Gang Wu / プロファイル

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。

MatlabからMetaTrader 4へDDEを用いてのデータの移送方法のステップごとのインストラクション

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。

本稿はテスターの最適化結果をよりよく理解する方法のメソッドについて説明します。また『有害な最適化』を避けるアドバイスも提供します。

本稿では、『市場での勘』の概念とそれを発展させる方法について詳しく説明します。ここに述べられる方法はシンプルなゲーム形式でのファイナンシャル ベッティングに基づいています。

本稿では, MT4ターミナルにて角度の測定によるトレード分析のメソッドについて考察します。 この記事では、トレンドの動きの分析に角度を使用する一般的な計画だけでなく、トレード角度の分析の実用的なアプリケーションへの非標準メソッドを実装します。 この記事はまた、トレードに役立つ結論を導き出します。

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。

グラフィカルパターンを使った自動トレード戦略には、極値を検索する機能が必要です。既存のツールは、必ずしもこのような機能がありません。この記事で説明されているアルゴリズムは、チャート上のすべての極値を検出できます。ここで説明するツールは、トレンドやレンジに効率的です。得られた結果は選択した期間によって強く影響を受けず、指定したスケールでのみ定義されています。

この記事では、リバーシング（反転）技術について扱います。 以前に考慮されたツールの許容レベルまで最大残高ドローダウンを削減します。 利益を減少させるかどうかを確認します。 また、株式、コモディティ、インデックス、ETF、農業相場など、他の相場でのリバース方式の実行方法も確認します。 注意として、この記事には多くの画像が含まれています!

本稿では、バギングアンサンブルの分類品質を高めるために使用できる3つの方法を検討し、その効率を評価します。ELMニューラルネットワークのハイパーパラメータと後処理パラメータの最適化の効果が評価されます。

相場調査と相場分析には、複数の異なるアプローチがあります。 主なものには、テクニカルとファンダメンタルがあります。 テクニカル分析では、トレーダーは、価格、ボリュームなど、相場に関連する数値データとパラメータを収集、処理、分析します。 ファンダメンタルズでは、トレーダーは相場に直接的または間接的に影響を与えるイベントやニュースを分析します。 この記事では、価格速度測定方法を扱い、その方法に基づいてトレード戦略を研究します。

Kohonen ネットワークを扱うために設計されたユニバーサルツールに基づいて、最適なEAパラメータを分析して選択するシステムを構築し、時系列の予測を検討します。 第 I 部では、必要なアルゴリズムを追加して、一般に公開されているニューラルネットワーククラスを修正し、改善しました。 今回はこれを実践に応用しましょう。

数多くのトレーダーがニューラルネットワークを話題にしますが、それは何なのか、何ができるのか、を知る人はほとんどいません。本稿では、人工知能の世界に少し光を当てます。そしてネットワーク用のデータを正しく準備する方法を説明します。また、プログラム Matlab を用いて予測例を見ていきます。

CSV ファイルを介した MetaTrader 4 と Matlab 間のデータ配列交換作成法の段階的手順。