bjhchong / プロファイル

本稿は、みなさんのコードに複数のニューラルネットワークを取り入れて無料の人工ニューラルネットワークライブラリ（FANN）を活用し、MQL4 コードでニューラルネットワークを簡単に利用する方法をお見せします。

多くの戦略では、レンジか否かを検出することが不可欠です。ストラテジーテスターを使用する方法を示し、ADXを最適化します。同様に、このインジケータがニーズを満たすかどうかを決定し、レンジやトレンドの平均を知ることができます。

このディープニューラルネットワークシリーズ第2稿では、モデルを訓練するためのデータを準備する過程で予測変数の変換と選択を検討します。

「サポートベクターマシン」は生物情報学分野でこれまで長く利用され、複雑なデータセットを評価し、データ分類すに利用できる有用なパターンを抽出するため数学を利用しています。本稿はサポートベクターマシンとは何か、それがどのように役立つか、またなぜ複雑なパターンを抽出するのに便利かを考察します。そしてそれをマーケットに応用する方法、およびトレードを行う上で将来役立つであろう使用方法を調査します。また「サポートベクターマシン学習ツール」を使用し、読者のみなさんがご自身のトレーディングで実験することができる実用例を提供します。

本稿は、FANN2MQL によるニューラルネットワークの使用方法を簡単な例を用いて説明するために書かれました。