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この記事では、取引リクエストの構造体、すなわち、リクエストの作成、サーバーに送信する前の事前検証、取引リクエストに対するサーバーの応答、および取引トランザクションの構造体の取り扱いについて検討します。取引注文をサーバーに送信するためのシンプルで便利な関数を作成し、すべての議論された内容に基づいて、取引トランザクションを通知するEAを作成します。
2024.01.08
2024.01.08
パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に（第51回）：Behavior-Guided Actor-Critic (BAC)".
最後の2つの記事では、エントロピー正則化を報酬関数に組み込んだSoft Actor-Criticアルゴリズムについて検討しました。このアプローチは環境探索とモデル活用のバランスをとりますが、適用できるのは確率モデルのみです。今回の記事では、確率モデルと確定モデルの両方に適用できる代替アプローチを提案します。
2024.01.08
パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に（第50回）：Soft Actor-Critic（モデルの最適化）".
前回の記事では、Soft Actor-Criticアルゴリズムを実装しましたが、有益なモデルを訓練することはできませんでした。今回は、先に作成したモデルを最適化し、望ましい結果を得ます。
2024.01.08
パブリッシュされた記事"パターン検索への総当たり攻撃アプローチ（第V部）：新鮮なアングル".
この記事では、私が長い時間をかけてたどり着いた、アルゴリズム取引に対するまったく異なるアプローチを紹介します。もちろん、これはすべて私の総当たり攻撃プログラムに関係しています。これには、複数の問題を同時に解決できるように多くの変更が加えられています。とはいえ、この記事はより一般的で可能な限りシンプルなものであるため、総当たり攻撃について何も知らない読者にも適しています。
2024.01.07
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本稿はMQL4言語関数の簡単なガイドです。MQL4からMQL5へプログラムを移植するのに役立つことでしょう。MQL4関数（トレーディング関数以外）にはそれぞれ記述とMQL5実装が存在します。そのため移行時間が大幅に削減されます。利便性を考え、MQL4関数はグループ分けされておりMQL4参照に似た形になっています。
2024.01.02
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前回は、連続的な行動空間でモデルを学習できるDDPG法を紹介しました。しかし、他のQ学習法と同様、DDPGはQ関数値を過大評価しやすくなります。この問題によって、しばしば最適でない戦略でエージェントを訓練することになります。この記事では、前述の問題を克服するためのいくつかのアプローチを見ていきます。
MetaTraderのマーケットからトレードロボットを購入し、インストールする方法
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2023.12.31
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2023.12.26
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2023.12.24
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2023.12.21
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2023.12.20
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2023.12.20
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2023.12.19
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2023.12.19
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2023.12.19
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2023.12.19
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2023.12.19
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2023.12.19
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2023.12.18
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2023.12.17
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2023.12.08
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2023.12.07
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2023.12.05
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2023.12.03
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2023.11.27
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2023.11.27
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2023.11.27
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2023.11.27
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2023.11.26
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2023.11.21
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2023.11.21
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2023.11.16
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