本稿では、Matlabプラットフォームでニューラルネットワークモジュールを実際に使用するための説明と手順を説明します。また、ニューラルネットワークモジュールを使用した取引システム作成の主な側面についても説明します。1つの記事で複合体を紹介できるようにするには、複数のニューラルネットワークモジュール機能を1つのプログラムに組み合わせるように変更する必要がありました。
自己組織化機能マップ（Kohonenマップ）の最も興味深い特徴に一つとして、データを監視することなく分類するという点です。基礎的な形式では、入力データの類似マップを作成します。SOMマップは、高次元のデータの分類とビジュアル化のために使用することができます。この記事では、Kohnenマップのいくつかの簡単な使用方法を紹介します。
この記事は、MQL4/5言語を使用してディープニューラルネットワークを最初から作成する方法を読者に教えることを目的としています。
本稿はファイナンシャルマーケット分析にファジー理論の概念を実用的に適用することに特化しています。エンベロープインディケータ上で2つのファジールールに基づくインディケータ生成シグナルの例を提供します。作成されたインディケータは複数のインディケータバッファを使用します。7個のバッファを計算に、5個のバッファをチャート表示に、2個をカラーバッファとします。
この記事では、一貫した科学的アプローチを用いて価格パターンを分析し、それに基づいてトレードアルゴリズムを構築するという、トレードアルゴリズムを開発するための方法論を考察します。 開発の理想を事例を用いて示します。
クラスター分析は、人工知能の最も重要な要素の1つです。この記事では、指標の傾きのクラスター分析を適用して、市場が横ばいであるかトレンドに従っているのかを判断するためのしきい値の取得を試みます。
この記事では、サポートベクター法に基づいて時系列を予測するアルゴリズムの理論と実際の使用法について説明します。また、このメソッドのMQL実装を提案し、テスト指標とエキスパートアドバイザーを提示します。このテクノロジーはまだMQLに実装されていません。まず、そのための数学を理解する必要があります。