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金融時系列の予測はあらゆる投資活動に必要とされる要素です。将来利益を得るために今資金を投入する、という投資そのもののコンセプトは、将来予測のコンセプトに基づいています。そのため、金融時系列の予測は、組織化された為替やその他有価証券の取引システムといった投資業界全体に根差すものです。
インディケータは市場における最近のイベントを表示してトレンドラインを示します。インディケータは推奨事項とテクニカル分析を考察する Thomas Demark の手法を考慮して作成されます。インディケータは、トレンドの一番最後の方向と最後から2番目の逆方向を表示します。
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。
本稿では DLL ライブラリ－ MetaTrader 4 と MATLAB の数学的デスクトップパッケージのインタラクションを可能にするラッパーの作成に関する考察を行います。また落とし穴とそれを克服する方法を説明します。本稿は Borland C++ Builder 6 コンパイラを使用している準備済みの C/C++ プログラマ―を対象としています。
この記事では、トーマス・デマーク方式によって発見されたTDポイントとTDラインを扱います。この方法については、実用的な使い方が明らかにされています。それに加えて、3つの指標とトーマスデマーク方式の概念を使用して、2つのエキスパートアドバイザーの書き込み処理を行います。
この記事では、ディープニューラルネットワークと予測の選択に関する以前の記事の続きです。ここでは、スタックRBMによって開始されたニューラルネットワークの関数を扱い、「darch」パッケージの実装をします。
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。