MQL5.community開発履歴

現在のデータと履歴データを使用して、MQL5でチャートオブジェクトを作成およびカスタマイズする方法を学びます。このプロジェクトベースのガイドは、取引を可視化し、MQL5の概念を実際に適用するのに役立ち、取引のニーズに合わせたツールの構築が容易になります。

この記事では、MQL5とTelegram間のリアルタイム通信を容易にするためのいくつかのクラスを作成します。Telegramからコマンドを取得し、それをデコードして解釈し、適切な応答を送り返すことに重点を置きます。最終的には、これらの相互作用が取引環境内で効果的にテストされ、運用されていることを確認します。

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。本日のディスカッションでは、貴金属と通貨の間に信頼できる関係があるかどうかを検証します。

人工協調探索(ACS)は、バイナリ行列と、相互主義的関係と協調に基づく複数の動的な個体群を用いて、最適解を迅速かつ正確に探索する革新的な手法です。捕食者と被食者に対するACS独自のアプローチにより、数値最適化問題で優れた結果を出すことができます。

強化学習は、教師あり学習、教師なし学習と並んで、機械学習における3つの主要な考え方の1つです。そのため、最適制御、つまり目的関数に最も適した長期的な方針を学習することに関心があります。このような背景から、ウィザードが作成したEAのMLPの学習プロセスにおいて、MLPがどのような役割を果たす可能性があるのかを探ります。

本日の記事では、今後の為替レートと国債の関係を分析します。債券は、最も人気のある固定利付証券の1つであり、今回の議論の焦点となります。AIを使用して従来の戦略を改善できるかどうかを一緒に検討しましょう。

この記事では、以前のコードと新しいコードに継承を導入します。効率性を高めるために新しいデータベース設計が実装されます。さらに、取引量計算に取り組むためのリスク管理クラスも作成されます。

ここでは、取引エントリを分析するために取引の印刷画面のアンロードを簡素化するスクリプトをゼロから開発します。単一の取引に関するすべての必要な情報は、異なる時間枠を描画する機能を備えた1つのチャートに便利に表示されます。

PythonとMQL5で自動売買ロボットを開発する連載を続けます。今日は、モデルの選択と訓練、テスト、交差検証、グリッドサーチ、モデルアンサンブルの問題を解決します。

FEDformer法を研究することで、時系列表現の周波数領域への扉を開きました。この新しい記事では、私たちが始めたトピックを続けます。分析をおこなうだけでなく、特定の分野におけるその後の状態を予測することができる手法について考えてみたいと思います。

開発中のEAには、ドローダウンを制御するための特定のメカニズムがすでに備わっています。しかし、これは過去の価格データに対するテストの結果に基づいているため、本質的には確率的です。したがって、ドローダウンは最大予想値を超える場合があります (ただし、確率は小さいです)。指定されたドローダウン レベルへの準拠を保証するメカニズムを追加してみましょう。

この記事では、データベース内のデータを表現できる関数を取得するためのいくつかの方法について簡単に説明します。統計や確率の研究を用いて結果を解釈する方法については詳細に触れません。この問題の数学的側面について深く知りたい方にお任せします。これらの問いを検討することは、ニューラルネットワークの研究において非常に重要です。ここでは、このテーマを冷静に掘り下げていきます。

これまで検討してきたすべてのモデルは、環境の状態を時系列として分析します。ただし、時系列は周波数特徴の形式で表現することもできます。この記事では、時系列の周波数成分を使用して将来の状態を予測するアルゴリズムを紹介します。

チャートIDの問題を解決すると同時に、ユーザーが希望する資産の分析とシミュレーションに個人用テンプレートを使用できるようにする機能を提供し始めます。ここで提示される資料は教育目的のみであり、提示される概念の学習および習得以外の目的には決して適用されないものとします。

この記事では、物事は少し複雑になります。前回の記事で紹介した内容を使用して、ユーザーが独自のテンプレートを使用できるようにテンプレート ファイルを開きます。ただし、MetaTrader 5の負荷を軽減するために指標を改良していく予定なので、変更は徐々におこなっていく予定です。

この記事では、数式がコードで実装されたときよりも見た目が複雑になる理由など、いくつかのアイデアについて説明します。さらに、チャートの象限を設定する方法と、MQL5コードで発生する可能性のある1つの興味深い問題についても検討します。正直に言うと、まだどう説明すればいいのかよくわかりません。とにかく、コードで修正する方法を紹介します。

何か新しいことを学んでみませんか。この記事では、スクリプトをサービスに変換する方法と、それがなぜ便利なのかについて説明します。

行と列ではなく列のみが指定されているため、行列モデリングが少し奇妙であることに気付かなかったかもしれません。行列分解を実行するコードを読むと、これは非常に奇妙に見えます。行と列がリストされていることを期待していた場合、因数分解しようとしたときに混乱する可能性があります。さらに、この行列モデリング方法は最適ではありません。これは、この方法で行列をモデル化すると、いくつかの制限に遭遇し、より適切な方法でモデル化がおこなわれていれば必要のない他の方法や関数を使用せざるを得なくなるためです。

ついに、Chart Trade指標はEAと相互作用を開始し、情報をインタラクティブに転送できるようにします。そこで今回は、この指標を改良し、どのEAでも使えるような機能的なものにします。これにより、Chart Trade指標にアクセスし、実際にEAに接続されているかのように操作できるようになります。しかし、以前よりもずっと興味深い方法でそれをおこなうつもりです。