MQL5.community開発履歴

ADXは、一部のトレーダーが一般的なトレンドの強さを測定するために使用する、もう1つの比較的人気のあるテクニカルインジケーターです。これは他の2つのインジケーターの組み合わせとして機能し、オシレーターとして表示されます。この記事では、MQL5ウィザードアセンブリとそのサポートクラスを使用して、そのパターンについて説明します。

この記事では、PythonとMQL5の両方を使用して、名義予測値を機械学習アルゴリズムに適した数値フォーマットに変換する方法について議論し、実演します。

このディスカッションでは、既存のダイアログライブラリを慎重に拡張して、テーマ管理ロジックを組み込みます。さらに、管理パネルプロジェクトで使用されるCDialog、CEdit、およびCButtonクラスにテーマ切り替えのメソッドを統合します。さらに洞察力のある視点については、引き続きお読みください。

Connexusライブラリの開発を続けます。この章では、HTTPプロトコルにおけるヘッダの概念を探求し、ヘッダとは何か、何のためにあるのか、リクエストでどのように使うのかを説明します。APIとの通信で使用される主なヘッダを取り上げ、ライブラリでの設定方法の実践例を紹介します。

この記事では、ボリンジャーバンドを利用したピラニア戦略に基づいてMQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を作成し、取引の有効性を高めます。この戦略の重要な原則、コーディングの実装、テストと最適化の方法について説明します。この知識によって、取引シナリオにEAを効果的に導入することが可能になります。

この記事では、RSIインジケーターに単純なマルコフ連鎖を適用し、インジケーターが主要なレベルを通過した後の価格の挙動を観察します。NZDJPYペアで最も強い買いシグナルと売りシグナルは、RSIがそれぞれ11～20の範囲と71～80の範囲にあるときに生成されるという結論に達しました。データを操作して、保有するデータから直接学習した最適な取引戦略を作成する方法を説明します。さらに、遷移行列を最適に使用することを学習するためにディープニューラルネットワークを訓練する方法を説明します。

DQN (Deep-Q-Network)は強化学習アルゴリズムであり、機械学習モジュールの学習プロセスにおいて、次のQ値と理想的な行動を予測する際にニューラルネットワークを関与させます。別の強化学習アルゴリズムであるQ学習についてはすでに検討しました。そこでこの記事では、強化学習で訓練されたMLPが、カスタムシグナルクラス内でどのように使用できるかを示すもう1つの例を紹介します。

本日のディスカッションでは、AIモデルがどの時間枠で最高のパフォーマンスを発揮するかを明らかにするため、多時間枠分析の戦略を検討します。この分析により、EURUSDペアにおいて月次および時間足の時間枠が比較的誤差の少ないモデルを生成することが分かりました。この結果を活用し、月次時間枠でAIによる予測を行い、時間枠で取引を実行するアルゴリズムを作成しました。

この記事では、TelegramコマンドをMQL5と統合して、取引チャートへのインジケーターの追加を自動化する方法について解説します。ユーザーからのコマンドを解析し、MQL5で実行し、インジケーターベースの取引を円滑におこなうためのシステムをテストするプロセスについて説明します。

本記事は、テクニカル分析とディープラーニング（深層学習）予測を融合した自動取引用エキスパートアドバイザー(EA)の開発に焦点を当てます。

本日の議論では、セントルイス連邦準備銀行の広義のドル指数に関する代替日次データとその他のマクロ経済指標の集合を使用して、EURUSDの将来の為替レートを予測しました。残念ながら、データはほぼ完璧な相関関係にあるように見えますが、モデルの精度において際立った向上は実現できず、投資家は代わりに通常の市場相場を使用した方がよい可能性があることを示唆している可能性があります。

MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成しましょう。HTTP POST経由で取引データを同期し、HTTPリクエストを使用して取得する方法を学習します。最終的には、取引を効果的かつ効率的に追跡するのに役立つ取引ジャーナルが手に入ります。

本稿では、株式市場予測における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の動的統合を探求します。CNNのパターン抽出能力と、RNNの逐次データ処理能力を活用します。この強力な組み合わせが、取引アルゴリズムの精度と効率をどのように高めることができるかを見てみましょう。

この記事の最初の部分では、化学反応の世界に飛び込み、最適化への新しいアプローチを発見します。化学反応最適化(CRO)は、熱力学の法則から導き出された原理を使用して効率的な結果をもたらします。この革新的な方法の基礎となった分解、合成、その他の化学プロセスの秘密を明らかにします。