MetaTrader 5での手動取引およびアルゴリズム取引に関する記事

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このカテゴリは、手動取引から完全自動取引まで、エキスパートアドバイザーからMQL5ウィザードを使用した自動売買ロボットの開発まで、トレーディングのすべての局面に関する記事を特集します。ポジション管理、取引イベントの処理、資金管理 - これらレーディングに不可欠なものはこれらの記事の中でカバーされています。

どのように取引シグナルをコピーするか、どのようにエキスパートアドバイザーの24時間可能なオペレーションを提供するのか、どのように自動売買ロボットを作成するのか、どのようにLinuxとMacOS上でMetaTraderを実行するのか、ソーシャルトレーディングとは何か、どのように自動売買ロボットを注文するのかを学んでください。

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複数の商品を同時に取引する際のリスクバランス

複数の商品を同時に取引する際のリスクバランス

この記事では、初心者が複数の商品を同時に取引する際のリスクバランスを取るためのスクリプトの実装をゼロから書けるようにします。また、経験豊富なユーザーは、この記事で提案されたオプションに関連して、ソリューションを実行するための新しいアイデアが得られるかもしれません。
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取引におけるトレーリングストップ

取引におけるトレーリングストップ

この記事では、取引でのトレーリングストップの使い方について説明します。トレーリングストップがどの程度有用で効果的なのか、どのように利用できるのかを評価します。トレーリングストップの効率は、価格のボラティリティと損切りレベルの選択に大きく左右されます。損切りを設定するには、さまざまなアプローチを用いることができます。
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多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第1回):複数取引戦略の連携

多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第1回):複数取引戦略の連携

取引戦略にはさまざまなものがあります。リスクを分散し、取引結果の安定性を高めるためには、複数の戦略を並行して適用することが有効かもしれません。ただし、それぞれのストラテジーが個別のエキスパートアドバイザー(EA)として実装されている場合、1つの取引口座でそれらの作業を管理することは非常に難しくなります。この問題を解決するのに合理的なのは、1つのEAで異なる取引戦略の運用を実装することです。
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Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第2回):ネイティブ指標の結合

Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第2回):ネイティブ指標の結合

この記事では、トレンドから外れたシグナルを選別するために、MetaTrader 5指標を活用することに焦点を当てます。前回に引き続き、MQL5コードを使用してアイデアを最終的なプログラムに伝える方法を探っていきます。
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カスタム指標(第1回):MQL5でシンプルなカスタム指標を開発するためのステップバイステップ入門ガイド

カスタム指標(第1回):MQL5でシンプルなカスタム指標を開発するためのステップバイステップ入門ガイド

MQL5を使用してカスタム指標を作成する方法を紹介します。この入門記事では、シンプルなカスタム指標を構築するための基本を説明し、この興味深いトピックを初めて学ぶMQL5プログラマーのために、さまざまなカスタム指標をコーディングするための実践的なアプローチを示します。
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ボラティリティベースの取引システムの構築と最適化の方法(チャイキンボラティリティ - CHV)

ボラティリティベースの取引システムの構築と最適化の方法(チャイキンボラティリティ - CHV)

この記事では、チャイキンボラティリティ(CHV、Chaikin Volatility)という名前の、ボラティリティに基づく後1つの指標を提供します。カスタム指標の使用方法と構築方法を確認した後、カスタム指標の構築方法を理解します。使用できるいくつかの簡単な戦略を共有し、どちらがより優れているかを理解するためにテストします。
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Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第1回):EAとテクニカル指標について

Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第1回):EAとテクニカル指標について

この記事は初心者とプロMQL5開発者の両方を対象としています。これは、シグナルを生成する指標をより長い時間枠のトレンドに定義し、制約するためのコードの一部を提供します。このように、トレーダーはより広い市場視点を取り入れることで戦略を強化することができ、より強固で信頼性の高い売買シグナルが得られる可能性があります。
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フェアバリューギャップ(FVG)/不均衡取引方法をステップバイステップで学ぶ:スマートマネーコンセプトのアプローチ

フェアバリューギャップ(FVG)/不均衡取引方法をステップバイステップで学ぶ:スマートマネーコンセプトのアプローチ

フェアバリューギャップ(FVG)取引戦略に基づいて、MQL5で自動売買アルゴリズムを作成して実装するためのステップバイステップのガイドです。初心者にも経験豊富なトレーダーにも役立つエキスパートアドバイザー(EA)の作成に関する詳細なチュートリアルです。
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MQL5入門(第6部):MQL5における配列関数の入門ガイド (II)

MQL5入門(第6部):MQL5における配列関数の入門ガイド (II)

MQL5の旅の次の段階を始めましょう。この洞察に満ちて初心者に優しい記事では、残りの配列関数について調べ、複雑な概念を解明し、効率的な取引戦略を作成できるようにします。ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse、ArraySortについて説明します。アルゴリズム取引の専門知識を、これらの必要不可欠な配列関数で高めてください。一緒にMQL5マスターへの道を歩みましょう。
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MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方(第7回):オーサムオシレーターシグナルを持つジグザグ

MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方(第7回):オーサムオシレーターシグナルを持つジグザグ

この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、オーサムオシレーター(AO、Awesome Oscillator)でフィルタされたジグザグ(ZigZag)指標を使用するまたは互いのシグナルをフィルタするEA(自動売買)です。
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MQL5の高度な変数とデータ型

MQL5の高度な変数とデータ型

変数とデータ型は、MQL5プログラミングだけでなく、どのプログラミング言語でも非常に重要なトピックです。MQL5の変数とデータ型は、単純なものと高度なものに分類できます。単純なものについては前回の記事ですでに述べたので、今回は高度なものを特定し、それについて学ぶことにします。
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Pythonを使用した深層学習GRUモデルとEAによるONNX、GRUとLSTMモデルの比較

Pythonを使用した深層学習GRUモデルとEAによるONNX、GRUとLSTMモデルの比較

Pythonを使用してGRU ONNXモデルを作成する深層学習のプロセス全体を説明し、最後に取引用に設計されたエキスパートアドバイザー(EA)の作成と、その後のGRUモデルとLSTNモデルの比較をおこないます。
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MQL5入門(第5部):MQL5における配列関数の入門ガイド

MQL5入門(第5部):MQL5における配列関数の入門ガイド

全くの初心者のために作られた第5部では、MQL5配列の世界を探検してみましょう。この記事は、複雑なコーディングの概念を簡素化し、明快さと包括性に重点を置いています。質問が受け入れられ、知識が共有される、学習者のコミュニティに仲間入りしてください。
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MQL5でマーケットメイク系アルゴリズムを作成する

MQL5でマーケットメイク系アルゴリズムを作成する

マーケットメーカーはどのように機能するのでしょうか。この問題を考えて、原始的なマーケットメイク系アルゴリズムを作ってみましょう。
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MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方(第6回):互いのラインを交差する2つのRSI指標

MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方(第6回):互いのラインを交差する2つのRSI指標

この記事の多通貨EAは、クロスラインを持つ2つのRSI指標、低速RSIと交差する高速RSIを使用するEA(自動売買ロボット)です。
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ケルトナーチャネル取引システムの構築とテスト

ケルトナーチャネル取引システムの構築とテスト

この記事では、金融市場において非常に重要な概念であるボラティリティを利用した取引システムを紹介します。ケルトナーチャネル指標を理解し、それをどのようにコードし、どのように簡単な取引戦略に基づいて取引システムを作成し、様々な資産でテストすることができるかを理解した上で、ケルトナーチャネル指標に基づく取引システムを提供します。
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アルーン(Aroon)取引システムの構築とテスト

アルーン(Aroon)取引システムの構築とテスト

この記事では、指標の基本を学んだ後、どのようにアルーンの取引システムを構築できるかを学び、アルーンの指標に基づいた取引システムを構築するために必要なステップを紹介します。この取引システムを構築した後、利益が出るのかさらに最適化が必要なのかをテストします。
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初心者のためのMetaTrader 5とRによるアルゴリズム取引

初心者のためのMetaTrader 5とRによるアルゴリズム取引

RとMetaTrader 5をシームレスに統合する技術を解き明かしながら、金融分析とアルゴリズム取引が出会う魅力的な探求に乗り出しましょう。この記事は、MetaTrader 5の強力な取引機能とRの精巧な分析の領域を橋渡しするためのガイドです。
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データサイエンスと機械学習(第18回):市場複雑性を極める戦い - 打ち切りSVD v.s. NMF

データサイエンスと機械学習(第18回):市場複雑性を極める戦い - 打ち切りSVD v.s. NMF

打ち切り特異値分解(Truncated SVD)と非負行列因子分解(NMF)は次元削減技法です。両者とも、データ主導の取引戦略を形成する上で重要な役割を果たしています。次元削減、洞察の解明、定量分析の最適化など、複雑な金融市場をナビゲートするための情報満載のアプローチをご覧ください。
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データサイエンスと機械学習(第20回):アルゴリズム取引の洞察、MQL5でのLDAとPCAの対決

データサイエンスと機械学習(第20回):アルゴリズム取引の洞察、MQL5でのLDAとPCAの対決

MQL5取引環境での適用を解剖しながら、これらの強力な次元削減テクニックに隠された秘密を解き明かしていきます。線形判別分析(LDA)と主成分分析(PCA)のニュアンスを深く理解し、戦略開発と市場分析への影響を深く理解します。
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データサイエンスと機械学習(第19回):AdaBoostでAIモデルをパワーアップ

データサイエンスと機械学習(第19回):AdaBoostでAIモデルをパワーアップ

AdaBoostは、AIモデルのパフォーマンスを向上させるために設計された強力なブースティングアルゴリズムです。AdaBoostはAdaptive Boostingの略で、弱い学習機をシームレスに統合し、その集合的な予測力を強化する洗練されたアンサンブル学習技法です。
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MQL5入門(第2部):定義済み変数、共通関数、制御フロー文の操作

MQL5入門(第2部):定義済み変数、共通関数、制御フロー文の操作

連載第2部の光り輝く旅に出かけましょう。これらの記事は単なるチュートリアルではなく、プログラミング初心者と魔法使いが共に集う魔法の世界への入り口です。この旅を本当に魔法のようなものにしているのは何でしょうか。連載第2部は、複雑な概念を誰にでも理解できるようにした、さわやかなシンプルさが際立っています。読者の質問にお答えしながら、双方向的に私たちと関わることで、充実した個別学習体験をお約束します。MQL5を理解することが誰にとっても冒険となるようなコミュニティを作りましょう。魔法の世界へようこそ。
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トレーダーに優しい損切りと利食い

トレーダーに優しい損切りと利食い

損切り(ストップロス)と利食い(テイクプロフィット)は取引結果に大きな響を与えます。この記事では、最適な逆指値注文の値を見つけるためのいくつかの方法を見ていきます。
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リプレイシステムの開発(第31回):エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(V)

リプレイシステムの開発(第31回):エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(V)

リプレイ/シミュレーションの終了まで残り時間を表示できるタイマーが必要です。これは一見、シンプルで迅速な解決策に見えるかもしれません。多くの人は、取引サーバーが使用しているのと同じシステムを適応して使用しようとするだけです。しかし、この解決策を考えるとき、多くの人が考慮しないことがあります。リプレイでは、そしてシミュレーションではなおさら、時計の動きは異なるということです。こうしたことが、このようなシステムの構築を複雑にしています。
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リプレイシステムの開発(第28回):エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Mouseクラス(II)

リプレイシステムの開発(第28回):エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Mouseクラス(II)

人々が初めてコンピューティングが可能なシステムを作り始めたとき、すべてには、プロジェクトを熟知しているエンジニアの参加が必要でした。コンピュータ技術の黎明期、プログラミング用の端末すらなかった時代の話です。それが発展し、より多くの人々が何かを創造できることに興味を持つようになると、新しいアイデアやプログラミングの方法が現れ、以前のようなコネクタの位置を変えるスタイルに取って変わりました。最初の端末が登場したのはこの時です。
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リプレイシステムの開発(第27回):エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Mouseクラス(I)

リプレイシステムの開発(第27回):エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Mouseクラス(I)

この記事では、C_Mouseクラスを実装します。このクラスは、最高水準でプログラミングする能力を提供します。しかし、高水準や低水準のプログラミング言語について語ることは、コードに卑猥な言葉や専門用語を含めることではありません。逆です。高水準プログラミング、低水準プログラミングというのは、他のプログラマーが理解しやすいか、しにくいかという意味です。
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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25回):次の段階への準備

リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第25回):次の段階への準備

この記事では、リプレイ/シミュレーションシステム開発の第1段階を完了しました。この成果により、システムが高度なレベルに達したことを確認し、新機能の導入への道を開くことができました。目標は、システムをさらに充実させ、市場分析の調査開発のための強力なツールに変えることです。
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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24回):FOREX (V)

リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第24回):FOREX (V)

本日は、Last価格に基づくシミュレーションを妨げていた制限を取り除き、このタイプのシミュレーションに特化した新しいエントリポイントをご紹介します。操作の仕組みはすべて、FOREX市場の原理に基づいています。この手順の主な違いは、BidシミュレーションとLastシミュレーションの分離です。ただし、時間をランダム化し、C_Replayクラスに適合するように調整するために使用された方法は、両方のシミュレーションで同じままであることに注意することが重要です。これは良いことです。特にティック間の処理時間に関して、一方のモードを変更すれば、もう一方のモードも自動的に改善されるからです。
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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23回)FOREX (IV)

リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第23回)FOREX (IV)

これで、ティックをバーに変換したのと同じ時点で作成がおこなわれます。こうすることで、変換プロセス中に問題が発生した場合、すぐにエラーに気づくことができます。これは、早送り中にチャート上に1分足を配置するコードと同じコードが、通常のパフォーマンス中に足を配置する位置決めシステムにも使用されるためです。言い換えれば、このタスクを担当するコードは他の場所には複製されません。このようにして、メンテナンスと改善の両方においてはるかに優れたシステムが得られます。
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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22回):FOREX (III)

リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第22回):FOREX (III)

このトピックに関する記事は今回で3回目になりますが、株式市場とFOREX市場の違いをまだ理解していない方のために説明しなければなりません。大きな違いは、FOREXでは、取引の過程で実際に発生したいくつかのポイントに関する情報がないというか、与えられないということです。
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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21回):FOREX (II)

リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第21回):FOREX (II)

FOREX市場で作業するためのシステムを構築し続けます。この問題を解決するためには、まず、前のバーを読み込む前にティックの読み込みを宣言しなければなりません。これによって問題は解決されますが、同時にユーザーは構成ファイルの構造に従わざるを得なくなります。これは個人的にはあまり意味がありません。なぜなら、構成ファイルの内容を分析し、実行する役割を担うプログラムを設計することで、ユーザーが必要な要素を好きな順番で宣言できるようになるからです。
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外国為替市場の季節性から利益を得る

外国為替市場の季節性から利益を得る

例えば、冬になると新鮮な野菜の値段が上がったり、霜が降りると燃料の値段が上がったりすることはよく知られていますが、同じようなパターンが外国為替市場にもあることを知っている人は少ないです。
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時系列マイニングのためのデータラベル(第4回):ラベルデータを使用した解釈可能性の分解

時系列マイニングのためのデータラベル(第4回):ラベルデータを使用した解釈可能性の分解

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、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。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。
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ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン(第4回):振る舞いパターン2

ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン(第4回):振る舞いパターン2

デザインパターンには、生成デザインパターン、構造デザインパターン、振る舞いデザインパターンの3タイプがあることを説明しました。コードをクリーンにしながらオブジェクト間の相互作用の方法を設定するのに役立つ、残りの振る舞いタイプのパターンの説明を完成させます。
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データサイエンスと機械学習(第17回):木の中のお金?外国為替取引におけるランダムフォレストの芸術と科学

データサイエンスと機械学習(第17回):木の中のお金?外国為替取引におけるランダムフォレストの芸術と科学

金融情勢を解読する際の芸術性と正確性の融合についてガイドします。アルゴリズム錬金術の秘密を発見してください。ランダムフォレストがデータを予測能力に変換する方法を明らかにし、株式市場の複雑な地形をナビゲートするための独自の視点を提供します。金融の魔術の核心に触れ、市場の動向を形作り、収益の機会を開拓するランダムフォレストの役割を解き明かす旅にご参加ください。
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データサイエンスと機械学習(第16回):決定木を見直す

データサイエンスと機械学習(第16回):決定木を見直す

連載「データサイエンスと機械学習」の最新作で、決定木の複雑な世界に飛び込みましょう。戦略的な洞察を求めるトレーダーのために、この記事は包括的な総括として、市場動向の分析において決定木が果たす強力な役割に光を当てています。これらのアルゴリズム木の根と枝を探り、取引の意思決定を強化する可能性を解き明かします。決定木について新たな視点から学び、複雑な金融市場をナビゲートする上で、決定木をどのように味方にできるかを発見しましょう。
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MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方(第5回): ケルトナーチャネルのボリンジャーバンド—指標シグナル

MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方(第5回): ケルトナーチャネルのボリンジャーバンド—指標シグナル

この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引(注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど)ができるEAまたは自動売買ロボットです。この記事では、2つの指標、この場合はケルトナーチャネルのボリンジャーバンド®からのシグナルを使用します。
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ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン(第3回):振る舞いパターン1

ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン(第3回):振る舞いパターン1

デザインパターンの新しい記事として、その1タイプである振る舞いパターンを取り上げ、作成されたオブジェクト間の通信を効果的に構築する方法について説明します。これらの振る舞いパターンを完成させることで、再利用可能かつ拡張可能で、テストされたソフトウェアをどのように作成し、構築できるかを理解できるようになります。
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MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方(第4回):三角移動平均 — 指標シグナル

MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方(第4回):三角移動平均 — 指標シグナル

この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引(注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど)ができるEAまたは自動売買ロボットです。今回は、多時間枠または単一時間枠の「三角移動平均」という1つの指標のみを使用します。
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ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン(第2回):構造パターン

ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン(第2回):構造パターン

この記事では、MQL5だけでなく他のプログラミング言語でも拡張可能で信頼性の高いアプリケーションを開発するために、デザインパターンのトピックが開発者としてどれほど重要であるかを学んだ後、当トピックについての記事を続けます。デザインパターンのもう1つのタイプである構造デザインパターンについて学び、クラスにあるものを使ってより大きな構造を形成することによってシステムをデザインする方法を学びます。