記事、ライブラリコメント - ページ 30

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01回）：回帰分析 」はパブリッシュされました

新しい記事「 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) 」はパブリッシュされました: 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。 現在のシステムの様子は次の動画でわかります。また、説明には影響しないマイナーチェンジであるため、記事で取り上げなかった変更もあります。 作者: Daniel Jose

新しい記事「 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) 」はパブリッシュされました: 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。 システムが完成して、注文を直接チャートに完全に表示できるようになるまでにはまだまだかかりますが、今は、コードの他の場所に非常に大きな変更を加える必要があるため、一度にすべてをおこなう必要があります。

新しい記事「 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) 」はパブリッシュされました: 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。 実装するのが難しいと思われる方は、C_HLineTradeクラスの以下のコード部分をご覧ください。 inline void SetLineOrder( ulong ticket, double price, eHLineTrade hl, bool select) {

新しい記事「 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 」はパブリッシュされました: 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。

新しい記事「 ニューラルネットワークの実験（第1回）：幾何学の再検討 」はパブリッシュされました: 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。 最適化と転送テストの結果。 テスト日を2021.05.31から2022.05.31にフォワードします。すべての結果の中から、複雑な基準の最大値が20～40を超える最大の利益率を特徴とするものを選択する必要があります。 作者: Roman Poshtar

新しい記事「 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 」はパブリッシュされました: 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。 EAをコンパイルし、チャート上で起動します。

新しい記事「 Volumesによる取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 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。

新しい記事「 MFIによる取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 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。 次に、各戦略の設計図を作成していきます。 戦略1：MFI - OBとOS

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第17部）：次元削減 」はパブリッシュされました: 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。 主成分分析は、1901年にイギリスの数学者カール・ピアソンによって発明され、それ以来、多くの科学分野で成功裏に使用されてきました。

新しい記事「 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 」はパブリッシュされました: 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。

新しい記事「 モスクワ取引所(MOEX)の指値注文を使用した自動グリッド取引 」はパブリッシュされました: この記事では、MOEXでの作業を目的としたMetaTrader 5用のMQL5エキスパートアドバイザー(EA)の開発について考察します。EAは、MetaTrader 5ターミナルを使用して、グリッド戦略に従いながらMOEXで取引することになります。EAには、ストップロスとテイクプロフィットによるポジションの決済、および特定の市況での未決注文の削除が含まれます。

新しい記事「 機械学習を使いこなすには 」はパブリッシュされました: アルゴリズム取引に関するトレーダーの知識の向上に役立つ資料を集めたので、チェックしてみてください。単純なアルゴリズムの時代は過ぎ去りつつあり、機械学習技術やニューラルネットワークを使用せずに成功することは難しくなっています。

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第04回）：現在の株式市場の暴落を予測する 」はパブリッシュされました: 今回は、米国経済のファンダメンタルズに基づいて、私たちのロジスティックモデルを使って株式市場の暴落の予測を試みます。NETFLIXとAPPLEが私たちが注目する銘柄です、2019年と2020年の過去の市場の暴落を使って、モデルが現在の破滅と暗雲でどのように機能するか見てみましょう。 以下のリンクにあるフルコードを参照してください。次に、モードをストラテジーテスターでテストします。 テスト結果 チャート 作者: Omega J Msigwa

新しい記事「 一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第18部）：新規受注システム(I) 」はパブリッシュされました: 今回は新規受注システムの第一弾です。本連載で紹介し始めてから、このEAは、同じチャート上注文システムモデルを維持しながら様々な変更と改良を受けてきました。 ビデオでは、上記のすべてがはっきりわかります。お分かりのように、このシステムは使っていてとても面白いです。 作者: Daniel Jose

新しい記事「 DoEasy - コントロール（第7部）：テキストラベルコントロール 」はパブリッシュされました: 今回の記事では、WinFormsテキストラベルコントロールオブジェクトのクラスを作成します。このようなオブジェクトはコンテナをどこにでも配置できますが、独自の機能はMS Visual Studioテキストラベルの機能を繰り返します。表示されるテキストのフォントパラメータは設定できます。 EAをコンパイルし、チャート上で起動します。

新しい記事「 ビデオ：MetaTrader5とMQL5での簡単な自動売買の設定方法 」はパブリッシュされました: このビデオコースでは、MetaTrader 5をダウンロード、インストールして自動売買のために設定する方法を学びます。また、チャートの設定や自動売買のオプションの調整方法についても学びます。最初のバックテストをおこないます。このコースの終わりには、画面の前に座らなくても、24時間365日自動的に取引できるエキスパートアドバイザー(EA)をインポートする方法が分かります。 MetaTrader 5についてのビデオシリーズへようこそ。MetaTrader

新しい記事「 AD（蓄積/分散、Accumulation/Distribution）による取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 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へようこそ。今回は、AD（蓄積/分散、Accumulation/Distribution）という新しいテクニカル指標について学び、シンプルなAD取引戦略に基づいてMQL5取引システムを設計する方法を学びます。 戦略2：Simple AD Strength

新しい記事「 一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第17部）：Web上のデータにアクセスする(III) 」はパブリッシュされました: 今回は、Webからデータを取得し、エキスパートアドバイザー(EA)で使用する方法について引き続き考えていきます。今回は、代用できるシステムの開発に進みます。 ハイライトされた行はサービスがもう実行されていないことを警告するもので、重要です。 このシステムを実行すると、次のような結果が得られます。 作者: Daniel Jose

新しい記事「 チャート上のインタラクティブなコントロールを備えたインジケーター 」はパブリッシュされました: この記事は、インジケーターインターフェイスに関する新しい視点を提供します。利便性を重視していきます。何年にもわたって数十の異なる取引戦略を試し、数百の異なるインジケーターをテストしてきた結果、この記事で共有したいいくつかの結論に達しました。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第16部）：クラスタリングの実用化 」はパブリッシュされました: 前回は、データのクラスタリングをおこなうためのクラスを作成しました。今回は、得られた結果を実際の取引に応用するためのバリエーションを紹介したいと思います。 EAの性能を評価するために、前回の記事で訓練して、前回のテストで使用した500クラスタのクラスタリングモデルを使ってテストをおこないました。訓練グラフは以下の通りです。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第15部）：MQL5によるデータクラスタリング 」はパブリッシュされました: クラスタリング法について引き続き検討します。今回は、最も一般的なk-meansクラスタリング手法の1つを実装するために、新しいCKmeansクラスを作成します。テスト中には約500のパターンを識別することができました。 訓練の結果、損失関数のクラスタ数依存性のグラフを得ることができました。以下に示します。

新しい記事「 一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第16部）：Web上のデータにアクセスする(II) 」はパブリッシュされました: Webからエキスパートアドバイザー(EA)にデータを入力する方法はそれほど明らかにはわかりません。MetaTrader 5が提供するすべての可能性を理解しなければ、そう簡単にはいきません。 このことを理解するために、次のビデオを細部まで注意してご覧ください。

新しい記事「 OBVによる取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 今回は、初心者向けのシリーズとして、人気のあるいくつかの指標をもとに取引システムを設計する方法について、新しい記事をお届けします。今回は、新しい指標であるOBV (On Balance Volume)を学び、その使い方とそれに基づいた取引システムの設計を学びます。 戦略1：Simple OBV Movement

新しい記事「 DoEasy - コントロール（第6部）：パネルコントロール、内部コンテンツに合わせたコンテナサイズの自動変更 」はパブリッシュされました: 本稿では、Panel WinFormsオブジェクトの作業を続け、パネル内にあるDockオブジェクトの一般的なサイズに合わせた自動サイズ変更を実装します。さらに、銘柄ライブラリオブジェクトに新しいプロパティを追加します。 EAをコンパイルし、銘柄チャートで起動します。

新しい記事「 ビデオ：シンプルな自動取引 – MQL5でシンプルなエキスパートアドバイザーを作成する方法 」はパブリッシュされました: 私のコースの学生の大半は、MQL5を理解するのが本当に難しいと感じていました。これに加えて、彼らはいくつかのプロセスを自動化する簡単な方法を探していました。この記事に含まれる情報を読んで、今すぐMQL5のを使い始める方法を見つけてください。これまでに何らかの形のプログラミングをおこなったことがない場合でも、観察した前のイラストを理解できない場合でも.です。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第14部）：データクラスタリング 」はパブリッシュされました: 前回の記事を公開してから1年以上が経過しました。アイデアを修正して新しいアプローチを開発するには、これはかなりの時間です。この新しい記事では、以前に使用された教師あり学習法から逸れようと思います。今回は、教師なし学習アルゴリズムについて説明します。特に、クラスタリングアルゴリズムの1つであるk-meansについて検討していきます。

新しい記事「 一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第15部）：Web上のデータにアクセスする(I) 」はパブリッシュされました: MetaTrader5ではどのようにオンラインデータにアクセスするのでしょうか。Web上にはたくさんのサイトや場所があり、膨大な量の情報が掲載されています。知るべきことは、どこを調べて、この情報をどのように使用するのが最善かということです。 MetaTrader 5プラットフォームで取得するデータをWebサイト内で検索する方法がわからない方のために、短いビデオを作成し、この検索の進め方を簡単に説明します。

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第03回）：行列回帰 」はパブリッシュされました: 今回のモデルは行列によって作成されています。これにより柔軟性が得られ、コンピュータの計算限界内に留まる限り、5つの独立変数だけでなく多くの変数を処理できる強力なモデルを作成できます。この記事を面白く読めることは間違いありません。

新しい記事「 パラボリックSARによる取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 最も人気のある指標を使用して取引システムを設計する方法についての連載を続けます。この記事では、パラボリックSAR指標について詳しく説明し、いくつかの簡単な戦略を使用してMetaTrader 5で使用する取引システムを設計する方法を学びます。 戦略1：上昇トレンド戦略 コンピュータまたはEAに、何を確認する必要があるか、条件が満たされた場合に何を返すかを通知します。この戦略では、SAR値を確認し、それを価格レベルと比較して、