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  • Volume Profile + Range v6.0 Volume Profile + Range v6.0(元TPO)。与えられた時間間隔での価格レベルによる取引の分布。ヒストグラムとして表示。

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MT4のストラテジーテスターでバイナリーオプションを行う方法

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トレード履歴のカスタム表示とレポート図の作成

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この記事では、トレード履歴を評価するためのカスタム・メソッドについて説明します。 2つのクラスが、ヒストリーを分析するために書かれ、ダウンロード可能です。 最初のトレード履歴を収集し、要約表として表します。 2番目は、統計情報を扱います。: 変数を計算し、トレード結果のより効率的な評価チャートを構築します。

初心者向け MQL4 言語はじめに

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この記事シリーズは、プログラミングのことは何も知らないが、最短の時間、最小の労力でできるだけ速く MQL4 言語を学びたいという願いを持つトレーダーを対象としています。みなさんが『オブジェクト指向』、『三次元配列』などのフレーズに恐れをいだいているなら、本稿はそんな人が必要とするものです。レッスンは最大に迅速な結果を出すために作成されています。そのうえ、情報は理解しやすいように提供されています。理論を深く掘り下げすぎることはしませんが、初回レッスンですでに実用的な効用を得ることでしょう。

パブリッシュされた記事"アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの活用 パート II. 最適化と予測".

アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの活用 パート II. 最適化と予測

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。

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  • b-clock 新しいローソク足が出現する前に残された分と秒を表示します。
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MT4のストラテジーテスターでバイナリーオプションを行う方法

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ローソク足分析技術の研究(第1部): 既存パターンの確認

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本稿では、よくあるローソク足のパターンを考察し、それが今日の市場で依然として適切で効果的であるかどうかの理解を試みます。ローソク足分析は20年以上前に登場し、それ以来かなり普及しています。日本発祥のローソク足は、多くのトレーダーによって、最も便利で分かりやすい資産価格の視覚化形式だと考えられています。

ジグザグの力(第二部)データの受け取り、処理、表示の例

ジグザグの力(第二部)データの受け取り、処理、表示の例

本稿の最初の部分では、変更されたジグザグ指標と、そのタイプの指標のデータを受け取るためのクラスについて説明しました。ここでは、これらのツールに基づいて指標を開発する方法を示し、ジグザグ指標によって形成されたシグナルに従って取引を行うことを特徴とするテスト用のEAを作成します。さらに、本稿ではグラフィカルユーザインタフェースを開発するためのEasyAndFastライブラリの新しいバージョンを紹介します。

10 新しいチャートを超える数がパブリッシュされました:

차트 GBPUSD, M15, 2019.03.25 18:30 UTC, Tickmill Ltd, MetaTrader 4, Demo
GBPUSD, M15
Chart GBPUSD, H1, 2019.04.05 18:55 UTC, ServiceComSvg Limited, MetaTrader 4, Real
GBPUSD, H1
图表 EURUSD, H4, 2019.03.21 16:46 UTC, MetaQuotes Software Corp., MetaTrader 4, Demo
EURUSD, H4

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パブリッシュされた記事"Net FrameworkとC#に基づくエキスパートアドバイザーと指標のためのグラフィカルインターフェイスの開発".

Net FrameworkとC#に基づくエキスパートアドバイザーと指標のためのグラフィカルインターフェイスの開発

本稿では、Visual Studioを使用してグラフィカルウィンドウを作成してからエキスパートアドバイザーのMQLコードに統合する簡単で迅速な方法を紹介します。専門家ではないユーザを対象としており、C#および.NETテクノロジに関する知識は必要ありません。

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  • Candle Time End and Spread このインディケータは、現在のスプレッドと同時にバー(ローソク足)を閉じるまでの時間を表示します。
  • 練行2.0オフライン この非取引エキスパートでは、1Mチャートでカスタム銘柄情報が生成されます。
  • Volume Profile + Range v6.0 Volume Profile + Range v6.0(元TPO)。与えられた時間間隔での価格レベルによる取引の分布。ヒストグラムとして表示。

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強化学習におけるモンテカルロ法の応用

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自己学習を行うEAを作成するためのReinforcement learningの適用。前回の記事では、Random Decision Forestアルゴリズムを学び、Reinforcement learning(強化学習)に基づく簡単な自己学習EAを作成しました。このアプローチの主な利点は、取引アルゴリズムを書くことの単純さと『学習」の高速性でした。強化学習(以下、単にRL)は、どのEAにも簡単に組み込むことができ、最適化のスピードを上げられます。

トレード履歴のカスタム表示とレポート図の作成

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この記事では、トレード履歴を評価するためのカスタム・メソッドについて説明します。 2つのクラスが、ヒストリーを分析するために書かれ、ダウンロード可能です。 最初のトレード履歴を収集し、要約表として表します。 2番目は、統計情報を扱います。: 変数を計算し、トレード結果のより効率的な評価チャートを構築します。

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