記事、ライブラリコメント - ページ 9

新しい記事「 シンプルな平均回帰取引戦略 」はパブリッシュされました: 平均回帰とは、トレーダーが価格が何らかの形の均衡に戻ることを期待する逆張り取引の一種で、通常は平均値または別の中心的傾向の統計によって測定されます。 多くの資産クラスは、為替レートでさえも、平均回帰することが観察されていますが、このプロセスは何年も続く可能性があるため、短期投資家にとっては価値がありません。 株価は過去の平均を下回るのとほぼ同じ頻度で上回る可能性があるため、平均回帰は一種の対称性を示すはずです。

新しい記事「 MQL5におけるARIMAモデルによる予測 」はパブリッシュされました: この記事では、ARIMAモデルを構築するためのCArimaクラスの開発を継続し、予測を可能にする直感的な手法を追加します。

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（前編）：移動可能なGUI (I) 」はパブリッシュされました: MQL5で動かせるGUIを作成するための包括的なガイドで、取引戦略やユーティリティでのダイナミックなデータ表現の力を解き放ちましょう。チャートイベントのコアコンセプトに触れ、同じチャート上にシンプルで複数の移動可能なGUIをデザインし、実装する方法を学びます。この記事では、GUIに要素を追加し、機能性と美しさを向上させるプロセスについても説明します。 MQL5

新しい記事「 MQL5の圏論（第10回）：モノイド群 」はパブリッシュされました: MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。ここでは、モノイド集合を正規化して、より幅広いモノイド集合とデータ型にわたって比較しやすくする手段としてモノイド群を見ていきます。

新しい記事「 MQL5の圏論（第9回）：モノイド作用 」はパブリッシュされました: MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。ここでは、前の記事で説明したモノイドを変換する手段としてモノイド作用を継続し、応用の増加につなげます。 EURUSDについて前の記事でおこなったように、ライブラリの組み込みRSIシグナルクラスを使用して2022.05.01から2023.05.15までの時間枠でテストを実行すると、これがテストレポートになります。

新しい記事「 MQL5.comでシグナルプロバイダーとして成功する方法 」はパブリッシュされました: この記事の主な目的は、MQL5.comでトップのシグナルプロバイダーになるための手順を簡単かつ正確に説明することです。私の知識と経験に基づいて、優れた戦略を見つけ、テストして最適化する方法など、成功するシグナルプロバイダーになるために何が必要かを説明します。さらに、シグナルの公開、説得力のある説明の作成、シグナルの効果的な宣伝と管理に関するヒントも提供します。

新しい記事「 MQL5を使用してカスタムドンチャンチャネル指標を作成する方法 」はパブリッシュされました: 価格周辺のチャネルを視覚化するために使用できるテクニカルツールは数多くあります。これらのツールの1つが、ドンチャンチャネル指標です。この記事では、ドンチャンチャネル指標を作成する方法と、EAを使用してカスタム指標としてそれを取引する方法を学びます。

新しい記事「 時系列の周波数領域表現：パワースペクトル 」はパブリッシュされました: この記事では、周波数領域での時系列分析に関連する方法について説明します。予測モデルを構築する際に、時系列のパワースペクトルを調べることの有用性を強調します。この記事では、離散フーリエ変換(dft)を用いて時系列を周波数領域で分析することで得られる有用な視点のいくつかを説明します。

新しい記事「 Rebuyのアルゴリズム：多通貨取引シミュレーション 」はパブリッシュされました: 本稿では、多通貨の価格設定をシミュレートする数理モデルを作成し、前回理論計算から始めた取引効率を高めるメカニズム探求の一環として、分散原理の研究を完成させます。 自動取引と手動取引の両方でできるだけ効率的かつ安全に収益を得るために、Rebuyアルゴリズムを含む取引システムを正しく使用する方法を考え出しました。資金管理の計算や、取引システムを正しく組み合わせるためのその他のさまざまな状況については、もう少し後で別の記事を書くつもりです。

新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第14回）：コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける 」はパブリッシュされました: 複雑で変化し続ける市場をナビゲートする、最先端の取引アプローチをお探しですか。人工ニューラルネットワークの革新的な形態であるコホネンマップは、市場データの隠れたパターンやトレンドを発見するのに役立ちます。この記事では、コホネンマップがどのように機能するのか、そして、より賢く、より効果的な取引戦略を開発するために、どのように活用できるのかを探ります。経験豊富なトレーダーも、これから取引を始める人も、このエキサイティングな新しいアプローチを見逃す手はありません。

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3回）：設定の調整(I 」はパブリッシュされました: まずは現状を明らかにすることから始めましょう。今やらなければ、すぐに問題になります。 実装は非常に興味深いものになるでしょう。真の制御システムを作成するには、最も単純なものから最も多様なものまで、さまざまなパスを通過する必要があるためです。ただし、記事の公開順に従って、スキップしたり、いくつかのステップを進めたりすることなく説明を注意深く読めば、すべての手順を簡単に理解できます。

新しい記事「 MQL5の圏論（第8回）：モノイド 」はパブリッシュされました: MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。今回は、ルールと単位元を含むことで、圏論を他のデータ分類法と一線を画す始域（集合）としてモノイドを紹介します。 モノイドの応用性を説明するために、トレーダーが取引を実行する前に直面する可能性のある5つの意思決定について考えてみましょう。これらは以下の通りです。 考慮すべきルックバック期間の長さ 使用するチャートの時間枠 使用する適用価格 選択する指標 そして、この情報をもとに、レンジとトレンドのどちらで取引するか。 それぞれの決断について、次を定義します。

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2回）：最初の実験(II) 」はパブリッシュされました: 今回は、1分という目標を達成するために、別の方法を試してみましょう。ただし、このタスクは思っているほど単純ではありません。 お気づきかと思いますが、この1ミリ秒テストを実行する外側のループができました。この1ミリ秒を活用できるようにシステム内で適切な調整をおこなうのは非常に難しいため、この1ミリ秒を考慮に入れないほうがよいでしょう。 変更は1つだけです。結果は以下のビデオでご覧いただけます。 作者: Daniel Jose

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1回）：最初の実験(I) 」はパブリッシュされました: 市場がしまっているときに研究したり、市場の状況をシミュレーションしたりできるシステムを作成してはどうでしょうか。ここで、このトピックを扱う新しい連載を開始します。

新しい記事「 MQL5：あなたもこの言語の達人になれます 」はパブリッシュされました: この記事は自己インタビューのようなもので、私がどのようにMQL5言語への第一歩を踏み出したかをお話しします。どうすれば優れたMQL5プログラマーになれるかをお見せして、この偉業を達成するために必要なベースについて説明します。唯一の前提条件は学ぶ意欲です。 多くの方は、私がすでにC/C++でのプログラミングを知っているから、すぐにMQL5で複雑で精巧なプロジェクトを始めたのだと考えます。そうだったらよかったのですが、現実はまったく違っていました。

新しい記事「 モスクワ取引所(MOEX)におけるストップ注文を利用した取引所グリッド取引の自動化 」はパブリッシュされました: 本稿では、MQL5エキスパートアドバイザー(EA)に実装されたストップ指値注文に基づくグリッド取引についてモスクワ取引所(MOEX)で考察します。市場で取引する場合、最も単純な戦略の1つは、市場価格を「キャッチ」するように設計された注文のグリッドです。 グリッドは以下のパラメータで特徴付けられます。 グリッド幅 グリッドステップ 利食い 損切り

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。