Jonathan Pereira / プロファイル

Este capítulo da série aborda algoritmos de aprendizado por reforço, focando em Q-Learning, Deep Q-Network (DQN), e Proximal Policy Optimization (PPO). Explora como essas técnicas podem ser integradas para melhorar a automação de tarefas, detalhando suas características, vantagens, e aplicabilidades práticas. A seleção do algoritmo mais adequado é vista como crucial para otimizar a eficiência operacional em ambientes dinâmicos e incertos, prometendo discussões futuras sobre a implementação prática e teórica desses métodos.

This article discusses the transition from procedural coding to object-oriented programming (OOP) in MQL5 with an emphasis on integration with the REST API. Today we will discuss how to organize HTTP request functions (GET and POST) into classes. We will take a closer look at code refactoring and show how to replace isolated functions with class methods. The article contains practical examples and tests.

この記事では、MQL5関数とユニットテストを統合した、Pythonによる三目並べの自動手番の実装について説明します。目標は、MQL5でのテストを通じて、対戦のインタラクティブ性を向上させ、システムの信頼性を確保することです。このプレゼンテーションでは、対戦ロジックの開発、統合、実地テストについて説明し、最後にダイナミックな対戦環境と堅牢な統合システムを作成します。

この記事では、MQL5がPythonやFastAPIとどのように相互作用できるか、MQL5のHTTP呼び出しを使用してPythonの三目並べゲームと相互作用する方法について説明します。この記事では、この統合のためのFastAPIを使用したAPIの作成について説明し、MQL5でのテストスクリプトを提供することで、MQL5の多用途性、Pythonのシンプルさ、そして革新的なソルーションを生み出すために異なるテクノロジーを接続するFastAPIの有効性を強調しています。

この記事では、異なるアプリケーションやソフトウェアシステム間の相互作用におけるAPI (Application Programming Interface)の重要性についてお話しします。アプリケーション間のやり取りを簡素化し、データや機能を効率的に共有することを可能にするAPIの役割を見ていきます。

この記事では、決定木に基づく回帰モデルの実装について説明します。モデルは金融資産の価格を予測しなければなりません。すでにデータを準備し、モデルを訓練評価し、調整最適化しました。ただし、このモデルはあくまで研究用であり、実際の取引に使用するものではないことに留意する必要があります。

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。

多層パーセプトロンは、非線形分離可能な問題を解くことができる単純なパーセプトロンを進化させたものです。バックプロパゲーションアルゴリズムと組み合わせることで、このニューラルネットワークを効果的に学習させることができます。多層パーセプトロンとバックプロパゲーション連載第3回では、このテクニックをストラテジーテスターに統合する方法を見ていきます。この統合により、取引戦略を最適化するためのより良い意思決定を目的とした複雑なデータ分析が可能になります。この記事では、このテクニックの利点と問題点について説明します。

MQLとの統合を開発するために利用できるPythonパッケージが存在し、データの探索、作成、機械学習モデルの使用などのさまざまな機会がもたらされます。MQL5に組み込まれているPython統合により、単純な線形回帰から深層学習モデルまで、さまざまなソリューションを作成できます。開発環境を設定して準備する方法と、いくつかの機械学習ライブラリを使用する方法を見てみましょう。

これら2つの手法の人気が高まり、Matlab、R、Python、C ++などで多くのライブラリが開発されています。これらのライブラリは、入力として訓練セットを受け取り、問題に適切なネットワークを自動的に作成します。基本的なニューラルネットワークタイプ(単一ニューロンパーセプトロンと多層パーセプトロンを含む)がどのように機能するかを理解してみましょう。ネットワークを訓練するためのエキサイティングなアルゴリズムである勾配降下法とバックプロパゲーションについて検討します。既存の複雑なモデルは、多くの場合、このような単純なネットワークモデルに基づいています。