![ニューラルネットワークが簡単に(第49回):Soft Actor-Critic](https://c.mql5.com/2/56/Neural_Networks_are_Easy_Part_49_600x314.jpg)
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。
![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](https://c.mql5.com/2/56/NN_part_48_600x314.jpg)
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
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。
![ニューラルネットワークが簡単に(第46回):目標条件付き強化学習(GCRL)](https://c.mql5.com/2/55/Neural_Networks_Part_46_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第46回):目標条件付き強化学習(GCRL)
今回は、もうひとつの強化学習アプローチを見てみましょう。これはGCRL(goal-conditioned reinforcement learning、目標条件付き強化学習)と呼ばれます。このアプローチでは、エージェントは特定のシナリオでさまざまな目標を達成するように訓練されます。
![ニューラルネットワークが簡単に(第45回):状態探索スキルの訓練](https://c.mql5.com/2/55/Neural_Networks_Part_45_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第45回):状態探索スキルの訓練
明示的な報酬関数なしに有用なスキルを訓練することは、階層的強化学習における主な課題の1つです。前回までに、この問題を解くための2つのアルゴリズムを紹介しましたが、環境調査の完全性についての疑問は残されています。この記事では、スキル訓練に対する異なるアプローチを示します。その使用は、システムの現在の状態に直接依存します。
![ニューラルネットワークが簡単に(第44回):ダイナミクスを意識したスキルの習得](https://c.mql5.com/2/55/Neural_Networks_are_Just_a_Part_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第44回):ダイナミクスを意識したスキルの習得
前回は、様々なスキルを学習するアルゴリズムを提供するDIAYN法を紹介しました。習得したスキルはさまざまな仕事に活用できます。しかし、そのようなスキルは予測不可能なこともあり、使いこなすのは難しくなります。この記事では、予測可能なスキルを学習するアルゴリズムについて見ていきます。
![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](https://c.mql5.com/2/54/NN_Simple_Part_43_600x314.jpg)
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。
![ニューラルネットワークが簡単に (第42回):先延ばしのモデル、理由と解決策](https://c.mql5.com/2/54/NN_Simple_Part_42_procrastination_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に (第42回):先延ばしのモデル、理由と解決策
強化学習の文脈では、モデルの先延ばしにはいくつかの理由があります。この記事では、モデルの先延ばしの原因として考えられることと、それを克服するための方法について考察しています。
![リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第8回):指標のロック](https://c.mql5.com/2/54/replay-p8_600x314.jpg)
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第8回):指標のロック
この記事では、MQL5言語を使用しながら指標をロックする方法を見ていきます。非常に興味深く素晴らしい方法でそれをおこないます。
![MQL5の圏論(第18回):ナチュラリティスクエア(自然性の四角形)](https://c.mql5.com/2/57/category-theory-p18_600x314.jpg)
MQL5の圏論(第18回):ナチュラリティスクエア(自然性の四角形)
この記事では、圏論の重要な柱である自然変換を紹介します。一見複雑に見える定義に注目し、次に本連載の「糧」であるボラティリティ予測について例と応用を掘り下げていきます。
![MQL5の圏論(第17回):関手とモノイド](https://c.mql5.com/2/57/Category-Theory-p17_600x314.jpg)
MQL5の圏論(第17回):関手とモノイド
関手を題材にしたシリーズの最終回となる今回は、圏としてのモノイドを再考します。この連載ですでに紹介したモノイドは、多層パーセプトロンとともに、ポジションサイジングの補助に使われます。
![さまざまな移動平均タイプをテストして、それらがどの程度洞察力に富むかを確認する](https://c.mql5.com/2/57/moving_average_types_600x314.jpg)
さまざまな移動平均タイプをテストして、それらがどの程度洞察力に富むかを確認する
多くのトレーダーにとって移動平均指標が重要であることは周知の事実です。取引に役立つ移動平均タイプは他にもあります。この記事ではこれらのタイプを特定し、それぞれのタイプと最も人気のある単純移動平均タイプを簡単に比較して、どれが最良の結果を示すことができるかを確認します。
![初めてのMetaTrader VPS:ステップバイステップ](https://c.mql5.com/2/59/aaa206-vps-cover-ill-big_600x314.jpg)
初めてのMetaTrader VPS:ステップバイステップ
自動売買ロボットやコピー取引を利用していると必ず、遅かれ早かれ、取引プラットフォーム用に信頼できる24時間365日のホスティングサーバーをレンタルする必要性を認識するようになります。様々な理由から、MetaTrader VPSの使用が推奨されます。このサービスの支払いとサブスクリプションはMQL5.communityのアカウントで管理できます。
![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1回):ADXとパラボリックSARの組み合わせによる指標シグナル](https://c.mql5.com/2/57/ADX_in_combination_with_Parabolic_SAR_600x314.jpg)
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1回):ADXとパラボリックSARの組み合わせによる指標シグナル
この記事で紹介する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複数の銘柄ペアの取引(新規注文、決済注文、注文の管理など)を行うことができるEA(自動売買ロボット)です。
![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。
![MQL5の圏論(第16回):多層パーセプトロンと関手](https://c.mql5.com/2/57/category-theory-p16_600x314.jpg)
MQL5の圏論(第16回):多層パーセプトロンと関手
本連載16回目となる今回は、関手と、それが人工ニューラルネットワークを使ってどのように実装できるかを見ていきます。当連載ではこれまで、ボラティリティを予測するというアプローチをとってきましたが、今回はポジションのエントリーとエグジットのシグナルを設定するためのカスタムシグナルクラスの実装を試みます。
![RSIディープスリームーブ取引手法](https://c.mql5.com/2/57/The_RSI_Deep_Three_Move_600x314.jpg)
RSIディープスリームーブ取引手法
MetaTrader 5でRSIディープスリームーブ取引テクニックを紹介します。この記事は、株式、通貨、商品などの証券の強さと勢いを測定するために使用されるテクニカル分析指標であるRSIに基づくいくつかの取引テクニックを紹介する新しい一連の研究に基づいています。
![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。
![リプレイシステムの開発 — 市場シミュレーション(第4回):設定の調整(II)](https://c.mql5.com/2/52/replay-p4_600x314.jpg)
リプレイシステムの開発 — 市場シミュレーション(第4回):設定の調整(II)
システムとコントロールを作り続けましょう。サービスをコントロールする能力がなければ、システムを前進させ、改善することは難しくなります。
![MQL5における圏論(第12回):順序](https://c.mql5.com/2/56/Category-Theory-p12_600x314.jpg)
MQL5における圏論(第12回):順序
この記事は、MQL5でのグラフの圏論実装に従う連載の一部であり、順序について詳しく説明します。2つの主要な順序タイプを検討することで、順序理論の概念が取引の意思決定に情報を提供する上で、モノイド集合をどのようにサポートできるかを検証します。
![MQL5の圏論(第11回):グラフ](https://c.mql5.com/2/55/Category-Theory-p11_600x314.jpg)
MQL5の圏論(第11回):グラフ
この記事は、MQL5での圏論の実装を考察する連載の続きです。ここでは、取引システムへのクローズアウト戦略を開発する際に、グラフ理論をモノイドやその他のデータ構造とどのように統合できるかを検討します。
![古いトレンドトレーディング戦略の再検討:2つのストキャスティクス、MAとフィボナッチ](https://c.mql5.com/2/56/tranding_strategy_600x314.jpg)
古いトレンドトレーディング戦略の再検討:2つのストキャスティクス、MAとフィボナッチ
古い取引戦略。この記事では、純粋にテクニカルな方法でトレンドをフォローするための戦略の1つを紹介します。これは純粋なテクニカル戦略で、シグナルとターゲットを出すためにいくつかのテクニカル指標とツールを使用します。戦略の構成要素は次の通りです。14期間のストキャスティクス、5期間のストキャスティクス、200期間の移動平均線、フィボナッチ予測ツール(目標設定用)。
![MQL5でのグラフィカルパネルの作成を簡単に](https://c.mql5.com/2/56/creating_graphical_panels_600x314.jpg)
MQL5でのグラフィカルパネルの作成を簡単に
この記事では、取引において最も価値があり役立つツールの1つであるグラフィカルパネルを作成する必要がある人に、シンプルで簡単なガイドを提供します。グラフィカルパネルは、取引に関するタスクを簡素化および容易にして、時間を節約し、気を散らすことなく取引プロセスそのものに集中するのに役立ちます。
![平均足と移動平均を組み合わせると良好なシグナルを提供できるのか](https://c.mql5.com/2/56/heiken_ashi_combined_moving_averages_600x314.jpg)
平均足と移動平均を組み合わせると良好なシグナルを提供できるのか
戦略を組み合わせることで、より良い機会が得られる可能性があります。指標やパターンを組み合わせたり、さらに良いことに指標とパターンを組み合わせたりして、追加の確認要素を得ることができます。移動平均はトレンドを確認し、それに乗るのに役立ちます。これらは、そのシンプルさと、分析に付加価値をもたらす実証済みの実績により、最もよく知られているテクニカル指標です。
![アプリケーションを使用してMQL5の関数を理解する](https://c.mql5.com/2/56/understanding-functions_600x314.jpg)
アプリケーションを使用してMQL5の関数を理解する
関数はどのプログラミング言語においても重要なものです。関数は、開発者が同じことを繰り返さないことを意味するDRY (Do not Repeat Yourself)の概念を適用するのに役立つなどの多くのメリットを提供します。この記事では、関数に関する詳細情報と、物事を複雑にすることなく取引システムを強化するために、あらゆるシステムで使用または呼び出しできる簡単なアプリケーションを作成して、MQL5で独自の関数を作成する方法について説明します。
![MQL5のインタラクティブGUIで取引チャートを改善する(第2回):移動可能なGUI (II)](https://c.mql5.com/2/56/Revolutionize_Your_Trading_Charts_Part_2_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2回):移動可能なGUI (II)
MQL5で移動可能なGUIを作成するための詳細なガイドで、取引戦略やユーティリティでの動的なデータ表現の可能性を引き出しましょう。オブジェクト指向プログラミングの基本原理を理解し、同じチャート上に単一または複数の移動可能なGUIを簡単かつ効率的に設計実装する方法を発見してください。
![MQL5オブジェクト指向プログラミング(OOP)について](https://c.mql5.com/2/56/object-oriented-programming_600x314__1.jpg)
MQL5オブジェクト指向プログラミング(OOP)について
開発者として、私たちは、特に異なる動作をするオブジェクトがある場合に、コードを重複せずに再利用可能で柔軟なソフトウェアを作成し開発する方法を学ぶ必要があります。これは、オブジェクト指向プログラミングのテクニックと原則を使うことでスムーズにおこなうことができます。この記事では、MQL5オブジェクト指向プログラミングの基本を紹介し、この重要なトピックの原則とプラクティスをソフトウェアでどのように使用できるかを説明します。
![MQL5を使用してカスタムドンチャンチャネル指標を作成する方法](https://c.mql5.com/2/55/donchian_channel_indicator_600x314.jpg)
MQL5を使用してカスタムドンチャンチャネル指標を作成する方法
価格周辺のチャネルを視覚化するために使用できるテクニカルツールは数多くあります。これらのツールの1つが、ドンチャンチャネル指標です。この記事では、ドンチャンチャネル指標を作成する方法と、EAを使用してカスタム指標としてそれを取引する方法を学びます。
![Rebuyのアルゴリズム:多通貨取引シミュレーション](https://c.mql5.com/2/54/Multicurrency_Trading_Simulation_600x314.jpg)
Rebuyのアルゴリズム:多通貨取引シミュレーション
本稿では、多通貨の価格設定をシミュレートする数理モデルを作成し、前回理論計算から始めた取引効率を高めるメカニズム探求の一環として、分散原理の研究を完成させます。
![データサイエンスと機械学習(第14回):コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける](https://c.mql5.com/2/52/data_science_ml_kohonen_maps_014_600x314.jpg)
データサイエンスと機械学習(第14回):コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける
複雑で変化し続ける市場をナビゲートする、最先端の取引アプローチをお探しですか。人工ニューラルネットワークの革新的な形態であるコホネンマップは、市場データの隠れたパターンやトレンドを発見するのに役立ちます。この記事では、コホネンマップがどのように機能するのか、そして、より賢く、より効果的な取引戦略を開発するために、どのように活用できるのかを探ります。経験豊富なトレーダーも、これから取引を始める人も、このエキサイティングな新しいアプローチを見逃す手はありません。
![リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第1回):最初の実験(I)](https://c.mql5.com/2/52/replay-p1_600x314.jpg)
リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第1回):最初の実験(I)
市場がしまっているときに研究したり、市場の状況をシミュレーションしたりできるシステムを作成してはどうでしょうか。ここで、このトピックを扱う新しい連載を開始します。
![モスクワ取引所(MOEX)におけるストップ注文を利用した取引所グリッド取引の自動化](https://c.mql5.com/2/54/moex-mesh-trading_600x314.jpg)
モスクワ取引所(MOEX)におけるストップ注文を利用した取引所グリッド取引の自動化
本稿では、MQL5エキスパートアドバイザー(EA)に実装されたストップ指値注文に基づくグリッド取引についてモスクワ取引所(MOEX)で考察します。市場で取引する場合、最も単純な戦略の1つは、市場価格を「キャッチ」するように設計された注文のグリッドです。
![Rebuyのアルゴリズム:効率を上げるための数学モデル](https://c.mql5.com/2/54/mathematical_model_to_increase_efficiency_600x314.jpg)
Rebuyのアルゴリズム:効率を上げるための数学モデル
この記事では、取引システムの効率をより深く理解するためにRebuyアルゴリズムを使用し、数学と論理を使用して取引効率を向上させる一般的な原則に着手し、どのような取引システムでも制約なく使用するという観点から、最も非標準的な、効率を高める方法を適用します。
![自動で動くEAを作る(第15回):自動化(VII)](https://c.mql5.com/2/51/aprendendo_construindo_Part_15_600x314.jpg)
自動で動くEAを作る(第15回):自動化(VII)
自動化に関するこの連載を完結させるために、前回に引き続きトピックについて説明しましょう。EAを時計仕掛けのように動かすために、すべてがどのように組み合わされるかを見ていきます。
![自動で動くEAを作る(第14回):自動化(VI)](https://c.mql5.com/2/51/aprendendo_construindo_014_600x314.jpg)
自動で動くEAを作る(第14回):自動化(VI)
今回は、この連載で得た知識をすべて実践してみましょう。最終的には、100%自動化された機能的なシステムを構築します。しかしその前に、まだ最後の詳細を学ばなければなりません。