記事
機械学習における量子化（第2回）：データの前処理、テーブルの選択、CatBoostモデルの訓練 MetaTrader 5のため
この記事では、ツリーモデルの構築における量子化の実際の応用について考察します。量子化テーブルの選択方法とデータの前処理について検討します。複雑な数式は使用しません。
機械学習における量子化（第1回）：理論、コード例、CatBoostでの実装解析 MetaTrader 5のため
この記事では、ツリーモデルの構築における量子化の理論的な応用を考察し、CatBoostに実装された量子化手法を紹介します。複雑な数式は使用しません。
PythonやRの知識が不要なYandexのCatBoost機械学習アルゴリズム MetaTrader 5のため
この記事では、具体的な例を用いて、機械学習プロセスのコードと主要な段階の説明をします。 このモデルを取得するためには、PythonやRの知識は必要ありません。 さらに、MQL5の基本的な知識があれば十分です - まさに私のレベルです。 したがって、この記事が、機械学習の評価やプログラムへの実装に興味のある人たちの手助けとなり、幅広い人たちの良いチュートリアルとなることを期待しています。
フォーラム
カオスにはパターンがあるのか？それを探してみよう！特定のサンプルを例にした機械学習。
リンクから ファイルをダウンロードすることをお勧めします。アーカイブには3つのcsvファイルがあります： train.csv - 訓練に必要なサンプル。 test.csv - 補助サンプル。trainとマージするなど、トレーニング中に使用することができます。 exam.csv - 訓練に参加しないサンプル。 このサンプル自体は，5581列の予測変数，5583列のターゲット "Target_100"，5581列，5582列，5584列，5585列を含み，補助的なものです． 5581 列 "Time" - シグナルの日付。 5582 列 "Target_P" - 取引の方向 "+1" - 買い /
セグメントの範囲を結合するアルゴリズム - 作成の支援
セグメントの断片（範囲）を、セグメントを交差させることなく1つのセグメントに結合し、後で埋められる可能性のあるギャップを持つアルゴリズムを作るのを手伝ってください。
大損害メカニズム
為替や株の取引でシステム以外のキャピタルロスを抱えている方はほとんどいらっしゃいますが、私も例外ではありません。このスレッドでは、このような事故のメカニズムを考え、理解し、今後の予防に役立てようと提案します。大幅な一過性の損失、あるいはその連続性の話です。私にとっては、これが長期にわたって稼ぐことができない、トレードにおける最大の不幸です。 以下、トレードをしていない友人とのやり取りを引用しますが、私が説明したメカニズムが、 オープンポジションの 損失が大きくなりすぎたこの瞬間にあなたに起きていることと似ているかどうか、似ていなければ、それについてあなたの考えを書いてください。
ストップロスはもう通用しない、負けることは負けるのだ。
SLが壊れた-どうして？ MetaTrader取引プラットフォームのスクリーンショット Si-9.19、M1、2019.08.28 JSC ''Otkritie Broker'、MetaTrader 5、Real ストップロスブレーキ 2019.08 . 28 16 : 53 : 31.179 Trades '***' : buy limit 1.00 Si- 9.19 at 66982 2019.08 . 28 16 : 53 : 31.214 Trades '***' : accepted buy limit 1.00 Si- 9.19 at 66982
最適化のためのCPUコアの評価
最適化モードでのStrategy Testerの効果を推定するために、様々なプロセッサの性能に関する統計を取ることをお勧めします。 より客観的に見るには、ハードディスクとコンピュータのメモリの使用を最小限に抑えることができる「数学的計算」モードで動作するExpert Advisorを使用することをお勧めします。可能であれば、プロセッサ名、マザーボード名、RAMの周波数を指定してください。 Expert Advisor には最適化すべきパラメータが 1 つしかなく（実際には何もなく、データはすべてのエージェントで同一です -
プロップ取引 - それは詐欺か、それとも良いものなのか？
FXの自己売買は多くの人が聞いたことがあると思いますが、ここでFortsの自己売買の広告を見つけ、条件を把握した上で概ね興味を持ちました。 簡単に説明すると、自分のお金をリスクにさらすが、CSのためにお金をくれる独自会社と利益を共有するのだ。 毎日、手数料を支払いますが、その額は稼いだ利益と取引スタイル（イントラデイまたはイントラビック）によります。 資金管理については、1日あたりのドローダウン/損失が資金の50％という厳しい条件があります。
ガラスの中のフィン - 刻み目で何が起こったかを理解するために
実はSi-6.19の楽器 2019.04.03 13:00 テスターのスプレッドが60pips以上あることに戸惑い、ティック履歴を見に行きました。 以下はその文面です。 <DATE <TIME> <BID> <ASK> <LAST> <VOLUME> ボルサム 03.04.2019 13:00:11.950 65811 03.04.2019 13:00:11.979 65875 03.04.2019 13:00:11.979 65811 5 03.04.2019 13:00:11.979 * * 12471 03.04.2019 13:00:11.979 65875 55 03.04.2019
MT5 RAMメモリの容量不足、大容量ファイルの読み書きに問題がある。
質問ですが、CSVファイルのサイズが78メガバイトで、計算したいのですが、Excelはサイズが大きいので非常に遅いので、MT5を使おうと考えています。 行ごとにデータを配列に読み込むだけのスクリプトを作りました（ファイルからの読み込み用57個、新規ファイルへの書き込み用57個）、 配列のサイズは CSVファイルの行数に等しいです。つまり、Excelが1.5ギガバイト以下であるのに対し、スクリプトは8ギガバイトのメモリを消費し、MT5では読み込み/書き込みの操作に9分もかかってしまったのです
トレンド戦略に関連するIO（ディシジョンツリー／フォレスト）を開発するためのチームを結成する。
私は、トレンドに関連したMOの課題、すなわち、結果事象の確率が何本も先に予測されなければならない場合に、結集することを提案します。 私の側から提案すること。 1. ターゲットを生成するための基本戦略。 2.機能に関する共同データベースの維持管理 3.最適化／その他コンピュータパワーを必要とする計算の可能性を整理する。必要に応じて、容量の拡大。共通ネットワークの構築や最適化の代行の可能性。 4.ストラテジーテスターでテストを行い、アルゴリズムのロジックに誤りがないかを確認します。