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Supply and Demand Order Blocks MT5 by Issam Kassas
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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

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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。

MetaTraderのマーケットからトレードロボットを購入し、インストールする方法

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メタトレーダーのプロダクトは、mql5.com のウェブサイト上またはMetaTrader4,MetaTrader5から直接買うことができます。 希望のお支払い方法を選択して、トレーディングスタイルに合ったプロダクトをお選びいただき、アクティベートしてください。

MQL4からMQL5への移植

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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。

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  • 取引セッションインディケータ このインディケータはDRAW_FILLINGバッファに基づいています。入力パラメータはなく、TimeTradeServer()およびTimeGMT() 関数が使われます。
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リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第14回):シミュレーターの誕生(IV)

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この記事ではシミュレーターの開発段階を続けます。 今回は、ランダムウォークタイプの動きを効果的に作成する方法を見ていきます。このような動きには非常に興味をそそられます。資本市場で起こるすべてのことの基礎がそれによって形成されるためです。さらに、市場分析をおこなう上で基本となるいくつかの概念についても理解を深めていきます。

MQL5における座標降下法を用いたエラスティックネット回帰

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この記事では、過学習を最小化すると同時に、有用な予測因子と予後予測力の低い予測因子を自動的に分離するエラスティックネット回帰の実用的な実装を探求します。

MetaTraderのマーケットからトレードロボットを購入し、インストールする方法

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Fra40, D1
Chart XAUUSD, H4, 12/24/2023 8:20 AM UTC, Alpari, MetaTrader 4, Demo
XAUUSD, H4

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ニューラルネットワークが簡単に(第43回):報酬関数なしでスキルを習得する

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強化学習の問題は、報酬関数を定義する必要性にあります。それは複雑であったり、形式化するのが難しかったりします。この問題に対処するため、明確な報酬関数を持たずにスキルを学習する、活動ベースや環境ベースのアプローチが研究されています。

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  • Candle Time End and Spread このインディケータは、現在のスプレッドと同時にバー(ローソク足)を閉じるまでの時間を表示します。
  • トレーダーのためのMQL5プログラミング - 書籍からのソースコード。第7部 本書最後となる第7部では、MetaTrader 5のプログラムを開発する際に役立つMQL5 APIの高度な機能について説明します。これには、カスタム金融銘柄、組み込みの経済指標カレンダーイベント、およびネットワーキング、データベース、暗号化などの汎用テクノロジーが含まれます。
  • 取引セッションインディケータ このインディケータはDRAW_FILLINGバッファに基づいています。入力パラメータはなく、TimeTradeServer()およびTimeGMT() 関数が使われます。

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この記事では、スペクトル分析と信号処理の方法の1つである離散ハートレー変換について説明します。信号のフィルタリング、スペクトルの分析などが可能になります。DHTの能力は離散フーリエ変換の能力に劣りません。ただし、DFTとは異なり、DHTは実数のみを使用するため、実際の実装がより便利であり、その適用結果はより視覚的です。

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