Jian Chen / プロファイル
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详细情况可以参见知乎专栏:https://www.zhihu.com/column/c_1248950995830595584
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![ローソク足分析技術の研究(第3部): パターン操作のライブラリ](https://c.mql5.com/2/35/Pattern_I__4.png)
本稿の目的は、カスタムツールを作成して、前述のパターンに関する一連の情報全体を受信して使用できるようにすることです。ユーザが独自の指標、取引パネル、エキスパートアドバイザーなどで使用できるパターン関連関数のライブラリが作成されます。
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![HTML レポートを使用したトレード結果の分析](https://c.mql5.com/2/35/MQL5_html_trade_analyse.png)
MetaTrader5 プラットフォームには、トレーディングレポートを保存する機能のほか、EAのテストと最適化レポートがあります。 最適化レポートは XML で保存することができますが、トレードとテストのレポートは、XLSX と HTML の2つの形式で保存することができます。 この記事では、html テストレポート、XML 最適化レポート、および html トレードヒストリーレポートについて説明します。
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![OpenCL を使用したローソク足パターンのテスト](https://c.mql5.com/2/34/OpenCL_for_candle_patterns.png)
この記事では、OpenCL ローソク足パターンテスターを "1 分 OHLC " モードで実装するアルゴリズムについて説明します。 また、高速かつ低速の最適化モードで起動したビルトインストラテジーテスターとの速度を比較します。
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![エントリを指標によって分類する技術を用いた新たな取引戦略の作成](https://c.mql5.com/2/30/MQL5-avatar-New_trade_system-002.png)
本稿では、個々の指標セットを組み立てることでカスタム取引戦略を作成するとともに、カスタム市場エントリシグナルを開発する技術を提案します。
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![インジケーターへのエントリの解決](https://c.mql5.com/2/30/eagoh7z681u4_pdq0h_2f_8dqlderd9j5.png)
トレーダーにはさまざまな事態が発生します。 多くの場合、勝ちトレードは、負けトレードと照らし合わせながら、戦略を再構成することができます。 どちらの場合でも、既知のインジケーターとトレードを比較します。 この記事では、インジケーターを使ったトレードの比較方法を考察します。
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![第三世代ニューラルネットワーク:深層ネットワーク](https://c.mql5.com/2/12/Deep_neural_network_MetaTrader5__2.png)
本稿ではマシン学習の新しい視点方向-深層学習、より正確には深いニューラルネットワークについてお話します。第二世代のニューラルネットワークについて、その連携のアーキテクチャと主なタイプ、メソッド、学習ルール、主な欠点とそれに続き第三世代の開発とその主要タイプ、特殊性、トレーニング方法について簡単に再検討しています。実データについて集積されたオートエンコーダのウェイトによって開始される深いニューラルネットワークの構築とトレーニングにおける実践的実験を行います。入力データを選択するところから行列偏差までの全段階について詳細にお話します。本稿最終部分は MQL4/R を基にした内蔵インディケータを持つ Expert Advisor での深いニューラルネットワークのソフトウェア実装です。
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