記事、ライブラリコメント - ページ 9

新しい記事「 リプレイシステムの開発（第4４回）：Chart Tradeプロジェクト（III） 」はパブリッシュされました: 前回の記事では、OBJ_CHARTで使用するテンプレートデータの操作方法について解説しました。ただし、あの記事ではトピックの概要に焦点を当て、詳細な部分には触れていませんでした。これは、説明をよりシンプルにするために、非常に簡略化された手法を用いたからです。物事は一見シンプルに見えることが多いですが、実際にはそうではないケースもあり、全体を正確に理解するためには、まず最も基本的な部分をしっかり押さえる必要があります。 前回の「

新しい記事「 行列分解：基本 」はパブリッシュされました: ここでの目的は教訓を得ることなので、できるだけシンプルに話を進めたいと思います。具体的には、必要な行列の乗算だけを実装します。行列とスカラーの乗算をシミュレートするにはこれで十分であることが今日わかるでしょう。行列分解を実装する際に多くの人が直面する最大の課題は、スカラーの分解と異なり、因子の順序が結果に影響を与えるため、行列の場合はその点に注意が必要だということです。 皆さん、教育的な内容の私の新しい記事へようこそ。

新しい記事「 MQL5でのもみ合いレンジブレイクアウト戦略に基づくエキスパートアドバイザー(EA)の開発 」はパブリッシュされました: この記事では、もみ合い期間後の価格ブレイクアウトを活用したエキスパートアドバイザー(EA)の作成手順を説明します。トレーダーは、もみ合いレンジを特定し、ブレイクアウトレベルを設定することで、この戦略に基づいて取引判断を自動化できます。EAは、誤ったブレイクアウトを回避しつつ、明確なエントリポイントとエグジットポイントを提供することを目的としています。 Strategy Blueprint To easily understand the concept

新しい記事「 MQL5入門（第8回）：初心者のためのEA構築ガイド(II) 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5フォーラムでよく見られる初心者からの質問を取り上げ、実践的な解決策を紹介します。売買やローソク足の価格取得、取引限度額の設定、取引期間や利益/損失の閾値の管理といった基本的なタスクを自動売買で実行する方法を学びます。MQL5でのこれらの概念の理解と実装を強化するため、ステップごとのガイダンスも提供します。

新しい記事「 初心者のためのMQL5におけるファンダメンタル分析とテクニカル分析戦略の組み合わせ 」はパブリッシュされました: この記事では、トレンドフォローとファンダメンタル分析の原則を1つのエキスパートアドバイザー(EA)にシームレスに統合し、より強固な取引戦略を構築する方法について説明します。MQL5を活用して、誰でも簡単にカスタマイズされた取引アルゴリズムを作成できることを紹介します。

新しい記事「 PythonとMQL5によるポートフォリオ最適化 」はパブリッシュされました: この記事では、MetaTrader 5を使ったPythonとMQL5による高度なポートフォリオ最適化技術を紹介します。データ分析、資産配分、売買シグナル生成のためのアルゴリズム開発方法を示し、現代の金融管理やリスク軽減におけるデータ主導の意思決定の重要性を強調します。

新しい記事「 MQL5でインタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェイスを作成する（第2回）：コントロールと応答性の追加 」はパブリッシュされました: ダイナミックな機能でMQL5のGUIパネルを強化することで、ユーザーの取引体験を大幅に向上させることができます。インタラクティブな要素、ホバー効果、リアルタイムのデータ更新を取り入れることで、パネルは現代のトレーダーにとって強力なツールとなるでしょう。

新しい記事「 データサイエンスと機械学習(第26回)：時系列予測における究極の戦い - LSTM対GRUニューラルネットワーク 」はパブリッシュされました: 前回の記事では、データの長期的な依存関係をうまく捉えられないにもかかわらず、利益を上げる戦略を構築できる単純RNNについて説明しました。この記事では、LSTM (Long-Short Term Memory)とGRU (Gated Recurrent Unit)の両方について説明します。この2つは、単純RNNの欠点を克服し、それを凌駕するために紹介されました。 LSTM (Long Short-Term Memory) とGRU

新しい記事「 MetaTrader 5のEMAクロスオーバーに基づくカスケード注文取引戦略 」はパブリッシュされました: この記事は、MetaTrader 5のEMAクロスオーバーに基づく自動化アルゴリズムのデモをガイドしています。価格帯の動作分析からリスク管理まで、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を示し、MetaTrader 5でテストするためのあらゆる側面に関する詳細情報を含みます。 以下は、移動平均線と価格データをプロットしたグラフです。プロットには、価格シリーズ、高速移動平均（10日EMA）、低速移動平均（20日EMA）が含まれます。

新しい記事「 Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第6回）：オールインワン統合 」はパブリッシュされました: 一つの大きな課題は、異なる機能を持つ同じプログラムを、同じ通貨ペアに対して複数のチャートウィンドウで実行し、管理することです。この問題を解決するには、複数の機能を一つのメインプログラムに統合する方法を検討する必要があります。さらに、プログラムの設定を操作ログに出力する方法や、成功したシグナルのブロードキャストをチャートインターフェイス上に表示する方法についても解説します。連載が進むにつれ、この記事でさらに詳しい情報を提供していきます。

新しい記事「 初心者のためのMQL5によるSP500取引戦略 」はパブリッシュされました: MQL5を活用してS&P500指数を正確に予測する方法をご紹介します。古典的なテクニカル分析とアルゴリズム、そして長年の経験に裏打ちされた原理を組み合わせることで、安定性を高め、確かな市場洞察力を得られます。

新しい記事「 スマートマネーコンセプト(BOS)とRSI指標をEAに統合する方法 」はパブリッシュされました: 市場構造に基づいた情報に基づく自動売買の意思決定を可能にするためには、スマートマネーコンセプト(Break Of Structure: BOS)とRSI指標の組み合わせが有効です。 ペースの速い外国為替取引の世界では、信頼性が高く効率的な取引システムを持つことが成功の鍵です。取引にはさまざまな用語や概念、戦略が存在し、特に、まだ取引業界で足場を固めようとしている新人トレーダーにとっては、圧倒されることもしばしばです。 スマートマネーコンセプト(Smart Money Concept

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27回）：移動平均と迎角 」はパブリッシュされました: 迎角はよく引用される指標で、その急勾配は優勢なトレンドの強さと強い相関があると理解されています。一般的にどのように使用され、理解されているかを調べ、それを使用する取引システムの利益のために、その測定方法に導入可能な変更があるかどうかを検討します。

新しい記事「 固有ベクトルと固有値：MetaTrader 5での探索的データ分析 」はパブリッシュされました: この記事では、データ内の特異な関係性を明らかにするために、固有ベクトルと固有値を探索的データ分析にどのように応用できるかを探ります。 主成分分析(PCA)は、データ探索における次元削減の役割で広く知られています。しかし、その可能性は大規模なデータセットを削減するだけにとどまりません。PCAの中核にあるのは固有値と固有ベクトルであり、これらはデータ内に潜む関係性を解明するための重要な手段です。この記事では、固有構造を活用してこうした隠れた関係を明らかにするテクニックを探ります。

新しい記事「 Pythonを使ったEAとバックテストのための感情分析とディープラーニング 」はパブリッシュされました: この記事では、EAで使用するPythonによる感情分析とONNXモデルを紹介します。あるスクリプトはTensorFlowで学習させたONNXモデルをディープラーニング予測用に実行し、別のスクリプトはニュースのヘッドラインを取得し、AIを使用して感情を数値化します。 ディープラーニングと感情分析をMetaTrader 5

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26回）：移動平均とハースト指数 」はパブリッシュされました: ハースト指数は、時系列データが長期間にわたってどれだけ自己相関しているかを示す指標です。ハースト指数は、時系列データの長期的な特性を捉えることがわかっているため、経済や金融に限らず、幅広い時系列分析において重要な役割を果たします。本稿では、ハースト指数を移動平均線と組み合わせることで、トレーダーにとって有用なシグナルをどのように得られるかを検討し、その潜在的なメリットに焦点を当てます。

新しい記事「 MQL5で日次ドローダウンリミッターEAを作成する 」はパブリッシュされました: この記事では、取引アルゴリズムに基づくエキスパートアドバイザー(EA)の作成方法を、詳細な観点から解説しています。これはMQL5のシステムを自動化し、デイリードローダウンをコントロールするのに役立ちます。

新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第7回）：フォワード期間に基づくグループの選択 」はパブリッシュされました: 以前は、個々のインスタンスの最適化が実施されたのと同じ期間においてのみ、共同運用の結果を改善する目的で、取引戦略インスタンスグループの選択を評価しました。フォワード期間中に何が起こるか見てみましょう。 標準的なMetaTrader

新しい記事「 MQLプロジェクトでJSON Data APIを使用する 」はパブリッシュされました: MetaTraderにはないデータを使用できることを想像してみてください。価格分析とテクニカル分析による指標からデータを得るだけです。取引力を一段と高めるデータにアクセスできることを想像してみてください。APIデータを通して他のソフトウェア、マクロ分析手法、超高度ツールの出力をMetaTraderを通じてミックスすれば、MetaTraderソフトウェアのパワーを倍増させることができます。この記事では、APIの使い方を教え、便利で価値のあるAPIデータサービスを紹介します。

新しい記事「 非定常過程と偽回帰 」はパブリッシュされました: この記事では、モンテカルロシミュレーションを用いて非定常過程に回帰分析を適用しようとすると、偽回帰が発生することを示しています。

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：群鳥アルゴリズム(BSA) 」はパブリッシュされました: 本稿では、自然界における鳥の群れの集団的な相互作用に着想を得た、鳥の群れに基づくアルゴリズム(BSA)を探求します。飛行、警戒、採餌行動の切り替えなど、BSAの個体にはさまざまな探索戦略があるため、このアルゴリズムは多面的なものとなっています。鳥の群れ、コミュニケーション、適応性、先導と追随の原理を利用し、効率的に最適解を見つけます。 群鳥アルゴリズム(Bird Swarm Algorithm

新しい記事「 ニューラルネットワークの実践：割線 」はパブリッシュされました

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第25回）：回帰型ニューラルネットワーク(RNN)を用いたFX時系列予測 」はパブリッシュされました: 回帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network: RNN)は、過去の情報を活用して将来の出来事を予測することに優れています。その驚くべき予測能力は、さまざまな領域で応用され、大きな成功を収めています。この記事では、外為市場のトレンドを予測するためにRNNモデルを導入し、外為取引における予測精度を高める可能性を示します。

新しい記事「 PatchTST機械学習アルゴリズムによる24時間の値動きの予測 」はパブリッシュされました: この記事では、PatchTSTと呼ばれる2023年にリリースされた比較的複雑なニューラルネットワークアルゴリズムを適用し、今後24時間の値動きを予測します。公式リポジトリを使用し、若干の修正を加え、EURUSDのモデルを訓練し、PythonとMQL5の両方で将来の予測をおこなうために適用します。 私が初めてPatchTSTというアルゴリズムに出会ったのは、 Huggingface.co

新しい記事「 MQL5でインタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェイスを作成する（第1回）：パネルの製作 」はパブリッシュされました: この記事では、MetaQuotes Language 5 (MQL5)を使用して、グラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)パネルを作成し、実装するための基本的な手順について説明します。カスタムユーティリティパネルは、一般的なタスクを簡素化し、重要な取引情報を可視化することで、取引におけるユーザーのインタラクションを向上させます。カスタムパネルを作成することで、トレーダーはワークフローを合理化し、取引操作の時間を節約することができます。

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：クジラ最適化アルゴリズム(WOA) 」はパブリッシュされました: (WOA)は、ザトウクジラの行動と狩猟戦略に着想を得たメタヒューリスティクスアルゴリズムです。WOAの主なアイデアは、クジラが獲物の周囲に泡を作り、螺旋状の動きで獲物に襲いかかる、いわゆる「バブルネット」と呼ばれる捕食方法を模倣することです。 クジラ最適化アルゴリズムは、2016年にMirjaliliとLewisによって提案されたメタヒューリスティクス最適化アルゴリズムです。クジラの狩猟行動から着想を得たといいます。

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25回）：多時間枠のテストと取引 」はパブリッシュされました: アセンブリクラスで使用されているMQL5コードアーキテクチャの制限によって、複数の時間枠に基づく戦略は、デフォルトではウィザードで組み立てられたEAではテストできません。今回は、二次移動平均を使用したケーススタディで、複数の時間枠を使用する戦略について、この制限を回避する可能性を探ります。 前回の記事では、 ピタゴラス平均

新しい記事「 Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第5回）：通知システム（パート3） 」はパブリッシュされました: 本稿ではWhatsAppとMetaTrader 5を統合して通知する方法を紹介します。理解を容易にするためにフローチャートを掲載し、統合におけるセキュリティ対策の重要性について説明します。指標の主な目的は、自動化によって分析を簡素化することであり、特定の条件が満たされたときにユーザーに警告するための通知方法を含むべきです。詳しくは本稿で説明します。

新しい記事「 古典的な戦略をPythonで再構築する：MAクロスオーバー 」はパブリッシュされました: この記事では、古典的な移動平均クロスオーバー戦略を再検討し、その現在の有効性を評価します。開始以来の経過時間を考慮して、AI がこの伝統的な取引戦略にもたらす可能性のある機能強化について検討します。AI技術を取り入れることで、高度な予測能力を活用し、取引のエントリとエグジットのポイントを最適化し、さまざまな市場環境に適応し、従来のアプローチと比較して全体的なパフォーマンスを向上させる可能性があることを目指します。

新しい記事「 母集団最適化アルゴリズム：ボイドアルゴリズム 」はパブリッシュされました: この記事では、動物の群れ行動のユニークな例に基づいたボイドアルゴリズムについて考察しています。その結果、ボイドアルゴリズムは、「群知能（Swarm Intelligence）」の名の下に統合されたアルゴリズム群全体の基礎となった。 オリジナルのボイドアルゴリズムには、いくつかの目的と用途がありました。 1. リアルなアニメーションの作成 ：ボイドアルゴリズムは、動物の群れのリアルなアニメーションを作成することを可能にし、コンピュータグラフィックスとアニメーションの発展に重要な方向性を与えました。 2