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ニューラルネットワークが簡単に(第83回):「Conformer」Spatio-Temporal Continuous Attention Transformerアルゴリズム
この記事では、天気予報を目的に開発されたConformerアルゴリズムについて紹介します。天気の変動性や予測の難しさは、金融市場の動きとしばしば比較されます。Conformerは、Attentionモデルと常微分方程式の利点を組み合わせた高度な手法です。
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パブリッシュされた記事"MQL5とPythonで自己最適化EAを構築する".

この記事では、市況に基づいて取引戦略を自律的に選択変更できるエキスパートアドバイザー(EA)を構築する方法について解説します。マルコフ連鎖の基本を学び、それがアルゴリズムトレードにどのように役立つかを探っていきます。
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市場力学をマスターする:支持&抵抗戦略エキスパートアドバイザー(EA)の作成
支持&抵抗戦略に基づく自動売買アルゴリズム開発のための包括的ガイドです。MQL5でEAを作成し、MetaTrader 5でテストするための、価格帯行動の分析からリスク管理までのあらゆる側面に関する詳細情報が含まれます。

この記事では、一般的なLinuxバージョン(UbuntuとDebian)にMetaTrader 5をインストールする簡単な方法を示します。これらのシステムは、サーバーハードウェアだけでなく、トレーダーのパーソナルコンピューターでも広く使用されています。
パブリッシュされた記事"時系列の非定常性の指標としての2標本コルモゴロフ–スミルノフ検定".

この記事では、最も有名なノンパラメトリック同質性検定の1つである2標本のコルモゴロフ–スミルノフ検定について考察します。モデルデータと実際の相場の両方が分析されています。また、この記事では非定常性指標(iスミルノフ距離)の構築例も紹介しています。
パブリッシュされた記事"パラボリックSARを使ってトレーリングストップを追加する方法".

取引戦略を作成する際には、さまざまな保護ストップのオプションをテストする必要があります。その中で、価格に追随してストップロスレベルをダイナミックに引き上げる方法が考えられます。その最有力候補として、パラボリックSAR指標が挙げられます。これ以上シンプルで視覚的にわかりやすい指標はないでしょう。
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パブリッシュされた記事"多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第9回):単一取引戦略インスタンスの最適化結果の収集".

EA開発の主な段階を概説しましょう。最初におこなうべき重要な作業の1つは、開発した取引戦略のインスタンスを最適化することです。最適化プロセスにおいて、テスターが通過したパスに関する必要な情報を一箇所に集約してみましょう。
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87回):時系列パッチ".

予測は時系列分析において重要な役割を果たします。この新しい記事では、時系列パッチの利点についてお話しします。
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- トレーダーのためのMQL5プログラミング - 書籍からのソースコード。第1部 本書の第1章では、MQL5言語と開発環境を紹介しています。MQL4(MetaTrader 4言語)と比較してMQL5言語で導入された新機能の1つは、オブジェクト指向プログラミング(OOP)のサポートです。これはC++に似ています。
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MQL5でのもみ合いレンジブレイクアウト戦略に基づくエキスパートアドバイザー(EA)の開発
この記事では、もみ合い期間後の価格ブレイクアウトを活用したエキスパートアドバイザー(EA)の作成手順を説明します。トレーダーは、もみ合いレンジを特定し、ブレイクアウトレベルを設定することで、この戦略に基づいて取引判断を自動化できます。EAは、誤ったブレイクアウトを回避しつつ、明確なエントリポイントとエグジットポイントを提供することを目的としています。
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時系列予測アルゴリズムの研究を続けます。この記事では、もう1つの方法であるU字型Transformerについて説明します。
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入力データの前処理がモデル訓練の安定性に大きく寄与することは、すでに広く知られています。オンラインで「生」の入力データを処理するために、バッチ正規化層が頻繁に使用されますが、時には逆の手順が求められる場合もあります。この記事では、この問題を解決するための1つのアプローチについて解説します。














































