![MQL5の圏論(第2回)](https://c.mql5.com/2/51/Category-Theory-part-2_600x314.jpg)
MQL5の圏論(第2回)
圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQL5コミュニティではまだ比較的知られていません。この連載では、その概念のいくつかを紹介し、考察することで、コメントや議論を呼び起こし、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
![ゲータ―オシレーター(Gator Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/51/trading-system-by-Alligator-002_600x314.jpg)
ゲータ―オシレーター(Gator Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ
人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶ本連載の新しい記事では、ゲータ―オシレーターテクニカル指標を取り上げ、簡単な戦略を通じて取引システムを作成する方法について学びます。
![MQL5の圏論(第1回)](https://c.mql5.com/2/50/Category-Theory-001_600x314.jpg)
MQL5の圏論(第1回)
圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQLコミュニティではまだ比較的知られていない分野です。この連載では、その概念のいくつかを紹介して考察することで、コメントや議論を呼び起こし、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
![DoEasy - コントロール(第29部):ScrollBar補助コントロール](https://c.mql5.com/2/50/DoEasy_part_29_600x314.jpg)
DoEasy - コントロール(第29部):ScrollBar補助コントロール
この記事では、ScrollBar補助コントロール要素とその派生オブジェクト(垂直および水平のスクロールバー)の開発を開始します。スクロールバーは、フォームのコンテンツがコンテナを超えた場合にスクロールするために使用されます。スクロールバーは通常フォームの下部と右側にあります。下部の水平のものはコンテンツを左右にスクロールし、垂直のものは上下にスクロールします。
![母集団最適化アルゴリズム:魚群検索(FSS)](https://c.mql5.com/2/50/Fish_School_cover_600x314.jpg)
母集団最適化アルゴリズム:魚群検索(FSS)
魚群検索(FSS)は、そのほとんど(最大80%)が親族の群落の組織的な群れで泳ぐという魚の群れの行動から着想を得た新しい最適化アルゴリズムです。魚の集合体は、採餌の効率や外敵からの保護に重要な役割を果たすことが証明されています。
![MQL5クックブック - サービス](https://c.mql5.com/2/50/Recipes_Services_600x314.jpg)
MQL5クックブック - サービス
この記事では、チャートへの結合を必要としないMQL5プログラムである「サービス」の多彩な機能について説明しています。また、他のMQL5プログラムとのサービスの違いをハイライトし、開発者がサービスで作業する際の微妙な違いを強調しています。例として、読者にはサービスとして実装できる幅広い機能をカバーするさまざまなタスクが提供されます。
![母集団最適化アルゴリズム:カッコウ最適化アルゴリズム(COA)](https://c.mql5.com/2/50/Cuckoo-Optimization-Algorithm-cover_600x314.jpg)
母集団最適化アルゴリズム:カッコウ最適化アルゴリズム(COA)
次に考察するのは、レヴィフライトを使ったカッコウ検索最適化アルゴリズムです。これは最新の最適化アルゴリズムの1つで、リーダーボードの新しいリーダーです。
![母集団最適化アルゴリズム:灰色オオカミオプティマイザー(GWO)](https://c.mql5.com/2/50/grey_wolf_optimizer_600x314.jpg)
母集団最適化アルゴリズム:灰色オオカミオプティマイザー(GWO)
最新の最適化アルゴリズムの1つである灰色オオカミオプティマイザについて考えてみましょう。テスト関数の元々の動作により、このアルゴリズムは、以前に検討されたものの中で最も興味深いものの1つになります。これは、ニューラルネットワークの訓練に使用される最も優れたアルゴリズムの1つであり、多くの変数を持つ滑らかな関数です。
![DoEasy - コントロール(第27部):ProgressBar WinFormsオブジェクトの操作](https://c.mql5.com/2/50/doeasy_027_600x314.jpg)
DoEasy - コントロール(第27部):ProgressBar WinFormsオブジェクトの操作
この記事では、ProgressBarコントロールの開発を続けます。特に、プログレスバーと視覚効果を管理するための機能を作成します。
![DoEasy - コントロール(第26部):ToolTip WinFormsオブジェクトの最終確認とProgressBarの開発開始](https://c.mql5.com/2/50/doeasy_026_600x314.jpg)
DoEasy - コントロール(第26部):ToolTip WinFormsオブジェクトの最終確認とProgressBarの開発開始
今回は、ツールチップコントロールの開発を完了し、ProgressBar WinFormsオブジェクトの開発を開始します。オブジェクトで作業しながら、コントロールやそのコンポーネントをアニメーション化するための普遍的な機能を開発する予定です。
![ニューラルネットワークが簡単に(第32部):分散型Q学習](https://c.mql5.com/2/50/Neural_networks_are_simple-32_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第32部):分散型Q学習
この連載で前回Q学習法を紹介しました。この手法は、各行動の報酬を平均化するものです。2017年には、報酬分布関数を研究する際に、より大きな成果を示す2つの研究が発表されました。そのような技術を使って、私たちの問題を解決する可能性を考えてみましょう。
![知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第04回):線形判別分析](https://c.mql5.com/2/50/linear_discriminant_analysis_600x314.jpg)
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第04回):線形判別分析
今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合、新しいアイデアを探して試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。この連載では、MQL5ウィザードがこの取り組みにおけるトレーダーの主力であるべきであることを示しています。
![データサイエンスと機械学習(第09回):K近傍法(KNN)](https://c.mql5.com/2/50/k_nearest_neighbors_algorithm_knn_600x314.jpg)
データサイエンスと機械学習(第09回):K近傍法(KNN)
これは、訓練データセットから学習しない遅延アルゴリズムです。代わりにデータセットを保存し、新しいサンプルが与えられるとすぐに動作します。シンプルでありながら、実世界でさまざまなケースに応用されています。
![DoEasy - コントロール(第25部):Tooltip WinFormsオブジェクト](https://c.mql5.com/2/50/doeasy_025_600x314.jpg)
DoEasy - コントロール(第25部):Tooltip WinFormsオブジェクト
今回は、Tooltipコントロールの開発と、ライブラリの新しいグラフィカルプリミティブの開発を開始する予定です。当然ながら、すべての要素にツールチップがあるわけではないですが、すべてのグラフィックオブジェクトにはツールチップを設定する機能があります。
![母集団最適化アルゴリズム:蟻コロニー最適化(ACO)](https://c.mql5.com/2/50/popular_algorithm_ant_colony_optimization_600x314.jpg)
母集団最適化アルゴリズム:蟻コロニー最適化(ACO)
今回は、蟻コロニー最適化アルゴリズムについて解析します。このアルゴリズムは非常に興味深く、複雑です。この記事では、新しいタイプのACOの作成を試みます。
![ニューラルネットワークが簡単に(第31部):進化的アルゴリズム](https://c.mql5.com/2/50/Neural_Networks_are_Simple-_Part_31_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第31部):進化的アルゴリズム
前回の記事では、非勾配最適化手法の調査を開始しました。遺伝的アルゴリズムについて学びました。今日は、このトピックを継続し、進化的アルゴリズムの別のクラスを検討します。
![フラクタルによる取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/50/learnhow_fractal_600x314.jpg)
フラクタルによる取引システムの設計方法を学ぶ
これは、最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事です。フラクタル指標という新しい指標を学び、それを基にした取引システムを設計し、MetaTrader 5ターミナルで実行する方法について学びます。
![適応型インジケーター](https://c.mql5.com/2/50/adaptive_indicators_600x314.jpg)
適応型インジケーター
この記事では、適応型インジケーターを作成するためのいくつかの可能なアプローチを検討します。適応型インジケーターは、入力信号と出力信号の値の間のフィードバックの存在によって特徴付けられます。このフィードバックにより、インジケーターは金融時系列値の最適な処理に個別に適応できるようになります。
![データサイエンスと機械学習(第08回)::簡単なMQL5でのK平均法](https://c.mql5.com/2/50/k-means_clustering_600x314.jpg)
データサイエンスと機械学習(第08回)::簡単なMQL5でのK平均法
データサイエンティストやトレーダーにとってデータマイニングは非常に重要です。多くの場合、データは私たちが思っているほど単純ではありません。人間の目は、データセット内のささいな基本パターンと関係を理解できません。k平均法アルゴリズムがその助けになるかもしれません。調べてみましょう...
![DoEasy-コントロール(第24部):ヒント補助WinFormsオブジェクト](https://c.mql5.com/2/50/doeasy_024_600x314.jpg)
DoEasy-コントロール(第24部):ヒント補助WinFormsオブジェクト
今回は、すべてのWinFormsライブラリオブジェクトの基本オブジェクトとメインオブジェクトを指定するロジックを見直し、新しいヒント基本オブジェクトとその派生クラスのいくつかを開発して、区切りの移動可能な方向を示すことにします。
![母集団最適化アルゴリズム:粒子群(PSO)](https://c.mql5.com/2/49/cover_PSO_600x314.jpg)
母集団最適化アルゴリズム:粒子群(PSO)
この記事では、一般的な粒子群最適化(PSO)アルゴリズムについて検討します。以前は、収束、収束率、安定性、スケーラビリティなどの最適化アルゴリズムの重要な特性について説明し、テストスタンドを開発し、最も単純なRNGアルゴリズムを検討しました。
![DoEasy - コントロール(第23部):TabControlおよびSplitContainer WinFormsオブジェクトの改善](https://c.mql5.com/2/50/Do_Easy_Part_23_600x314.jpg)
DoEasy - コントロール(第23部):TabControlおよびSplitContainer WinFormsオブジェクトの改善
今回は、WinFormsオブジェクトの作業領域の境界線に関連する新しいマウスイベントを追加し、TabControlとSplitContainerコントロールの機能に関するいくつかの欠点を修正することにします。
![マウンテンチャートとアイスバーグチャート](https://c.mql5.com/2/48/UI_CCanvas.png)
![マウンテンチャートとアイスバーグチャート](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
マウンテンチャートとアイスバーグチャート
MetaTrader 5プラットフォームに新しいチャートタイプを追加するというアイデアはいかがでしょうか。このプラットフォームには他のプラットフォームにあるものがいくつかないという声もあります。しかし、実際のところ、MetaTrader 5は他の多くのプラットフォームではできないこと(少なくとも簡単にはできないこと)ができる、非常に実用的なプラットフォームです。
![DoEasy - コントロール(第22部):SplitContainer - 作成したオブジェクトのプロパティを変更する](https://c.mql5.com/2/49/DoEasy_22_SplitContainer_600x314.jpg)
DoEasy - コントロール(第22部):SplitContainer - 作成したオブジェクトのプロパティを変更する
今回は、新しく作成したSplitContainerコントロールのプロパティと外観を変更する機能を実装します。
![Frames Analyzerツールによるタイムトレード間隔の魔法](https://c.mql5.com/2/50/Frames_Analyzer_600x314.jpg)
Frames Analyzerツールによるタイムトレード間隔の魔法
Frames Analyzerとは何でしょうか。これは、パラメータ最適化の直後に作成されたMQDファイルまたはデータベースを読み取ることにより、ストラテジーテスター内外でパラメータ最適化中に最適化フレームを分析するためのエキスパートアドバイザー(EA)のプラグインモジュールです。これらの最適化の結果はFrames Analyzerツールを使用している他のユーザーと共有して、結果について話し合うことができます。
![DoEasy-コントロール(第21部):SplitContainerコントロール。パネルセパレータ](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_021_600x314.jpg)
DoEasy-コントロール(第21部):SplitContainerコントロール。パネルセパレータ
この記事では、SplitContainerコントロールの補助パネルセパレータオブジェクトのクラスを作成します。
![アリゲーターによる取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/49/trading-system-by-Alligator_600x314.jpg)
アリゲーターによる取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法についての連載は今回で完結します。アリゲーター指標を基にした取引システムの作り方を学びます。
![データサイエンスと機械学習(第07回)::多項式回帰](https://c.mql5.com/2/49/Data_Science_and_Machine_Learning_Part_07_Polynomial_Regression_600x314.jpg)
データサイエンスと機械学習(第07回)::多項式回帰
線形回帰とは異なり、多項式回帰は、線形回帰モデルでは処理できないタスクをより適切に実行することを目的とした柔軟なモデルです。MQL5で多項式モデルを作成し、そこから何か良いものを作る方法を見つけてみましょう。
![DoEasy-コントロール(第20部):SplitContainer WinFormsオブジェクト](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_020_600x314.jpg)
DoEasy-コントロール(第20部):SplitContainer WinFormsオブジェクト
今回の記事では、MS Visual StudioツールキットからSplitContainerコントロールの開発を開始します。このコントロールは、垂直または水平の可動セパレータで区切られた2つのパネルで構成されています。
![EAを用いたリスクとキャピタルの管理](https://c.mql5.com/2/49/risk_and_capital_management_using_exper_advisor_600x314.jpg)
EAを用いたリスクとキャピタルの管理
この記事では、バックテストレポートでは見えないこと、自動売買ソフトを使用する際の注意点、エキスパートアドバイザー(EA)を使用している場合の資金管理、自動売買をおこなっている場合に取引活動を続けるために大きな損失をカバーする方法について説明します。
![知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第03回):シャノンのエントロピー](https://c.mql5.com/2/49/Regression_Analysis_Cover_600x314.jpg)
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第03回):シャノンのエントロピー
今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合、新しいアイデアを探し、試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。この連載では、MQL5ウィザードがトレーダーの主力であるべきであることを示します。
![DoEasy-コントロール(第19部):TabControl、WinFormsオブジェクトイベントでのタブのスクロール](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_019_600x314.jpg)
DoEasy-コントロール(第19部):TabControl、WinFormsオブジェクトイベントでのタブのスクロール
この記事では、スクロールボタンを使用してTabControlでタブヘッダーをスクロールする機能を作成します。この機能は、コントロールの両方側からタブヘッダーを1行に配置するためのものです。
![ニューラルネットワークが簡単に(第30部):遺伝的アルゴリズム](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_022_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第30部):遺伝的アルゴリズム
今日はちょっと変わった学習法を紹介したいと思います。ダーウィンの進化論からの借用と言えます。先に述べた手法よりも制御性は劣るでしょうが、非差別的なモデルの訓練が可能です。
![一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第31部):未来に向かって(IV)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_011_600x314.jpg)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第31部):未来に向かって(IV)
引き続きEAから分離した部分を取り除きます。本連載は今回で最終回です。そして、最後に取り除くのがサウンドシステムです。この連載をご覧になっていない方には、少し分かりにくいかもしれません。
![アクセラレーターオシレーター(Accelerator Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/49/Learn_how_to_design_a_trading_system_by_Accelerator_Oscillator2_600x314.jpg)
アクセラレーターオシレーター(Accelerator Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法についての連載の新しい記事へようこそ。今回は、新しい指標であるアクセラレーターオシレーター(Accelerator Oscillator、AC)について学び、それを使った取引システムを設計する方法を学びます。
![オーサムオシレーター(Awesome Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/49/Learn_how_to_design_a_trading_system_by_Awesome_Oscillator_600x314.jpg)
オーサムオシレーター(Awesome Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ
連載の今回の新しい記事では、私たちの取引に役立ちそうな新しいテクニカルツールについてご紹介します。これは、オーサムオシレーター(Awesome Oscillator、AO)という指標です。この指標を使用した取引システムの設計方法を学びます。