Chao Jie Shen / プロファイル

「過去に得た利益は将来の成功を保証するものではない」ということを誰しも解っています。それでも、トレーディングシステムを推定することができるのは大事なことです。本稿ではトレード結果を推定するのに役立つ簡単で便利な方法を取り上げます。

私はプロのプログラマではありません。そのため、トレーディングシステムの作業をする際、「シンプルから複雑へ」という原則は私にとって重要なものです。では私にとってシンプルとは正確にどういうことを言うのでしょうか？まず、システム作成プロセスの視覚化、そしてその動作のロジックです。また、手書きコードを最小限に抑えることです。本稿では、Matlabパッケージを基にトレーディングシステムを作成し検証することを目指しています。そしてIMetaTrader 5用のExpert Advisorを書いていきます。検証段階ではMetaTrader 5からの履歴データを使用します。

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。

最適化のプロセスにはコンピュータや MQL5 クラウドネットワーク検証エージェントのリソースも大量に必要とします。本稿では作業の促進とMetaTrader 5 ストラテジーテスタの改良に利用する簡単な考えをいくつか取り上げます。こういったアイデアはドキュメンテーション、フォーラム、記事から得ました。

読者の皆さんこんにちは！この記事では、Expert Advisorsの作成やインディケーターの使い方などの基本的なコツを簡単に素早く掴めるように説明していきたいと思います。初心者対象で難しいサンプルの紹介は行いません。

この論説ではトレーディングシステムのアルゴリズムと要素の作成の原理を要約しシステム化する。この論説はエキスパートアルゴリズムの設計について考察する。トレーディングシステムCExpertAdvisor クラスのある例について考察する。これはトレーディングシステムを素早く簡単に開発するのに使える。

この記事は、Meta Trader 5を使用したトレード予想の投稿に関する完成されたソリューションについて紹介することを目的としています。様々なアイディアをカバーしており、Meta Traderにおける記述文を投稿する専門サイトを使用することから、Webプログラミングなしで視覚的にWebサイトを構築したり、分析者を読者がフォローすることができるSNSサービスとの統合まで行うことができます。ここで紹介されているソリューションは、完全無料提供されており、eメールやftpサービスの基礎的な知識を持っている人なら誰でもセットアップすることが可能です。専門的なホスティング技術や、トレーディング予想サービスと同様のものを使用することができ、全く障害がありません。

トレードシステムのルールを見つけ、それをExpert Advisorにプログラムするのが仕事の半分です。Expert Advisorはトレーディング結果を集積するので、いくらかの処理を修正する必要があります。本項では、バランス曲線の勾配測定のフィードバックを作成することで、Expert Advisorのパフォーマンスを向上させる方法の一つについて述べます。

この記事では、機械学習モデルで使用する入力変数（予測変数）の選択、前処理および評価の詳細に焦点を当てています。新しいアプローチと予測分析とモデルの可能性と過学習への影響を考慮します。モデルを使用した全体的な結果は、この段階の結果に依存します。予測変数の選択に、新しい、オリジナルなアプローチを提供します。

トレード用の特定のニューラルネットワークプログラムが高価で複雑そうであったら、反対にシンプル過ぎると思えたら、NeuroPro をお試しください。それは無料でアマチュア用の最適な機能セットが備えられています。本稿では MetaTrader 5 と連携してそれを利用する方法をお伝えします。

マーケット価格は需要と供給の間の安定したバランスから形作られ、それは逆に経済、政治、心理要因の多様性に依存します。こういった要因の影響原因同様、性質の異なることですべての構成要素を直接考慮するのは困難です。本稿は 念入りに作られた回帰モデルを基にしたマーケット価格予測について述べます。

この記事では、執筆者は遺伝的アルゴリズムを使用した進化計算について紹介しています。例を用いながらアルゴリズムの機能について紹介し、実用的な推奨される用例を提示しています。

遺伝的アルゴリズムは最適化の問題を解決するために使用されます。このような問題の例として、ニューロネットワークの学習、つまりエラーを最小限にするための、このような重み値の選択を用いることができます。遺伝的アルゴリズムのベースにはランダム探索法があります。

本稿ではマクロ経済統計に対する重回帰分析のアプリケーションについか考察します。また通貨ペア EURUSD の例に基づく為替レートにおけるその統計の影響評価の洞察も提供します。その評価により初心者トレーダーにも利用可能となるファンダメンタル分析の自動化ができます。

市場サイクルの確率密度関数（PDF）がガウス性では残らず、むしろ正弦波のPDGとして維持され、大半のインジケーターがその市場サイクルPDFがガウス性であると想定しています。その解決策は、フィッシャートランスフォームを使用することです。フィッシャートランスフォームは、いかなる波形のPDFをガウス性に変換します。この記事は、フィッシャートランスフォームの裏にある数学と、対するフィッシャートランスフォーム、トレーディングへの適用例を紹介します。反対のフィッシャートランスフォームに基づく所有のトレーディングシグナルモジュールが紹介され、評価されます。

本稿は、適用統計に使用されるランダム変数の確率分布（標準、対数正規分布、二項分布、ロジスティック分布、指数分布、コーシー分布、ストゥーデンとの t-分布、 ラプラス分布、 ポアソン分布、双曲線正割分布、 ベータ分布、ガンマ分布）について述べます。またこういった分布を処理するクラス特性についても述べます。

この記事では、CFTCレポート分析ツールを開発していきます。以下の問題の解決を図っていきます：中間処理や変換なしに、公正取引委員会からのCFTCレポートデータの直接使用を可能にするインジケーターの開発という点です。さらに、これとは異なった目的のために使用することができます：トレーディング戦略の実行においてエキスパートアドバイザーを使用する際に、自動的な分析を作動するスクリプトにおいて、インジケーターを作図し、そのほかのインジケータをデータとして図示することもできます。