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Большой интерес к работе с тиками и нейронными сетями(в часности третьего поколения).
本稿ではインディケータ、マルチタイムフレームインディケータの再作成および日本式ろうそく足を使用するクオート表示に関する著者の意見を簡潔に述べます。本稿はプログラムの特定部分には言及せｚす、一般的特徴を述べるものです。
本稿はファイナンシャルマーケット分析にファジー理論の概念を実用的に適用することに特化しています。エンベロープインディケータ上で2つのファジールールに基づくインディケータ生成シグナルの例を提供します。作成されたインディケータは複数のインディケータバッファを使用します。7個のバッファを計算に、5個のバッファをチャート表示に、2個をカラーバッファとします。
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。
配列は変数や関数と共にほとんどすべてのプログラム言語に欠くことのできないものです。本稿はまず MQL5 初心者プログラマーに関心を持ってもらえる内容であり、経験あるプログラマーにとっては知識をまとめ体系化するのによい機会となるはずです。
本稿はストリームデータにおいて有用な信号（トレンド）を判断する方法の一つについて説明します。マーケットクオートに対して適用される小規模なフィルタリング（平滑化）テストが最終バーで再作成されないノンラギングデジタルフィルタ（インディケータ）作成の可能性を示しています。
本稿は高度なZigZag インディケータ作成の可能性を検証します。ノードを特定する考え方はエンベロープインディケータの使用に基づいています。連続したエンベロープに対する入力パラメータの特定の組合せを見つけることができ、そこでは ZigZag ノードはすべてエンベロープバンドの範囲 内にあると考えられます。結果的に新規ノードの座標を予測しようとすることができるのです。
インディケータエミッションはマーケットリサーチでほとんど研究されていない分野です。時間依存性データのひじょうに大きな配列を処理することで起こる分析の難しさがその主な理由です。既存のグラフ分析は資源集約的に過ぎ、そのためエミッションの時系列を利用する簡素なアルゴリズムの開発をもたらしました。本稿では視覚的（直観的イメージ）分析がどのようにエミッションの積分特性の研究に置き換えることができるのかを示します。トレーダー、自動売買システムの開発者双方に興味深いものとなることでしょう。
「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。
”百聞は一見にしかず”ということわざがあります。パリやヴェニスに関する本を読んだとしても、心のイメージに関して言えばこれらの美しい都市を夜に実際に歩いてみるのと同じ感覚を得ることはできません。ビジュアル化の利点は、私たちの生活のあらゆる部分で見つけることができます。それには市場も含まれます。例えば、チャートのプライスアナリストはインディケーターや、ストラテジーテスティングのビジュアル化ももちろん利用します。この記事ではMetaTrader 5のストラテジーテスターのすべてのヴィジュアライゼーション機能の説明をしていきます。
本稿では、未知の確率密度関数のカーネル密度推定を可能にするプログラム作成に取り組みます。そしてタスク実行のためにカーネル密度推定法を選択しました。本稿にはメソッドのソフトウェア実装コード、その使用例、説明が述べられています。
この記事では、未処理のオーダーを有効に活用するストラテジーや、それを表すためのメタ言語やそれに基づき動作する多目的ExpertAdvisorを中心に見ていきます。
たとえファンダメンタル分析支持者であったとしても、すべてのトレーダーは、特定の統計的な計算を使用し作業を行います。この記事は、統計の基礎、基礎的な要素を紹介し、意思決定における統計の重要性を示します。
この記事は、読者がボックスーコックス変換について詳しく知ることができることを意図されています。使用方法に関して取り組まれ、ランダムなシーケンスと実際の取引価格での変換率を評価を行うものに関しての例がいくつか提示されています。
トレーディングシステムを開発するとき、たいていインディケータとそのシグナルの最良の組合せを選ぶのに問題が起こります。判別分析はそのような組合せを見つける方法の一つです。本稿では、マーケットデータ収集のための EA 開発例を提供し、f Statistica ソフトウェアにおいてFOREXマーケットに対する予測モデル構築のための判別分析の使用を解説します。
複雑なトレーディングシステムも、よく見てみると複数の簡単な取引シグナルに基づいていることがわかります。ですから、開発の初心者はすぐに複雑なアルゴリズムを書き始める必要はありません。この記事ではセマフォインディケーターを使って取引を行うトレーディングシステムの例を紹介します。
この記事では、オブジェクト指向プログラミングを使うMetaTrader 5のマルチタイムフレームとマルチ通貨パネルの作成の仕方を解説します。主な目的は、パネルのコードを変更することなく、価格や価格の変化、インディケーターの値や売買条件のカスタマイズなど 多くの異なった種類のデータを表示することのできる汎用パネルの作成です。
本稿ではMetaTrader 5 の ENCOGへの連携をご紹介します。これは発展したニューラルネットワークとマシン学習のフレームワークです。 標準的テクニカルインディケータを基にしたシンプルなニューラルネットワークインディケータとニューラルインディケータを基にしたExpert Advisor についても語ります。ソースコード、コンパイルされたバイナリ、 DLL、トレーニングされたネットワークはすべて添付があります。
本稿は AutoElliottWaveMakerのレビューを行います。 - 手動と自動の組合せの波形ラベリングを表す MetaTrader 5 におけるElliott Wave分析に対する初めての開発です wave labeling. 波形分析ツールは包括的に MQL5 で書かれており、外部 dll ライブラリはインクルードしていません。これは MQL5で洗練されたおもしろいプログラムが開発できる（するべきである）というもうひとつの証明です。
本稿は MQL4 および MQL5で EA、インディケータ、スクリプトを作成するまったく新しい方向にわれわれを導きます。将来、このプログラミングパラダイムが EAを実装するすべてのトレーダーにとってしだいに基本となり標準となることでしょう。オートマタ準拠プログラミングパラダイムを使用することで MQL5 および MetaTrader 5 の開発者は新しい言語MQL6、そして新しいプラットフォームMetaTrader 6を作成に近づくのです。
MQL5 言語機能がタスク遂行に十分でなければMQL5 プログラマーは別のツールを使用する必要があります。別のプログラム言語によって仲介DLL を作成する必要があります。MQL5 にはさまざまなデータタイプを表示し、それを API に転送する機能がありますが、残念ながら MQL5 は受け付けられたポインタからデータを抽出することに関する問題を解決することはできません。本稿ではすべての "i" にドットを打ち、複雑なデータタイプを交換し、それと連携するメカニズムを示していきます。