![アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの実用的利用 パートI ツール](https://c.mql5.com/2/35/MQL5_kohonen_trading.png)
![アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの実用的利用 パートI ツール](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの実用的利用 パートI ツール
本稿では、MetaTrader5 で Kohonen マップを使用します。 改善および拡張されたクラスは、アプリケーションタスクを解決するためのツールになります。
![DoEasyライブラリでのその他のクラス(第67部): チャットオブジェクトクラス](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library__5.png)
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DoEasyライブラリでのその他のクラス(第67部): チャットオブジェクトクラス
本稿では、(単一の取引製品チャートの)チャートオブジェクトクラスを作成し、MQL5シグナルオブジェクトのコレクションクラスを改善して、コレクションに格納されている各シグナルオブジェクトでリストの更新時にすべてのパラメータが更新されるようにします。
![上位100件の最適化パス(その1)最適化分析器の開発](https://c.mql5.com/2/34/TOP100passes.png)
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上位100件の最適化パス(その1)最適化分析器の開発
本稿では、最適な最適化パスを選択するためのアプリケーションの開発について、いくつかのオプションを使用して説明します。 このアプリケーションは、様々な要因によって最適化結果を分類することができます。最適化パスは常にデータベースに書き込まれるため、再び最適化せずに常に新しいロボットパラメータを選択できます。さらに、すべての最適化パスを1つのチャートで表示し、パラメトリックVaR比を計算し、パスの正規分布と特定の比率セットの取引結果のグラフを作成することができます。さらに、いくつかの計算された比率のグラフは、最適化開始から(または選択された日付から別の選択された日付まで)動的に構築されます。
![MetaTrader 5における取引戦略最適化の可視化](https://c.mql5.com/2/31/t3b4bw8nglimc_2v6gmclew41_jdawvaf9_w1x5mnmfb_d_MetaTrader_5.png)
![MetaTrader 5における取引戦略最適化の可視化](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTrader 5における取引戦略最適化の可視化
本稿では、最適化プロセスの可視化を拡張するためのグラフィカルインターフェイスを備えたMQLアプリケーションが実装されます。グラフィカルインターフェイスには、EasyAndFastライブラリの最新バージョンが適用されます。MQLアプリケーションでグラフィカルインターフェイスが必要な理由は多くのユーザによって尋ねられることがあります。本稿では、トレーダーにとって有用な複数のケースの1つを示します。
![ニューラルネットワークが簡単に(第7回): 適応的最適化法](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_007_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第7回): 適応的最適化法
以前の記事では、ネットワーク内のすべてのニューロンに対して同じ学習率を用いてニューラルネットワークをトレーニングするためにストキャスティクススロープ降下法を使用しました。 本論文では、各ニューロンの学習速度を変化させることができる適応学習法に着目します。 その是非についても検討していきたいと思います。
![ADXによる取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/46/why-and-how__3.png)
![ADXによる取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
ADXによる取引システムの設計方法を学ぶ
今回は、最も人気のある指標を使って取引システムを設計する連載の続きとして、ADX (Average Directional Index)指標についてお話します。この指標を理解するために詳しく学び、簡単な戦略でその使い方を学びます。深く学ぶことで、より多くの洞察得ることができ、それをよりよく活用することができるのです。
![オーダーストラテジー多目的Expert Advisor](https://c.mql5.com/2/0/conveyor_ava.png)
![オーダーストラテジー多目的Expert Advisor](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
オーダーストラテジー多目的Expert Advisor
この記事では、未処理のオーダーを有効に活用するストラテジーや、それを表すためのメタ言語やそれに基づき動作する多目的ExpertAdvisorを中心に見ていきます。
![ATRによる取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_atr_600x314.jpg)
ATRによる取引システムの設計方法を学ぶ
簡単な取引システムの設計方法を学ぶ連載の続編として、取引に使用できる新しいテクニカルツールを学びます。今回は、もう1つの人気あるテクニカル指標であるATR(Average True Range、アベレージトゥルーレンジ)です。
![トレーダーの作業における統計的分布の役割](https://c.mql5.com/2/0/statistic_measument.png)
![トレーダーの作業における統計的分布の役割](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
トレーダーの作業における統計的分布の役割
本稿は、理論的統計的分布に連携するクラスについて述べた拙著『MQL5 における投擲的可能性』の続編です。われわれには理論的基盤があるので、現実のデータ設定に進み、こ基盤を情報的に利用していきたいと思います。
![クロスプラットフォームEA: CExpertAdvisor と CExpertAdvisors クラス](https://c.mql5.com/2/30/Cross_Platform_Expert_Advisor__2.png)
![クロスプラットフォームEA: CExpertAdvisor と CExpertAdvisors クラス](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
クロスプラットフォームEA: CExpertAdvisor と CExpertAdvisors クラス
この記事では、クロスプラットフォームのEAについて扱っています。主にクラス CExpertAdvisor と CExpertAdvisors は、この記事で説明した他のすべてのコンポーネントのコンテナとして機能します。
![エキスパートアドバイザーが失敗する理由の分析](https://c.mql5.com/2/49/An-Analysis-of-Why-Expert-Advisors-Fail_600x314.jpg)
エキスパートアドバイザーが失敗する理由の分析
この記事では、通貨データの分析を示して、エキスパートアドバイザーが特定の時間領域で良好なパフォーマンスを示し他の領域でパフォーマンスが低下する理由をよりよく理解します。
![自己適応アルゴリズムの開発(第II部): 効率の向上](https://c.mql5.com/2/41/50_percents__2.png)
![自己適応アルゴリズムの開発(第II部): 効率の向上](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
自己適応アルゴリズムの開発(第II部): 効率の向上
この記事では、以前に作成したアルゴリズムの柔軟性を向上させることでトピックの開発を続けます。アルゴリズムは、分析期間内のローソク足の数の増加または上昇/下降ローソク足超過率のしきい値の増加によって、より安定しました。分析のためにより大きなサンプルサイズを設定するかより高いローソク足の超過率を設定して、妥協する必要がありました。
![初めてのお客様へのアドバイス](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_Job_Service_Recommendations.png)
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初めてのお客様へのアドバイス
有名人の格言ではよくこう言われます。「失敗を恐れる者はなにもなしえない。」怠慢自体が誤りであることを認めなければ、この言葉を語るのは難しいでしょう。しかし、将来の過ちを最小にするために過去の過ち(自分自身または他者の)を分析することは常に可能です。これから、同じ名前のサービスにおけるジョブ実行中に再発生可能性な状況を検証していこうと思います。
![最適化数点のシンプルな考え](https://c.mql5.com/2/10/DSCI2306_p28-640-480.png)
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最適化数点のシンプルな考え
最適化のプロセスにはコンピュータや MQL5 クラウドネットワーク検証エージェントのリソースも大量に必要とします。本稿では作業の促進とMetaTrader 5 ストラテジーテスタの改良に利用する簡単な考えをいくつか取り上げます。こういったアイデアはドキュメンテーション、フォーラム、記事から得ました。
![MQL5 Cookbook:指定の基準に基づく Expert Advisor 最適化結果の保存方法](https://c.mql5.com/2/0/avatar__7.png)
![MQL5 Cookbook:指定の基準に基づく Expert Advisor 最適化結果の保存方法](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5 Cookbook:指定の基準に基づく Expert Advisor 最適化結果の保存方法
MQL5 プログラミングに関するシリーズを続けます。今回、われわれは Expert Advisor のパラメータ最適化の最中に各最適化パスの結果を取得する方法を見ていきます。外部パラメータに指定された条件が満たされれば対応するパス値がファイルに書き込まれることを確認できるよう実装が行われます。検証値以外にもそのような結果をもたらしたパラメータも保存します。
![パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第III部): 新しい水平線](https://c.mql5.com/2/49/Brute_force_approach_to_pattern_search_003_600x314.jpg)
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第III部): 新しい水平線
本稿では、総当たり攻撃のトピックを続けます。プログラムアルゴリズムに市場分析の新しい機会を導入することで分析速度を高め、結果の品質を向上します。新しい追加により、このアプローチ内でグローバルパターンの最高品質で表示できるようになります。
![自動で動くEAを作る(第10回):自動化(II)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_010_600x314.jpg)
自動で動くEAを作る(第10回):自動化(II)
自動化は、そのスケジュールを制御できなければ意味がありません。1日24時間働く効率的な労働者はいません。しかし、多くの人は、自動化されたシステムは24時間稼働するべきだと考えています。しかし、EAの稼働時間範囲を設定する手段を持つことは常に良いことです。この記事では、このような時間範囲を適切に設定する方法を検討します。
![MQL5のインタラクティブGUIで取引チャートを改善する(第3回):シンプルで移動可能な取引GUI](https://c.mql5.com/2/57/movable_gui_003_600x314.jpg)
MQL5のインタラクティブGUIで取引チャートを改善する(第3回):シンプルで移動可能な取引GUI
本連載第3回では、MQL5の移動可能な取引ダッシュボードへのインタラクティブGUIの統合について紹介します。この記事は、第1回と第2回で設定された基礎の上に構築され、静的な取引ダッシュボードを動的で移動可能なものに変えるよう読者を導きます。
![自動で動くEAを作る(第08回):OnTradeTransaction](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_008_600x314.jpg)
自動で動くEAを作る(第08回):OnTradeTransaction
今回は、受注システムに関する問題を迅速かつ効率的に処理するためのイベント処理システムの使用方法について紹介します。このシステムにより、EAは必要なデータを常に検索する必要がなくなり、より速く動作するようになります。
![運動継続モデル-チャート上での検索と実行統計](https://c.mql5.com/2/34/wave_movie.png)
![運動継続モデル-チャート上での検索と実行統計](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
運動継続モデル-チャート上での検索と実行統計
この記事では、運動継続モデルの1つをプログラムによって定義します。 この主なアイデアは、2つの波の定義です(メインと補正) 極値点については、フラクタルだけでなく、 "潜在的な " フラクタル-まだフラクタルとして形成されていない極値点を適用します。
![トレードにおけるOLAPの適用(パート3):トレード戦略の開発の相場分析](https://c.mql5.com/2/38/OLAP_02.png)
![トレードにおけるOLAPの適用(パート3):トレード戦略の開発の相場分析](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
トレードにおけるOLAPの適用(パート3):トレード戦略の開発の相場分析
この記事では、トレードに適用される OLAP テクノロジを引き続き取り扱います。 最初の 2 つの記事で紹介した機能を拡張します。 今回は、クオートの運用分析について検討します。シェイプセレクタ 集計されたヒストリーデータに基づいて、トレード戦略に関する仮説を打ち出し、テストします。 この記事では、バーパターンとアダプティブトレードを研究するためのEAを紹介します。
![ニューラルネットワークが簡単に(第13回): Batch Normalization](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_003_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第13回): Batch Normalization
前回の記事では、ニューラルネットワーク訓練の品質を向上させることを目的とした手法の説明を開始しました。本稿では、このトピックを継続し、別のアプローチであるデータのBatch Normalizationについて説明します。
![ニューラルネットワークが簡単に(第4回): リカレントネットワーク](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_004_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第4回): リカレントネットワーク
これまでニューラルネットワークの勉強を続けてきました。 この記事では、ニューラルネットワークのもう一つのタイプであるリカレントネットワークについて考えてみます。 このタイプは、MetaTrader 5の取引プラットフォームで価格チャートで表現される時系列を使用するために提案されています。
![一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第10部):カスタムインジケータへのアクセス](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_001_600x314.jpg)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第10部):カスタムインジケータへのアクセス
エキスパートアドバイザー(EA)でカスタムインジケータに直接アクセスするにはどうすればよいでしょうか。取引EAが本当に役立つのは、カスタムインジケータを使用できる場合のみです。それ以外の場合、取引EAはコードと命令のセットにすぎません。
![MQL5のプログラム構造について学ぶ必要があるすべて](https://c.mql5.com/2/57/about_mql5_program_structure_600x314.jpg)
MQL5のプログラム構造について学ぶ必要があるすべて
どのようなプログラミング言語でも、プログラムには特定の構造があります。この記事では、MetaTrader 5で実行可能なMQL5取引システムや取引ツールを作成する際に非常に役立つMQL5プログラム構造のすべての部分のプログラミングの基礎を理解することにより、MQL5プログラム構造の重要な部分を学びます。
![より優れたプログラマー(第02部): MQL5プログラマーとして成功するためにやめなければいけない5つのこと](https://c.mql5.com/2/43/Article_image.png)
![より優れたプログラマー(第02部): MQL5プログラマーとして成功するためにやめなければいけない5つのこと](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
より優れたプログラマー(第02部): MQL5プログラマーとして成功するためにやめなければいけない5つのこと
この記事は、プログラミングのキャリアを向上させたい人にとって必読です。本連載は、どんなに経験が豊富な読者でも最高のプログラマーになれることを目的としています。議論されたアイデアは、MQL5プログラミングの初心者だけでなくプロにも役立ちます。
![ニューラルネットワークが簡単に(第12回): ドロップアウト](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_002_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第12回): ドロップアウト
ニューラルネットワークを研究する次のステップとして、ニューラルネットワークの訓練中に収束を高める手法を検討することをお勧めします。そのような手法はいくつかありますが、本稿では、それらの1つである「ドロップアウト」について考察します。
![MQL5.com フリーランス:開発者の収入源(インフォグラフィック)](https://c.mql5.com/2/10/avatar_infographics.png)
![MQL5.com フリーランス:開発者の収入源(インフォグラフィック)](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5.com フリーランス:開発者の収入源(インフォグラフィック)
「MQL5 フリーランスサービス」の4周年を記念して、これまでのサービス結果を示すインフォグラフィックを作成しました。数字は自らを語ります:現在まで合計約 $600,000 に相当する 10,000 を越える注文が実行されるかたわら、 3,000 人の顧客と 300 人の開発者がすでにこのサービスを利用しました。
![ニューラルネットワークが簡単に(第5回): OPENCLでのマルチスレッド計算](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_005_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第5回): OPENCLでのマルチスレッド計算
ニューラルネットワークの実装のいくつかのタイプについては、これまで説明してきました。 これまで考慮されたネットワークでは、各ニューロンに対して同じ操作が繰り返されます。 さらに論理的な進展としては、ニューラルネットワークの学習プロセスを高速化するために、現代の技術が提供するマルチスレッドコンピューティング機能を利用することです。 可能な実装の1つは、この記事で説明しています。
![MQL5で日付と時刻を扱う方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/59/date_and_time_in_MQL5_up_600x314.jpg)
MQL5で日付と時刻を扱う方法を学ぶ
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。
![データサイエンスと機械学習—ニューラルネットワーク(第01回):フィードフォワードニューラルネットワークの解明](https://c.mql5.com/2/49/feed_forward_nn_600x314.jpg)
データサイエンスと機械学習—ニューラルネットワーク(第01回):フィードフォワードニューラルネットワークの解明
ニューラルネットワークの背後にある操作全体は、多くの人に気に入られていますが、ほとんどの人に理解されていません。この記事では、フィードフォワード型の多層知覚の密室の背後にあるすべてを平易な言葉で説明しようとします。
![DoEasyライブラリでのその他のクラス(第71部): チャットオブジェクトコレクションイベント](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library__9.png)
![DoEasyライブラリでのその他のクラス(第71部): チャットオブジェクトコレクションイベント](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第71部): チャットオブジェクトコレクションイベント
本稿では、いくつかのチャートオブジェクトイベント(銘柄チャートとチャートサブウィンドウの追加/削除、およびチャートウィンドウの指標の追加/削除/変更)を追跡する機能を作成します。
![ソーシャルテクノロジースタートアップの構築 パート2: MQL5 REST クライアントのプログラミング](https://c.mql5.com/2/10/tecla-twitter.png)
![ソーシャルテクノロジースタートアップの構築 パート2: MQL5 REST クライアントのプログラミング](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
ソーシャルテクノロジースタートアップの構築 パート2: MQL5 REST クライアントのプログラミング
本稿パート1でご紹介した PHP ベースの Twitter の考え方を形にしましょう。の異なるパーツを SDSS 組み立てるのです。システムアーキテクチャのクライアント側において、HTTP を介してトレードシグナルを送信するために新しいMQL5 WebRequest() 関数に頼ります。
![知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第05回):マルコフ連鎖](https://c.mql5.com/2/51/markov_chains_600x314.jpg)
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第05回):マルコフ連鎖
マルコフ連鎖は、金融をはじめとする様々な分野で、時系列データのモデル化や予測に利用できる強力な数学的ツールです。金融の時系列モデル化や予測では、株価や為替レートなど、金融資産の時間的変化をモデル化するためにマルコフ連鎖がよく使われます。マルコフ連鎖モデルの大きな利点の1つは、そのシンプルさと使いやすさにあります。
![トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化](https://c.mql5.com/2/36/OLAP_02__1.png)
![トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化
この記事では、OLAP技術を使用して口座ヒストリーとトレードレポートの処理に設計されたMQLプログラム用のインタラクティブなグラフィカルインタフェースの作成について考察します。 視覚的な結果を得るために、最大化可能でスケーラブルなウィンドウ、ラバーコントロールの適応レイアウト、および図を表示するための新しいコントロールを使用します。 ビジュアライゼーション関数を提供するために、座標軸に沿った変数の選択と、集計関数、ダイアグラムタイプ、並べ替えオプションの選択を含むGUIを実装します。
![ニューラルネットワークが簡単に(第36回):関係強化学習](https://c.mql5.com/2/52/Neural_Networks_Made_036_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第36回):関係強化学習
前回の記事で説明した強化学習モデルでは、元のデータ内のさまざまなオブジェクトを識別できる畳み込みネットワークのさまざまなバリアントを使用しました。畳み込みネットワークの主な利点は、場所に関係なくオブジェクトを識別できることです。同時に、畳み込みネットワークは、オブジェクトやノイズのさまざまな変形がある場合、常にうまく機能するとは限りません。これらは、関係モデルが解決できる問題です。
![ギャップ ー 収入戦略か50/50か?](https://c.mql5.com/2/34/GapDown.png)
![ギャップ ー 収入戦略か50/50か?](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
ギャップ ー 収入戦略か50/50か?
ギャップ現象の研究とは、前の時間枠の終値と次の時間の終値との間の有意差の状況や、日々のバーの向かう方向を分析することです。関数GetOpenFileNameのDLLシステムを使用します。
![自動で動くEAを作る(第11回):自動化(III)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_011_600x314.jpg)
自動で動くEAを作る(第11回):自動化(III)
自動化されたシステムは、適切なセキュリティなしでは成功しません。ただし、いくつかのことをよく理解していなければ、セキュリティは保証されません。この記事では、自動化されたシステムで最大のセキュリティを達成することがなぜそれほど難しいのかを探ります。
![MetaTrader用の高度なEAコンストラクター - BotBrains.app](https://c.mql5.com/2/43/avatar.png)
![MetaTrader用の高度なEAコンストラクター - BotBrains.app](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTrader用の高度なEAコンストラクター - BotBrains.app
この記事では、自動売買ロボットのためのノーコード開発プラットフォームであるBotBrains.appの機能を紹介します。自動売買ロボットを作成するために、コードを書く必要はありません。必要なブロックをスキームにドラッグアンドドロップし、パラメータを設定して、それらの間の接続を確立するだけです。
![MQL5での発注を理解する](https://c.mql5.com/2/58/Understanding-order-placement_600x314.jpg)
MQL5での発注を理解する
取引システムを構築する際には、効果的に処理しなければならない作業があります。この作業は、注文の発注、または作成された取引システムに注文を自動的に処理させることです。これはあらゆる取引システムにおいて極めて重要だからです。この記事では、発注が効果的な取引システムを作成する作業のために理解する必要があるほとんどのトピックについて説明します。