MQL5.community開発履歴

この記事では、信頼性と安定性のある操作を確保するために、マウスポインタを変更してコントロール指標との対話を有効にします。

ポートフォリオのリターンを最大化するために、AIを活用してポジションサイジングと注文数量を最適化する方法について解説します。本稿では、アルゴリズムを用いて最適なポートフォリオを特定し、期待リターンやリスク許容度に応じてポートフォリオを調整する手法を紹介します。このプロセスでは、SciPyライブラリやMQL5言語を活用し、保有中のすべてのデータを基に、最適かつ分散化されたポートフォリオを構築します。

このMetaTrader 5エキスパートアドバイザー(EA)は、高度なリスク管理を備えたスキャルピングオーダーフロー戦略を実装しています。複数のテクニカル指標を使用し、オーダーフローの不均衡に基づいて取引機会を特定します。バックテストは潜在的な収益性を示しているが、特にリスク管理と取引結果の比率において、さらなる最適化の必要性を強調しています。経験豊富なトレーダーに適していますが、本番運用の前に十分なテストと理解が必要です。

この記事では、HTTPプロトコルの基礎について、主なメソッド（GET、POST、PUT、DELETE）、ステータスコード、URLの構造について説明します。さらに、HTTPリクエストにおけるURLとクエリパラメータの操作を容易にするCQueryParamとCURLクラスによるConexxusライブラリの構築の始まりも紹介します。

本日は、自らの失敗から学習するAI搭載の取引アプリケーションの構築方法について解説します。特に、「スタッキング」と呼ばれる手法を紹介します。この手法では、2つのモデルを組み合わせて1つの予測をおこないます。1つ目のモデルは通常、性能が比較的低い学習者であり、2つ目のモデルはその学習者の残差を学習する、より高性能なモデルです。目標は、これらのモデルをアンサンブルとして統合することで、より高精度な予測を実現することです。

パラボリックSAR (Stop-and-Reversal)は、トレンドの確認と終了点を示す指標です。トレンドの見極めが遅れるため、その主な目的は、ポジションのトレーリングストップロスを位置づけることです。ウィザードで組み立てられるエキスパートアドバイザー(EA)のカスタムシグナルクラスを活用して、本当にEAのシグナルとして使えるかどうか調べてみました。

macOS上のMetaTrader 4取引プラットフォーム用の特別なインストーラーを提供します。これは、アプリケーションをネイティブにインストールできる本格的なウィザードです。インストーラーは、システムの識別、最新のWineバージョンのダウンロードとインストール、設定の適用、その後のMetaTraderのインストールまで、すべての手順を自動で実行します。インストールが完了すると、すぐにプラットフォームを使用できます。

RSIは、モメンタムオシレーターとして人気があり、最近の価格変動のペースと大きさを測定し、証券価格の過大評価と過小評価の状況を評価します。スピードと大きさに関するこれらの洞察は、反転ポイントを定義する上で鍵となります。このオシレーターを別のカスタムシグナルクラスで動作させ、そのシグナルの特徴を調べてみましょう。まず、ボリンジャーバンドについてのまとめから始めます。

シカゴオプション取引所(CBOE)が提供する代替デー タを分析し、XAUEUR 銘柄を予測する際のディープニューラルネットワークの精度を向上させます。

この連載では、よく知られた取引戦略を再検討し、AIを使って改善できるかどうかを検証します。本日の記事では、FTSE100について調べ、指数を構成する個別銘柄の一部を使って指数の予測を試みます。