記事、ライブラリコメント - ページ 8

ONNXモデルによる手書き数字の認識例 : このエキスパートアドバイザーは取引を行いません。標準的なCanvasライブラリを使って実装されたシンプルなパネルで、マウスを使って数字を書くことができます。数字の認識には、訓練されたmnist.onnxモデルが使用されます。 作者: Slava

新しい記事「 ニューラルネットワークを簡単に（第43回）：報酬関数なしでスキルを習得する 」はパブリッシュされました: 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。

新しい記事「 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 」はパブリッシュされました: 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。 モデルを先延ばしにする主な理由のひとつは、訓練環境が不十分であることです。モデルは、訓練データへのアクセスが制限されていたり、リソースが不足していたりする可能性があります。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第41回）：階層モデル 」はパブリッシュされました: この記事では、複雑な機械学習問題を解決するための効果的なアプローチを提供する階層的訓練モデルについて説明します。階層モデルはいくつかのレベルで構成され、それぞれがタスクの異なる側面を担当します。 Scheduled Auxiliary Control（SAC-X）アルゴリズムは、階層構造を用いて意思決定をおこなう強化学習手法です。これは、報酬が疎な問題を解くための新しいアプローチです。それは4つの主要原則に基づいています。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第40回）：大量のデータでGo-Exploreを使用する 」はパブリッシュされました: この記事では、長い訓練期間に対するGo-Exploreアルゴリズムの使用について説明します。訓練時間が長くなるにつれて、ランダムな行動選択戦略が有益なパスにつながらない可能性があるためです。 Go-Exploreアルゴリズムの訓練期間が長くなるにつれ、ある困難が生じます。その一部を紹介します。 次元の呪い：訓練期間が長くなるにつれて、エージェントが訪問できる状態の数は指数関数的に増加し、最適な戦略を見つけることが難しくなります。

新しい記事「 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 」はパブリッシュされました: 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。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第39回）：Go-Explore、探検への異なるアプローチ 」はパブリッシュされました: 強化学習モデルにおける環境の研究を続けます。この記事では、モデルの訓練段階で効果的に環境を探索することができる、もうひとつのアルゴリズム「Go-Explore」を見ていきます。 Go-Exploreの主なアイデアは、有望な状態を記憶して戻ることです。これは、報酬の数が限られている場合に効果的な操作をおこなうための基本です。このアイデアは非常に柔軟で幅広いため、さまざまな方法で実施することができます。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第38回）：不一致による自己監視型探索 」はパブリッシュされました: 強化学習における重要な問題のひとつは、環境探索です。前回までに、「内因性好奇心」に基づく研究方法について見てきました。今日は別のアルゴリズムを見てみましょう。不一致による探求です。 不一致に基づく探索は、エージェントが外部報酬に依存することなく、むしろモデルのアンサンブルを使用して新しい未探索の領域を見つけることによって、環境を探索することを可能にする強化学習手法です。 論文「 不一致による自己監視型探索

新しい記事「 リプレイシステムの開発—市場シミュレーション（第7回）：最初の改善（II） 」はパブリッシュされました: 前回の記事では、可能な限り最高の安定性を確保するために、レプリケーションシステムにいくつかの修正を加え、テストを追加しました。また、このシステムのコンフィギュレーションファイルの作成と使用も開始しました。 ここで、このシステムに起こりうる欠陥について警告しておかなければなりません。何かがうまくいかない確率は低いですが、その方法に欠陥があることを常に知っておき、起こり得る問題に備えるべきです。

新しい記事「 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） 」はパブリッシュされました: 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。 自然変換 は、圏論における重要な概念であり、単に 関手

新しい記事「 MQL5の圏論（第17回）：関手とモノイド 」はパブリッシュされました: 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。 この研究から得られた重要な要点と発見を要約すると、圏としてのモノイドに対する異なる視点が、MQL5言語でどのように実装できるかを示したということです。この実装が、エントリシグナルとエグジットシグナルをRSI指標に依存する取引システムのポジションサイズを導くのに有用であることを、さらに詳しく実証しました。

新しい記事「 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 」はパブリッシュされました: 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。 この記事では、以下の移動平均タイプのパフォーマンス結果を検討しました。 アダプティブ移動平均(AMA) 二重指数移動平均(DEMA) 三重指数移動平均(TEMA) フラクタル適応移動平均(FrAMA)

新しい記事 MQL5.community 支払いシステム はパブリッシュされました: MQL5.community のビルトインサービスは MQL5 開発者、プログラム技能のない通常のトレーダー双方に多大な機会を与えてくれます。ただ、こういった機能はすべて売り手と買い手の間での清算をするための便利な基盤を提供する組織内での安全な支払システムなしには導入できないものです。本稿では MQL5.community 支払いシステムがどのように機能しているのかお話していきます。 作者: MetaQuotes Software Corp.

新しい記事「 初めてのMetaTrader VPS：ステップバイステップ 」はパブリッシュされました: 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。 作者: MetaQuotes

RSI EA v2: RSI EA - iRSI(相対強度指数、RSI)指標によって決定された買われ過ぎ/売られ過ぎ領域に基づく取引です。 作者: Vladimir Karputov

新しい記事「 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 」はパブリッシュされました: 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。 本記事における多通貨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、注文管理など）が可能なEA（自動売買ロボット）として定義されます。

新しい記事「 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 」はパブリッシュされました: 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。 こんにちは、「MQL5でインタラクティブGUIを使った取引チャートの改善」の第3回へようこそ。 新たな領域に踏み込む前に、第1回と第2回で取り上げたことを簡単に振り返りましょう。

新しい記事「 回帰指標を用いたONNXモデルの評価 」はパブリッシュされました: 回帰とは、ラベル付けされていない例から実際の値を予測するタスクのことです。いわゆる回帰メトリクスは、回帰モデルの予測精度を評価するために使用されます。 回帰とは、ラベル付けされていない例から実際の値を予測するタスクのことです。回帰のよく知られた例は、大きさ、重さ、色、透明度などの特徴に基づいてダイヤモンドの価値を推定することです。 いわゆる 回帰メトリクス は、回帰モデルの予測精度を評価するために使用されます。似たようなアルゴリズムにもかかわらず、回帰メトリクスは、似たような 損失関数

新しい記事「 MQL5の圏論（第16回）：多層パーセプトロンと関手 」はパブリッシュされました: 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。

新しい記事「 MQL5の圏論（第15回）：関手とグラフ 」はパブリッシュされました: この記事はMQL5における圏論の実装に関する連載を続け、関手について見ていきますが、今回はグラフと集合の間の橋渡しとして関手を見ていきます。カレンダーデータを再検討します。ストラテジーテスターでの使用には限界がありますが、相関性の助けを借りて、ボラティリティを予測する際に関手を使用するケースを説明します。 MQL5の経済指標カレンダー については、 圏論とデータベーススキーマを関連づけた

新しい記事「 RSIディープスリームーブ取引手法 」はパブリッシュされました: 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。 ルが出る可能性があるというものです。取引条件は以下の通りです。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第37回）：スパースアテンション(Sparse Attention) 」はパブリッシュされました: 前回は、アテンションメカニズムをアーキテクチャーに用いたリレーショナルモデルについて説明しました。これらのモデルの特徴の1つは、コンピューティングリソースを集中的に利用することです。今回は、セルフアテンションブロック内部の演算回数を減らす仕組みの1つについて考えてみたいと思います。これにより、モデルの一般的なパフォーマンスが向上します。

新しい記事「 MQL5ストラテジーテスターを理解し、効果的に活用する 」はパブリッシュされました: MQL5のプログラマーや開発者は、重要で貴重なツールをマスターする必要があります。ストラテジーテスターはこれらのツールのうちの1つです。この記事は、MQL5のストラテジーテスターを理解し、使用するための実践的なガイドです。 [設定]タブに移動すると、以下のようになります。 1. エキスパート：テストするプログラムファイルを選択 2. IDE：選択したプログラムのソースコードを開く 3. 特定の設定を保存または読み込み 4. 銘柄：テストする銘柄を選択 5

新しい記事「 リプレイシステムの開発—市場シミュレーション（第6回）：最初の改善（I） 」はパブリッシュされました: この記事では、システム全体の安定化を開始します。安定化がなければ次のステップに進むことができない可能性があります。 よく見ると、システムにエラーがあることがわかります。このエラーは次の記事で修正し、市場リプレイをさらに改善し、より安定して直感的に使用できるようにします。

新しい記事「 リプレイシステムの開発—市場シミュレーション（第5回）：プレビューの追加 」はパブリッシュされました: 現実的で利用しやすい方法で市場リプレイシステムを実装する方法を開発することができたので、プロジェクトを続けて、リプレイの動作を改善するためのデータを追加してみましょう。 このように考えることができます。私たちは、特定の日に実行されたすべての取引ティックのファイルを持っています。しかし、このファイルの内容だけでは、どの指標からも本当に有益な情報を得ることはできません。例えば、JOE DI

新しい記事「 MQL5のプログラム構造について学ぶ必要があるすべて 」はパブリッシュされました: 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。

新しい記事「 DoEasy - コントロール（第32部）：水平スクロールバー、マウスホイールスクロール 」はパブリッシュされました: この記事では、水平スクロールバーオブジェクト機能の開発を完成します。また、スクロールバーのスライダーを動かしたり、マウスホイールを回転させたりしてコンテナの内容をスクロールできるようにするほか、MQL5の新しい注文実行ポリシーや新しいランタイムエラーコードを考慮したライブラリへの追加もおこないます。 テストをおこなうために、前回の記事の EAを そのまま使用します。これをコンパイルして、コンテナの自動サイズ変更を「No」に設定してチャート上で実行してみましょう。

新しい記事「 MQL4およびMQL5開発のフレームワーク内のOpenAI ChatGPT機能 」はパブリッシュされました: この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)、指標、スクリプトの開発にかかる時間と労力を削減するという観点から、OpenAI ChatGPTの機能を理解するために、ChatGPTをいじっていきます。このテクノロジーについて簡単に説明し、MQL4およびMQL5でのプログラミングにこのテクノロジーを正しく使用する方法を説明します。 この種のテクノロジーについて知ったときに、人々はほぼ次の3つのサブグループに分類されると思います。 「これでスーパーアルゴリズムを作れる」

新しい記事「 ONNXモデルをクラスでラップする 」はパブリッシュされました: オブジェクト指向プログラミングは、読みやすく修正しやすい、よりコンパクトなコードの作成を可能にします。ここでは3つのONNXモデルの例を見てみましょう。 過半数の得票は、＜総得票数＞/2＋1という式に従って計算されます。合計3票で、過半数は2票です。いわゆる「ハード投票」です。 テスト結果は同じ設定のままです。 3つのモデルの仕事、すなわち、利益の出る取引と利益の出ない取引の数を別々に見てみましょう。モデル1 - 11:3、モデル2 - 6:1、モデル3 - 16:10です。

Pin bar and inside bar combination : Indicator to detect Pinbar + Insidebar combination. 作者: Kosuke Sakaguchi