もる 」はパブリッシュされました: この記事では、自動化された戦略の将来のパフォーマンスを推定する手段として、ブーストラッピング技術の応用について掘り下げます。

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第08回）：:簡単なMQL5でのK平均法 」はパブリッシュされました: データサイエンティストやトレーダーにとってデータマイニングは非常に重要です。多くの場合、データは私たちが思っているほど単純ではありません。人間の目は、データセット内のささいな基本パターンと関係を理解できません。k平均法アルゴリズムがその助けになるかもしれません。調べてみましょう... クラスタリング分析は、同じ属性を持つオブジェクトが同じグループ（クラスター）内に配置されるように、一連のオブジェクトをグループ化するタスクです。

Past Regression Deviated（過去回帰のずれ） : チャンネルトレンド指標。 作者: Nikolay Kositsin

BullsBearsEyes EA : BullsBearsEyesindicatorカスタム指標に基づいたエキスパートアドバイザーです。 作者: Vladimir Karputov

EMA LWMA RSI : このエキスパートアドバイザーは2つのiMA (移動平均、Moving Avrage, MA)とiRSI (相対力指数、Relative Strength Index, RSI)指標に基づいています。 作者: Vladimir Karputov

Woodies CCI : Woodies CCIは、Ken Woodsによって開発されたモメンタム指標で、期間14のコモディティチャネル指数（CCI）に基づいています。 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第44回）：ダイナミクスを意識したスキルの習得 」はパブリッシュされました: 前回は、様々なスキルを学習するアルゴリズムを提供するDIAYN法を紹介しました。習得したスキルはさまざまな仕事に活用できます。しかし、そのようなスキルは予測不可能なこともあり、使いこなすのは難しくなります。この記事では、予測可能なスキルを学習するアルゴリズムについて見ていきます。

super-signals : トレンド変化のセマフォ矢印指標 作者: Nikolay Kositsin

SHI Channel true (NB-channel) : SHI_Channel_trueは自動的にチャート上にBarishpolts動的移動チャネルを示します。 作者: Nikolay Kositsin

スーパー・パスバンド・フィルタ2.0 : ジョン・エラーズによって記述されたスーパー・パスバンド・フィルタ。 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 MQL5を使った線の扱い方 」はパブリッシュされました: 今回は、MQL5によるトレンドラインや支持線と抵抗線といった、最も重要な線の扱い方についてご紹介します。

新しい記事 メタトレーダー5の EA の自動最適化 はパブリッシュされました: この記事では、MetaTrader5での自己最適化メカニズムの実装について説明します。 最初の Metatrader 5 インスタンスは24時間実行していますが、このインスタンスは BuddyIlanEAをホストしており、現在動作するEA(Optimizer EA) と、2番目のMetatrader5インスタンスの最適化プロセスを開始します。 プロセスの終わりに、オプティマイザEAは、実行中のBuddy IlanEAによって読み取られるグローバル変数に最適化された値を設定します。

新しい記事 SQLite: MQL5 での SQL データベースのネイティブな処理 はパブリッシュされました: トレード戦略の開発には、大量のデータの処理が関連しています。 今では、MQL5 で直接 SQLite に基づいた SQL クエリを使用してデータベースを操作できるようになりました。 このエンジンの重要な特徴は、データベース全体がユーザーのPC上の単一のファイルに配置されるということです。 メタエディターでの SQL クエリのデバッグ データベースを操作するためのすべての関数は、コードが失敗した場合にエラーコードを返します。 次の操作を行うと、次の 4

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20回）：FOREX (I) 」はパブリッシュされました: この記事の最初の目的は、外国為替取引のすべての可能性をカバーすることではなく、少なくとも1つのマーケットリプレイを実行できるようにシステムを適応させることです。シミュレーションはまた別の機会にしますが、ティックがなくバーだけでも、少しの努力で外国為替市場で起こりうる取引をシミュレートすることができます。シミュレーターをどのように適応させるかを検討するまでは、この状態が続くでしょう。システム内部でFXのデータに手を加えずに作業しようとすると、さまざまなエラーが発生します。

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19回）：必要な調整 」はパブリッシュされました: ここでは、コードに新しい関数を追加する必要がある場合に、スムーズかつ簡単に追加できるように基礎を整えます。現在のコードでは、有意義な進歩を遂げるために必要な事柄の一部をまだカバーまたは処理できません。最小限の労力で特定のことを実装できるようにするには、すべてを構造化する必要があります。すべてを正しくおこなえば、対処が必要なあらゆる状況に非常に簡単に適応できる、真に普遍的なシステムを得ることができます。

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18回）：ティックそしてまたティック(II) 」はパブリッシュされました: 明らかに、現在の指標は1分足を作成するのに理想的な時間からは程遠いです。それが最初に修正することです。同期の問題を解決するのは難しくありません。難しそうに思えるかもしれませんが、実際はとても簡単です。前回の記事の目的は、チャート上の1分足を作成するために使用されたティックデータを気配値ウィンドウに転送する方法を説明することであったため、必要な修正はおこないませんでした。 各記事に対する私の考えは、人々に MetaTrader 5プラットフォームと

Nerve : スクリプトは、平均および加重銘柄のボラティリティを計算します。 作者: Denis Kudryashov

新しい記事「 時系列マイニングのためのデータラベル（第1回）：EA操作チャートでトレンドマーカー付きデータセットを作成する 」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、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。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。

新しい記事 MetaTrader 5のトレードシグナル：PAMM アカウントへのよりよい代替手段 はパブリッシュされました: MetaTrader 5 が今 トレードシグナル を備え、そのため投資家や幹事会社に力強いツールを提供できることをうれしく思います。成功しているトレーダーのトレードをフォローする間にも、ターミナルは自動でそれらをみなさんのアカウントに再生しているのです。 MetaTrader 5 ターミナルは新しい関数やオプションを追加して絶えず進化しています。またトレードシグナルはトレーダーのみなさんに提供される別の重要な機能の代表で

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第53回）：報酬の分解 」はパブリッシュされました: 報酬関数を正しく選択することの重要性については、すでに何度かお話ししました。報酬関数は、個々の行動に報酬またはペナルティを追加することでエージェントの望ましい行動を刺激するために使用されます。しかし、エージェントによる信号の解読については未解決のままです。この記事では、訓練されたエージェントに個々のシグナルを送信するという観点からの報酬分解について説明します。

新しい記事「 エキスパートアドバイザーのQ値の開発 」はパブリッシュされました: この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)がストラテジーテスターで表示できる品質スコアを開発する方法を見ていきます。Van TharpとSunny Harrisという2つの有名な計算方法を見てみましょう。 この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)がストラテジーテスターで表示できる品質スコアを開発する方法を見ていきます。下の図1では、OnTester

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第52回）：楽観論と分布補正の研究 」はパブリッシュされました: 経験再現バッファに基づいてモデルが訓練されるにつれて、現在のActor方策は保存されている例からどんどん離れていき、モデル全体としての訓練効率が低下します。今回は、強化学習アルゴリズムにおけるサンプルの利用効率を向上させるアルゴリズムについて見ていきます。

Auto ADX : iADX (平均方向移動指数、ADX) に基づくEA。 作者: Vladimir Karputov

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16回）：新しいクラスシステム 」はパブリッシュされました: もっと仕事を整理する必要があります。コードはどんどん大きくなっており、今やらなければ不可能になります。分割して征服しましょう。MQL5では、このタスクを実行するのに役立つクラスを使用することができますが、そのためにはクラスに関する知識が必要です。おそらく初心者を最も混乱させるのは継承でしょう。この記事では、これらのメカニズムを実用的かつシンプルな方法で使用する方法を見ていきます。