MQL5.community開発履歴

この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。

今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。

今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。

分析や予測を目的としたデータの分類は、機械学習の中でも非常に多様な分野であり、数多くのアプローチや手法があります。この作品では、そのようなアプローチのひとつである「凝集型階層分類」を取り上げます。

この記事では、価格バーを並べ替えるアルゴリズムを紹介し、EAの潜在的な購入者を欺くためにストラテジーのパフォーマンスが捏造された事例を認識するために並べ替えテストをどのように使用できるかを詳述します。

日付と時刻の取り扱いという、新しい重要なトピックについての新しい記事です。トレーダーとして、あるいは取引ツールのプログラマーとして、日付と時間という2つの側面をいかにうまく、効果的に扱うかを理解することは非常に重要です。そこで今回は、効果的な取引ツールを円滑かつシンプルに作成するために、日付と時刻をどのように扱えばよいのか、私ができる範囲で重要な情報をお伝えします。

機械学習モデルを交換するための強力なオープン標準形式であるONNXの世界に飛び込んでみましょう。ONNXを活用することでMQL5のアルゴリズム取引にどのような変革がもたらされ、トレーダーが最先端のAIモデルをシームレスに統合し、戦略を新たな高みに引き上げることができるようになるかがわかります。クロスプラットフォーム互換性の秘密を明らかにし、MQL5取引の取り組みでONNXの可能性を最大限に引き出す方法を学びましょう。ONNXをマスターするためのこの包括的なガイドで取引ゲームを向上させましょう。

この記事では、前回に引き続き、日常的な取引指標を「新しい」視点で見ていくことをテーマとします。今回は、自然変換の水平合成を取り扱いますが、これに最適な指標は、今回取り上げた内容を拡大したもので、二重指数移動平均(DEMA)です。

本稿では、シャープレシオの代替指標とされるいくつかのリスクリターン指標の実装を紹介し、その特徴を分析するために仮想資本曲線を検証します。

この記事は、MQTTプロトコルのネイティブMQL5クライアントの開発手順を説明する連載の第3部です。今回は、CONNECT/CONNACKパケット交換の操作時の動作部分を実装するために、テスト駆動開発をどのように使用しているかについて詳しく説明します。この手順の最後に、クライアントは、接続の試みから生じる可能性のあるサーバー結果のどれに対しても、絶対的に、適切に振る舞うことができなければなりません。

この記事では、オシレーターカテゴリから標準的な指標を検討します。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と初期化解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAですぐに使用できるテンプレートを作成します。

この記事では、MetaTrader 4および5の取引の自動化チェーン全体を完成するだけでなく、より興味深いことができるようになった改善の最初の部分を示します。今後、このソリューションにより、EAの作成と最適化の両方を完全に自動化し、効果的な取引構成を見つけるための人件費を最小限に抑えることができます。