![一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第27部):未来に向かって(II)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_006_600x314.jpg)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第27部):未来に向かって(II)
チャート上直接の発注システムをより完全にしましょう。この記事では、発注システムを修正する方法、またはより直感的にする方法を示します。
![勢力指数による取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_force_index_600x314.jpg)
勢力指数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、新しく、勢力指数(Force Index)テクニカル指標と、この指標を使った取引システムの作り方についてご紹介します。
![オブジェクトを使用して複雑な指標を簡単に](https://c.mql5.com/2/49/Complex-indicators-made-easy-using-objects_600x314.jpg)
オブジェクトを使用して複雑な指標を簡単に
この記事では、複数のプロットやバッファを扱ったり複数のソースからのデータを組み合わせたりするときに発生する問題を回避しながら、複雑な指標を作成する方法を紹介します。
![一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第26部):未来に向かって(I)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_005_600x314.jpg)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第26部):未来に向かって(I)
今日は、発注システムを次のレベルに引き上げます。ただしその前に、いくつかの問題を解決する必要があります。ここで、どのように働きたいか、取引日に何をするかに関連するいくつかの質問があります。
![DoEasy-コントロール(第13部):WinFormsオブジェクトのマウスによる操作の最適化、TabControl WinFormsオブジェクトの開発開始](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_013_600x314.jpg)
DoEasy-コントロール(第13部):WinFormsオブジェクトのマウスによる操作の最適化、TabControl WinFormsオブジェクトの開発開始
今回は、マウスカーソルを離した後のWinFormsオブジェクトの外観の処理を修正および最適化して、TabControl WinFormsオブジェクトの開発を開始します。
![チャイキンオシレーター(Chaikin Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_chaikin_oscillator_600x314.jpg)
チャイキンオシレーター(Chaikin 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にようこそ。この新しい記事を通して、チャイキンオシレーター指標による取引システムを設計する方法を学びます。
![ニューラルネットワークが簡単に(第22部):回帰モデルの教師なし学習](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_014_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第22部):回帰モデルの教師なし学習
モデルと教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。今回は、回帰モデルの学習に適用した場合のオートエンコーダの特徴について提案します。
![データサイエンスと機械学習(第06回):勾配降下法](https://c.mql5.com/2/49/gradient_descent_600x314.jpg)
データサイエンスと機械学習(第06回):勾配降下法
勾配降下法は、ニューラルネットワークや多くの機械学習アルゴリズムの訓練において重要な役割を果たします。これは、その印象的な成果にもかかわらず、迅速でインテリジェントなアルゴリズムであり、多くのデータサイエンティストによっていまだに誤解されています。
![一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第25部):システムの堅牢性の提供(II)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_004_600x314.jpg)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第25部):システムの堅牢性の提供(II)
この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)のパフォーマンスを仕上げます。長くなるのでご準備ください。EAを信頼できるものにするために、まず取引システムの一部でないコードをすべて削除します。
![ニューラルネットワークが簡単に(第21部):変分オートエンコーダ(Variational autoencoder、VAE)](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_013_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第21部):変分オートエンコーダ(Variational autoencoder、VAE)
前回の記事で、オートエンコーダアルゴリズムについて学びました。他のアルゴリズム同様、このアルゴリズムには長所と短所があります。元の実装では、オートエンコーダは、訓練標本からオブジェクトを可能な限り分離するために使用されます。今回はその短所への対処法についてお話します。
![DoEasy-コントロール(第12部):基本リストオブジェクト、ListBoxおよびButtonListBox WinFormsオブジェクト](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_012_600x314.jpg)
DoEasy-コントロール(第12部):基本リストオブジェクト、ListBoxおよびButtonListBox WinFormsオブジェクト
この記事では、WinFormsオブジェクトリストの基本オブジェクトと、2つの新しいオブジェクトを作成します。ListBoxとButtonListBoxです。
![一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第24部):システムの堅牢性の提供(I)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_003_600x314.jpg)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第24部):システムの堅牢性の提供(I)
この記事では、堅牢で安全な使用を保証するために、システムの信頼性を高めます。望ましい堅牢性を実現する方法の1つは、コードを可能な限り再利用して、常にさまざまな場合にテストされるようにすることです。しかし、これは方法の1つにすぎません。もう1つは、OOPを使用することです。
![標準偏差による取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_standard_deviation_600x314.jpg)
標準偏差による取引システムの設計方法を学ぶ
これは、MetaTrader 5取引プラットフォームで最も人気のあるテクニカル指標による取引システムの設計方法に関する連載の新しい記事です。この新しい記事では、標準偏差指標による取引システムの設計方法を学びます。
![DoEasy-コントロール(第11部):WinFormsオブジェクト—グループ、CheckedListBox WinFormsオブジェクト](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_011_600x314.jpg)
DoEasy-コントロール(第11部):WinFormsオブジェクト—グループ、CheckedListBox WinFormsオブジェクト
この記事では、WinFormsオブジェクトのグループ化と、CheckBoxオブジェクトリストオブジェクトの作成について検討します。
![価格変動モデルとその主な規定(第2回)。価格場の確率的発展方程式と観測されたランダムウォークの発生](https://c.mql5.com/2/49/The_price_movement_model_and_its_main_provisions_Part_2_600x314.jpg)
価格変動モデルとその主な規定(第2回)。価格場の確率的発展方程式と観測されたランダムウォークの発生
この記事では、確率的な価格場の発展方程式と、今後の価格高騰の基準について考察しています。また、チャート上での価格値の本質と、そのランダムウォークが発生するメカニズムも明らかにします。
![ニューラルネットワークの実験(第2回):スマートなニューラルネットワークの最適化](https://c.mql5.com/2/51/neural_network_experiments_p2_600x314.jpg)
ニューラルネットワークの実験(第2回):スマートなニューラルネットワークの最適化
この記事では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5を使用します。
![一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第23部):新規受注システム(IV)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_002_600x314.jpg)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第23部):新規受注システム(IV)
受注システムをより柔軟にします。ここでは、コードをより柔軟にする変更を検討して、ポジションストップレベルをより迅速に変更できるようにします。
![DoEasy-コントロール(第10部):WinFormsオブジェクト - インターフェイスのアニメーション化](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_010_600x314.jpg)
DoEasy-コントロール(第10部):WinFormsオブジェクト - インターフェイスのアニメーション化
ユーザーやオブジェクトとのオブジェクト対話機能を実装して、グラフィカルインターフェイスをアニメーション化するときが来ました。より複雑なオブジェクトを正しく動作させるためにも、新しい機能が必要になります。
![ニューラルネットワークが簡単に(第20部):オートエンコーダ](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_012_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第20部):オートエンコーダ
教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。読者の中には、最近の記事とニューラルネットワークの話題の関連性について疑問を持つ人もいるかもしれません。この新しい記事では、ニューラルネットワークの研究に戻ります。
![知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第02回):コホネンマップ](https://c.mql5.com/2/49/kohonen-maps_600x314.jpg)
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第02回):コホネンマップ
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ことを示します。なぜでしょうか。MQL5ウィザードを使用すれば、新しいアイデアを組み立てることで時間を節約できるだけでなく、コーディングの重複によるミスを大幅に減らすことができるため、最終的に、取引の哲学のいくつかの重要な分野にエネルギーを注ぐことができるからです。
![一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第22部):新規受注システム(V)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_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22部):新規受注システム(V)
今日は、新しい受注システムの開発を進めていきます。新しいシステムを導入するのはそう簡単なことではありません。プロセスが非常に複雑になるような問題がしばしば発生します。このような問題が発生したときは、一度立ち止まって、自分たちの進むべき方向を再分析しなければなりません。
![ウィリアムズPRによる取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_williams_pr_600x314.jpg)
ウィリアムズPRによる取引システムの設計方法を学ぶ
MetaTrader 5で使用される最も人気のあるテクニカル指標によってMQL5で取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事です。今回は、ウィリアムズの%R指標による取引システムの設計方法について学びます。
![ニューラルネットワークが簡単に(第19部):MQL5を使用したアソシエーションルール](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_011_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第19部):MQL5を使用したアソシエーションルール
アソシエーションルールの検討を続けます。前回の記事では、このタイプの問題の理論的側面について説明しました。この記事では、MQL5を使用したFPGrowthメソッドの実装を紹介します。また、実装したソリューションを実際のデータを使用してテストします。
![DoEasy-コントロール(第9部):WinFormsオブジェクトメソッド、RadioButtonおよびButtonコントロールの再配置](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_009_600x314.jpg)
DoEasy-コントロール(第9部):WinFormsオブジェクトメソッド、RadioButtonおよびButtonコントロールの再配置
この記事では、WinFormsオブジェクトクラスメソッドの名前を修正し、ButtonおよびRadioButton WinFormsオブジェクトを作成します。
![一目均衡表による取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_ichimoku_600x314.jpg)
一目均衡表による取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のある指標の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です。今回は一目均衡表とこの指標によって取引システムを設計する方法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18部):アソシエーションルール](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_010_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第18部):アソシエーションルール
この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。
![データサイエンスと機械学習(第05回):決定木](https://c.mql5.com/2/49/decision_trees_600x314.jpg)
データサイエンスと機械学習(第05回):決定木
決定木は、人間の思考方法を模倣してデータを分類します。木を作り、それを使ってデータを分類・予測する方法を見てみましょう。決定木アルゴリズムの主な目的は、不純物を含むデータを純粋なノードまたはそれに近いノードに分離することです。
![知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第01回):回帰分析](https://c.mql5.com/2/49/regression_analysis_600x314.jpg)
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第01回):回帰分析
今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合(意識的かどうかにかかわらず...)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。トレーダーの時間とミスを避ける必要性は明らかに重視されます。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。なぜでしょうか。MQL5ウィザードを使用すれば、新しいアイデアを組み立てることで時間を節約できるだけでなく、コーディングの重複によるミスを大幅に減らすことができるため、最終的に、取引の哲学のいくつかの重要な分野にエネルギーを注ぐことができるからです。
![一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第21部):新規受注システム(IV)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_21_New_order_system_IV_600x314.jpg)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第21部):新規受注システム(IV)
まだ完成していないものの、ようやくビジュアルなシステムが動き出します。ここでは主な変更を完成します。かなりの数になりますが、どれも必要なものばかりです。全体的にはなかなか面白いものになりそうです。
![一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第20部):新規受注システム(III)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_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20部):新規受注システム(III)
新しい受注システムの導入を継続します。このようなシステムを作るには、MQL5を使いこなすだけでなく、MetaTrader 5プラットフォームが実際にどのように機能し、どのようなリソースを提供しているかを理解することが必要です。
![一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第19部):新規受注システム(II)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_010_600x314.jpg)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第19部):新規受注システム(II)
今回は、「見てわかる」タイプのグラフィカルな受注システムを開発します。なお、今回はゼロから始めるのではなく、取引する資産のチャート上にオブジェクトやイベントを追加して既存のシステムを修正します。
![機械学習や取引におけるメタモデル:取引注文のオリジナルタイミング](https://c.mql5.com/2/49/metamodels_ml_trading_original_timing_orders_600x314.jpg)
機械学習や取引におけるメタモデル:取引注文のオリジナルタイミング
機械学習におけるメタモデル:人間がほとんど介在しない取引システムの自動作成 - いつ、どのように取引をおこなうかはモデルが自ら決定します。
![ニューラルネットワークの実験(第1回):幾何学の再検討](https://c.mql5.com/2/51/neural_network_experiments_p1_600x314.jpg)
ニューラルネットワークの実験(第1回):幾何学の再検討
この記事では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。
![DoEasy - コントロール(第8部):カテゴリ(GroupBoxおよびCheckBoxのコントロール)による基本WinFormsオブジェクト](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_008_600x314.jpg)
DoEasy - コントロール(第8部):カテゴリ(GroupBoxおよびCheckBoxのコントロール)による基本WinFormsオブジェクト
この記事では、「GroupBox」および「CheckBox」WinFormsオブジェクトの作成、およびWinFormsオブジェクトカテゴリの基本オブジェクトの開発について検討します。作成されたすべてのオブジェクトはまだ静的で、マウスと対話することはできません。
![Volumesによる取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_volumes_600x314.jpg)
Volumes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を学ぶための連載の新しい記事です。今回は、Volumes指標について紹介します。出来高という概念は、金融市場の取引において非常に重要な要素の1つであり、注意を払う必要があります。この記事では、Volumes指標を使用した簡単な取引システムの設計方法について説明します。
![MFIによる取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_mfi_600x314.jpg)
MFI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連載のこの新しい記事では、新しくマネーフローインデックス(Money Flow Index、MFI)テクニカル指標を考察します。その詳細を学び、MQL5によって簡単な取引システムを開発し、MetaTrader 5で実行します。
![ニューラルネットワークが簡単に(第17部):次元削減](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_007_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第17部):次元削減
今回は、人工知能モデルについて引き続き説明します。具体的には、教師なし学習アルゴリズムについて学びます。クラスタリングアルゴリズムの1つについては既に説明しました。今回は、次元削減に関連する問題を解決する方法のバリエーションを紹介します。
![価格変動モデルとその主な規定(第1回)。最もシンプルなモデルバージョンとその応用](https://c.mql5.com/2/49/simplest_model_001_600x314.jpg)
価格変動モデルとその主な規定(第1回)。最もシンプルなモデルバージョンとその応用
この記事は、数学的に厳密な値動きと市場機能の理論の基礎を提供するものです。現在に至るまで、数学的に厳密な値動き理論は存在しません。その代わりに、「あるパターンの後に、ある方向に価格が動く」という経験則に基づいた仮定で対処する必要がありました。もちろん、これらの仮定は統計にも理論にも裏付けられていません。