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2023.11.24
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2023.11.21
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MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方（第1回）：ADXとパラボリックSARの組み合わせによる指標シグナル
この記事で紹介する多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートから複数の銘柄ペアの取引（新規注文、決済注文、注文の管理など）を行うことができるEA（自動売買ロボット）です。
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。
2023.11.21
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2023.11.21
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43回）：報酬関数なしでスキルを習得する".
強化学習の問題は、報酬関数を定義する必要性にあります。それは複雑であったり、形式化するのが難しかったりします。この問題に対処するため、明確な報酬関数を持たずにスキルを学習する、活動ベースや環境ベースのアプローチが研究されています。
2023.11.21
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42回）：先延ばしのモデル、理由と解決策".
強化学習の文脈では、モデルの先延ばしにはいくつかの理由があります。この記事では、モデルの先延ばしの原因として考えられることと、それを克服するための方法について考察しています。
2023.11.21
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41回）：階層モデル".
この記事では、複雑な機械学習問題を解決するための効果的なアプローチを提供する階層的訓練モデルについて説明します。階層モデルはいくつかのレベルで構成され、それぞれがタスクの異なる側面を担当します。
2023.11.21
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40回）：大量のデータでGo-Exploreを使用する".
この記事では、長い訓練期間に対するGo-Exploreアルゴリズムの使用について説明します。訓練時間が長くなるにつれて、ランダムな行動選択戦略が有益なパスにつながらない可能性があるためです。
2023.11.21
パブリッシュされた記事"リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第8回）：指標のロック".
この記事では、MQL5言語を使用しながら指標をロックする方法を見ていきます。非常に興味深く素晴らしい方法でそれをおこないます。
2023.11.21
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39回）：Go-Explore、探検への異なるアプローチ".
強化学習モデルにおける環境の研究を続けます。この記事では、モデルの訓練段階で効果的に環境を探索することができる、もうひとつのアルゴリズム「Go-Explore」を見ていきます。
2023.11.20
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さまざまな移動平均タイプをテストして、それらがどの程度洞察力に富むかを確認する
多くのトレーダーにとって移動平均指標が重要であることは周知の事実です。取引に役立つ移動平均タイプは他にもあります。この記事ではこれらのタイプを特定し、それぞれのタイプと最も人気のある単純移動平均タイプを簡単に比較して、どれが最良の結果を示すことができるかを確認します。
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2023.11.19
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2023.11.19
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