Tu Lin Jiang / プロファイル

オブジェクト指向プログラミングは、読みやすく修正しやすい、よりコンパクトなコードの作成を可能にします。ここでは3つのONNXモデルの例を見てみましょう。

MQL5 が OpenCLに対するネイティブサポートを開始して1年以上経過しました。とはいうものの、Expert Advisors、インディケータ、スクリプトで並列計算を行うことの真の価値を解っているユーザーは多くありません。本稿はみなさんが MetaTrader 5 トレーディングターミナルでこの技術を使ってみることができるようにお手持ちのコンピュータに OpenCL をインストールしセットアップするお手伝いをいたします。

本稿はMQL5 ウィザードおよび Hlaiman EA ジェネレータを用いたニューラルネットワーク EA の自動作成について述べます。理論的な情報をすべて学習する必要なくニューラルネットワークと簡単に連携し、ご自身のコードを書く方法をお伝えします。

今日、トレーダーはだれしもニューラルネットワークについて聞いたことがあり、それを使うのがかっこいいということがわかっています。多数の人がニューラルネットワークを利用してディールを行える人はスーパーヒューマンだと思っています。本稿ではニューラルネットワークのアーキテクチャを説明し、アプリケーションについて記述し、実用例を示していこうと思います。

本稿ではマシン学習の新しい視点方向－深層学習、より正確には深いニューラルネットワークについてお話します。第二世代のニューラルネットワークについて、その連携のアーキテクチャと主なタイプ、メソッド、学習ルール、主な欠点とそれに続き第三世代の開発とその主要タイプ、特殊性、トレーニング方法について簡単に再検討しています。実データについて集積されたオートエンコーダのウェイトによって開始される深いニューラルネットワークの構築とトレーニングにおける実践的実験を行います。入力データを選択するところから行列偏差までの全段階について詳細にお話します。本稿最終部分は MQL4/R を基にした内蔵インディケータを持つ Expert Advisor での深いニューラルネットワークのソフトウェア実装です。