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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。
2023.11.28
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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。
2023.11.28
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2023.11.27
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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48回）：Q関数値の過大評価を減らす方法".
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。
2023.11.27
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2023.11.27
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47回）：連続行動空間".
この記事では、エージェントのタスクの範囲を拡大します。訓練の過程には、どのような取引戦略にも不可欠な資金管理とリスク管理の側面も含まれます。
2023.11.27
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46回）：目標条件付き強化学習(GCRL)".
今回は、もうひとつの強化学習アプローチを見てみましょう。これはGCRL（goal-conditioned reinforcement learning、目標条件付き強化学習）と呼ばれます。このアプローチでは、エージェントは特定のシナリオでさまざまな目標を達成するように訓練されます。
2023.11.27
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45回）：状態探索スキルの訓練".
明示的な報酬関数なしに有用なスキルを訓練することは、階層的強化学習における主な課題の1つです。前回までに、この問題を解くための2つのアルゴリズムを紹介しましたが、環境調査の完全性についての疑問は残されています。この記事では、スキル訓練に対する異なるアプローチを示します。その使用は、システムの現在の状態に直接依存します。
2023.11.27
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44回）：ダイナミクスを意識したスキルの習得".
前回は、様々なスキルを学習するアルゴリズムを提供するDIAYN法を紹介しました。習得したスキルはさまざまな仕事に活用できます。しかし、そのようなスキルは予測不可能なこともあり、使いこなすのは難しくなります。この記事では、予測可能なスキルを学習するアルゴリズムについて見ていきます。
2023.11.26
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ニューラルネットワークが簡単に（第38回）：不一致による自己監視型探索
強化学習における重要な問題のひとつは、環境探索です。前回までに、「内因性好奇心」に基づく研究方法について見てきました。今日は別のアルゴリズムを見てみましょう。不一致による探求です。
2023.11.26
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2023.11.21
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