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2023.12.22
2023.12.22
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2023.12.21
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2023.12.21
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2023.12.21
パブリッシュされた記事"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".
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。
2023.12.20
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2023.12.20
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2023.12.20
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2023.12.20
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2023.12.20
パブリッシュされた記事"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)".
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。
2023.12.19
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2023.12.19
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2023.12.19
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2023.12.19
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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
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。
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
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。
2023.12.19
パブリッシュされた記事"リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第12回）：シミュレーターの誕生（II）".
シミュレーターの開発は、見た目よりもずっと面白いものです。事態はさらに面白くなってきているため、今日は、この方向にもう少し踏み込んでみましょう。
2023.12.19
パブリッシュされた記事"リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第11回）：シミュレーターの誕生（I）".
バーを形成するデータを使うためには、リプレイをやめてシミュレーターの開発に着手しなければなりません。難易度が最も低い1分バーを使用します。
2023.12.19
パブリッシュされた記事"リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第10回）：リプレイで実データのみを使用する".
ここでは、リプレイシステムで、調整されているかどうかを気にすることなく、より信頼性の高いデータ（取引されたティック）を使用する方法を見ていきます。
2023.12.19
パブリッシュされた記事"リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第9回）：カスタムイベント".
ここでは、カスタムイベントがどのようにトリガーされ、指標でどのようにリプレイ/シミュレーションサービスの状態がレポートされるかを見ていきます。
2023.12.19
パブリッシュされた記事"リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第13回）：シミュレーターの誕生（III）".
ここでは、次回以降の仕事に関連するいくつかの要素を簡略化します。シミュレーターが生成するランダム性を視覚化する方法も説明しましょう。
2023.12.18
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2023.12.18
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2023.12.18
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2023.12.18
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2023.12.18
パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に（第49回）：Soft Actor-Critic".
連続行動空間の問題を解決するための強化学習アルゴリズムについての議論を続けます。この記事では、Soft Actor-Critic (SAC)アルゴリズムについて説明します。SACの主な利点は、期待される報酬を最大化するだけでなく、行動のエントロピー（多様性）を最大化する最適な方策を見つけられることです。
2023.12.18
2023.12.17
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2023.12.17
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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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2023.12.17
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2023.12.15
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2023.12.15
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- 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。
- 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6部 『トレーダーのためのMQL5プログラミング』の第6部では、MQL5言語の重要な要素である取引の自動化について学びます。まず、金融商品の仕様や取引口座の設定など、基本的なエンティティについて説明します。これらはエキスパートアドバイザー(EA)を適切に動作させるための前提条件です。
- 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5部 本書の第5部では、金融データの分析・処理、チャートの視覚化、自動化、ユーザーとのインタラクションなど、アルゴリズム取引に関連するAPIについて掘り下げていきます。
- 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4部 本書の第4部では、組み込み関数(MQL5 API)のマスターに焦点を当て、徐々に特殊なサブシステムに踏み込んでいきます。どんなMQL5プログラムでも、多くのテクノロジーと機能を利用することができます。したがって、ほとんどのプログラムで利用できる最もシンプルで便利な機能から始めるのが理にかなっています。
- 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3部 第3部「MQL5でのオブジェクト指向プログラミング」では、MQL5言語によるオブジェクト指向プログラミング(OOP)の世界に浸ることができます。ソフトウェア開発には、複数のエンティティの管理に関連する複雑さが伴うことが多く、プログラミングの利便性、生産性、品質を向上させる高度な技術が必要とされます。
- 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2部 第2部「MQL5プログラミングの基礎」では、このプログラミング言語の主要な概念を紹介します。本書のこの部分では、データ型、識別子、変数、式、および演算子について説明します。さまざまな命令を組み合わせてプログラムロジックを形成する方法を学びます。
- 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1部 本書の第1章では、MQL5言語と開発環境を紹介しています。MQL4（MetaTrader 4言語）と比較してMQL5言語で導入された新機能の1つは、オブジェクト指向プログラミング(OOP)のサポートです。これはC++に似ています。
- ONNXモデルによる手書き数字の認識例 このエキスパートアドバイザーは取引を行いません。標準的なCanvasライブラリを使って実装されたシンプルなパネルで、マウスを使って数字を書くことができます。数字の認識には、訓練されたmnist.onnxモデルが使用されます。
2023.12.14
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2023.12.14
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2023.12.13
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2023.12.12
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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。
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2023.12.12
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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。
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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。
2023.12.12
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