記事、ライブラリコメント - ページ 17

新しい記事「 知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第06回）：フーリエ変換 」はパブリッシュされました: ジョセフ・フーリエによって導入されたフーリエ変換は、複雑なデータの波動点を単純な構成波に分解する手段です。この記事では、トレーダーにとって有益なこの機能を見ていきます。

新しい記事「 MLモデルとストラテジーテスターの統合（第3回）：CSVファイルの管理(II) 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5でCSVファイルを効率的に管理するクラスを作成するための完全ガイドを提供します。データを開き、読み書きし、変換するメソッドの実装を見ていきます。また、情報を保存しアクセスするためにこれらを使用する方法についても検討します。さらに、このようなクラスを使用する際の制限や最も重要な点についても説明します。MQL5でCSVファイルを処理する方法を学びたい人にとって、この記事は貴重なリソースとなるでしょう。

新しい記事「 MQL5における行列とベクトル：活性化関数 」はパブリッシュされました: ここでは、機械学習の一側面である活性化関数についてのみ説明します。人工ニューラルネットワークでは、ニューロンの活性化関数は、入力シグナルまたは入力シグナルのセットの値に基づいて出力シグナル値を計算します。その内幕に迫ります。 活性化関数とその導関数のグラフは、-5から5まで単調に増加する順序で用意されています。価格チャート上に関数グラフを表示するスクリプトも開発しました。Page Downキーを押すと、保存画像名を指定するためのファイルオープンダイアログが表示されます。

新しい記事「 Rebuyのアルゴリズム：効率を上げるための数学モデル 」はパブリッシュされました: 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。

新しい記事「 自動で動くEAを作る（第15回）：自動化(VII) 」はパブリッシュされました: 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。 自動的に機能するEAを作成する際にプログラマーの作業に影響するような主な失敗、問題、困難について説明しましたが、それが多くの知識をもたらし、実際の市場観察の方法を変える可能性があることもお見せしました。

新しい記事「 自動で動くEAを作る（第14回）：自動化(VI) 」はパブリッシュされました: 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。

新しい記事「 多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム（その3）：ストラテジーテスターとの統合 - 概要(I) 」はパブリッシュされました

新しい記事「 自動で動くEAを作る（第13回）：自動化(V) 」はパブリッシュされました: フローチャートとは何かご存じでしょうか。使い方はご存じですか。フローチャートは初心者向けだとお考えでしょうか。この新しい記事では、フローチャートの操作方法を説明します。

新しい記事 MQL5 マーケットプロダクツ購入はどの程度安全か? はパブリッシュされました: これまでセキュリティ問題には多大な注意を払って MetaTrader 5 トレーディングアプリケーションの販売に関するサービスを導入してきました。関連するリスクを最小限に抑え、みなさんがもっと大切な課題；最適な売買ロボットを検索すること、に集中できるようにしてきました。 MQL5 「マーケット」は Expert...

新しい記事「 MQL5を使用したカスタムTrue Strength Index指標の作成方法 」はパブリッシュされました: カスタム指標の作成方法についてご紹介します。今回はTSI (True Strength Index)を扱い、それに基づいてエキスパートアドバイザー(EA)を作成することにします。 MAタイプ、価格タイプ、高速MA期間、低速MA期間の4つの入力があることからわかるように、MAタイプ、価格タイプ、高速MA期間、低速MA期間の4つの入力があります。環境設定をおこない、[OK]を押すと、EAがチャートに接続され、そのシグナルは以下のようになることがわかります。 買いシグナルの場合

新しい記事「 MQL5の圏論（第7回）：多重集合、相対集合、添字集合 」はパブリッシュされました: 圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、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。 ただし、形式的には、 f: (E,π) à (E’,π’) として表されるN上の 相対領域のマッピング は、次の三角形が可換となるような関数 f: E àE’です。

新しい記事「 MQL5でのARIMAトレーニングアルゴリズムの実装 」はパブリッシュされました: この記事では、関数最小化のPowell法を使用して、ボックス・ジェンキンス法の自己回帰和分移動平均モデルを適用するアルゴリズムを実装します。ボックスとジェンキンスは、ほとんどの時系列は2つのフレームワークの一方または両方でモデル化できると述べました。 これまで、モデルの適切な次数を導出または選択する方法を示さずに、自己回帰トレーニングアルゴリズムの実装について説明してきました。適切なモデルを決定するのとは対照的に、モデルのトレーニングはおそらく簡単な部分です。

新しい記事「 MQL5を使用してトレンドとチャートパターンを検出する方法 」はパブリッシュされました: この記事では、トレンド（上昇トレンド、下降トレンド、横ばい）やチャートパターン（ダブルトップ、ダブルボトム）などの値動きのパターンをMQL5によって自動的に検出する方法を提供します。 上昇トレンド： このタイプの価格変動は、市場において買い手が強い当事者であるため、価格が上昇し続け、より高い価格を達成することになります。したがって、チャートでは、価格がより高い安値とより高い高値を明確に形成していることがわかります。次の図は、このタイプのグラフです。 下降トレンド：

新しい記事「 MQL5を使用したカスタムインディケータ（平均足）の作成方法 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5を使用して好みに基づいてカスタムインディケータを作成し、MetaTrader 5でチャートの読み取りに使用したり、自動エキスパートアドバイザー(EA)で使用したりする方法を学びます。

新しい記事「 プロップファームから少し教訓を得よう（第1回）-導入編 」はパブリッシュされました: 今回は、プロップファーム（自己勘定取引会社）が実施するチャレンジルールから得られる教訓のいくつかを取り上げます。これは特に、初心者の方や、この取引の世界で足元を固めるのに苦労している方には重要です。次の記事では、コードの実装について説明します。 プロップファーム

新しい記事「 取引における資金管理 」はパブリッシュされました: 資金管理システムの新しい構築方法をいくつか見て、その主な特徴を定義します。今日では、あらゆる好みに合わせて、かなりの数の資金管理戦略が存在します。さまざまな数学的成長モデルに基づいた資金管理方法をいくつか考えてみます。 資金管理はどんな方法であっても取引残高の増加を加速させる、言い換えれば、取引戦略の収益性を高めることができます。このように、取引戦略は基本であり、資金管理は付加的なものです。では、取引戦略に資金管理を適用するためには、どのような要件を満たす必要があるのかを見てみましょう。

新しい記事「 ニューラルネットワークの実験（第6回）：価格予測のための自給自足ツールとしてのパーセプトロン 」はパブリッシュされました: この記事では、パーセプトロンを自給自足の価格予測ツールとして使用する例として、一般的な概念と最もシンプルな既製のエキスパートアドバイザー(EA)を紹介し、その最適化の結果について説明します。 指標は、市場を分析するために使用される数式で、トレンド、エントリポイントとエグジットポイント、支持・抵抗レベルの特定に役立ちます。パーセプトロンでFX市場を分析する際に使用できる代表的な指標には、以下のようなものがあります。 移動平均線 相対力指数(RSI)

新しい記事「 MetaTraderのMultibot：1つのチャートから複数のロボットを起動させる 」はパブリッシュされました: 今回は、個々のチャートにロボットの各インスタンスを設定する必要がなく、1つのチャートにのみ接続された状態で複数のチャートで使用できる汎用MetaTraderロボットを作成するための簡単なテンプレートについて考えてみます。 テンプレートだけでなく、シンプルなインターフェイスもあり、例えばフリーランスで注文を受けたときなどにも重宝するのではないかと思います。

新しい記事「 MQL5でJanus factorを実装する 」はパブリッシュされました: ゲイリー・アンダーソンは、「Janus factor」と名付けた理論に基づく市場分析法を開発しました。この理論は、トレンドを明らかにし、市場リスクを評価するために使用できる一連の指標を記述するものです。今回は、これらのツールをMQL5で実装してみます。

新しい記事「 ニューラルネットワークの実験（第5回）：ニューラルネットワークに渡すための入力の正規化 」はパブリッシュされました: ニューラルネットワークはトレーダーのツールキットの究極のツールです。この仮定が正しいかどうかを確認してみましょう。MetaTrader 5は、取引でニューラルネットワークを使用するための自立した媒体としてアプローチされています。簡単な説明が記載されています。

新しい記事「 MetaTrader 5をPostgreSQLに接続する方法 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5コードをPostgresデータベースに接続するための4つの方法について説明し、そのうちの1つであるREST APIの開発環境をWindows Subsystem For Linux (WSL)を使用して設定するためのステップバイステップのチュートリアルを提供します。APIのデモアプリが、データを挿入してそれぞれのテーブルにクエリを実行するための対応MQL5コード、このデータを使用するためのデモエキスパートアドバイザー(EA)とともに提供されます。 MetaTrader

新しい記事「 MQL5の圏論（第6回）：単射的引き戻しと全射的押し出し 」はパブリッシュされました: 圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、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。 これを説明するために、積始域Y、因子始域X、因子始域A、引き戻し始域を持つ 錐

新しい記事「 MQL5を使用してローソク足パターンを検出する方法 」はパブリッシュされました: MQL5によって価格のローソク足パターンを自動的に検出する方法を学ぶ新しい記事です。 切り込み線パターン これは強気のローソク足であり、最初のローソク足が弱気で、続いて強気のローソク足が弱気のローソク足よりも低く開いてから上昇し、最初の弱気のローソク足の中点を超えて閉じるため、2本のローソク足で構成されています。次の図は、それを説明するグラフです。

新しい記事「 MQL5の圏論（第5回）等化子 」はパブリッシュされました: 圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、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。 圏理論では、等化子は、2つの領域間の並列射のペア（またはそれ以上）の「共通の動作」を表す圏内の領域として定義されます。より正確には、2つの平行射(f, g):A -->

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：電磁気的アルゴリズム(ЕМ) 」はパブリッシュされました: この記事では、様々な最適化問題において、電磁気的アルゴリズム（EM、electroMagnetism-like Algorithm）を使用する原理、方法、可能性について解説しています。EMアルゴリズムは、大量のデータや多次元関数を扱うことができる効率的な最適化ツールです。 電磁気的(ЕМ)アルゴリズムは、物理空間における電磁粒子の挙動のシミュレーションに基づく比較的新しいメタヒューリスティクス探索アルゴリズムで、 2003年にI. BirbilとS.С.Fang

新しい記事「 MQL5の圏論（第4回）：スパン、実験、合成 」はパブリッシュされました: 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コミュニティでは今のところ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て考察することで、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。

新しい記事「 自動で動くEAを作る（第12回）：自動化(IV) 」はパブリッシュされました: 自動化されたシステムをシンプルだと思う方はおそらく、それを作るために必要なことを十分に理解していないのでしょう。今回は、多くのエキスパートアドバイザー(EA)を死に至らしめる問題点についてお話します。この問題を解決するために、無差別に注文をトリガーすることが考えられます。 下の動画では、現在のシステムの構成を見ることができます。 作者: Daniel Jose

新しい記事「 自動で動くEAを作る（第11回）：自動化(III) 」はパブリッシュされました: 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。

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第13回）：主成分分析(PCA)で金融市場分析を改善する 」はパブリッシュされました: 主成分分析（Principal component

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第12回）：自己学習型ニューラルネットワークは株式市場を凌駕することができるのか？ 」はパブリッシュされました