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2022年です。 「黄金の十億」の概念を密かに宣言した世界のエリートは、人口を経済的に奴隷にするという陰湿な計画を実行し続けています。惑星地球の住民のほとんどは、彼らが操作されていることを理解していません。 心理的操作やデジタルゾンビの影響を受けない世界のさまざまな地域の反乱軍のプログラマーは、量子人工知能を備え、金融システム全体を制御する世界のエリートのメインサーバーのコアにアクセスすることができました。人工知能量子ネットワーク「Puppeteer」は不正アクセスを検出し、極秘データの送信チャネルを閉鎖しましたが、反政府勢力は市場を制御する重要なアルゴリズムを取得することができました。 反政府勢力に対する制裁措置に関連して、外国為替市場の管理に直接アクセスする能力を失い、彼らは影になり、暗号化された形式で盗まれたアルゴリズムを、既存の世界秩序。真実と経済的自由のための主要な戦闘機になったのはトレーダーでした！グローバル金融システムの運命は今や彼らの手に委ねられています！
本稿では、グリッドおよびマーチンゲール取引に適用される機械学習手法について説明します。驚いたことに、世界中のネットではこのアプローチはほとんどまたはまったくカバーされていません。記事を読んだ後は、自分自身の自動売買ボットを作成することができるでしょう。
本稿では、時間フィルタを使用した機械学習モデルの作成について検討し、このアプローチの有効性について説明します。人的要因はモデルに特定の曜日の特定の時間に取引するように指示するだけで排除できるようになっています。パターン検索は、別のアルゴリズムで提供できます。
本記事では、実データを活用したアクティブな機械学習手法について考察するとともに、その長所と短所について考察していきます. おそらく、いくつかの方法が有用であるとわかるでしょうし、機械学習モデルのアーセナルにインクルードするでしょう. トランスダクションは、サポートベクターマシン（SVM）の共同発明者であるVladimir Vapnik氏が紹介しています.
本稿では、モデルの一般化可能性を向上させることを目的としたデータ変換への可能なアプローチの1つについて説明し、CatBoostモデルの抽出と選択についても説明します。
PythonでCatBoost分類器を訓練してモデルをmql5にエクスポートし、モデルパラメータとカスタムストラテジーテスターを解析します。Python言語とMetaTrader5ライブラリは、データの準備とモデルの訓練に使用されます。
この記事では、季節的特徴の拡張である自己相関ヒートマップと散布図を紹介します。 この記事の目的は、"マーケットメモリ"が季節的な性質を持ち、任意のオーダーの増分の最大相関によって表現されることを示すものです。
この記事では、Boxplotを使用して価格時系列のシーズン特性を表示します。 各Boxplot(あるいは"ボックスアンドウイスキーダイアグラム") は、データセットに沿って値がどのように分布しているかを示す優れたものです。 Boxplotは、視覚的に似ていますが、ローソク足チャートと混同しないでください。
分数階微分は十分に広い範囲で使用されています。例えば、機械学習アルゴリズムには通常微分された級数が入力されます。 問題は、機械学習モデルが認識できるように、利用可能な履歴に従って新しいデータを表示する必要があることです。本稿では、時系列の微分に対する独自のアプローチを検討します。本稿にはさらに、この微分された級数に基づく自己最適化取引システムの例が含まれています。
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