Wujun Chen / プロファイル
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![MQL5の圏論(第1回)](https://c.mql5.com/2/50/Category-Theory-avatar-001.png)
圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQLコミュニティではまだ比較的知られていない分野です。この連載では、その概念のいくつかを紹介して考察することで、コメントや議論を呼び起こし、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。
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![MetaTrader用の高度なEAコンストラクター - BotBrains.app](https://c.mql5.com/2/43/avatar.png)
この記事では、自動売買ロボットのためのノーコード開発プラットフォームであるBotBrains.appの機能を紹介します。自動売買ロボットを作成するために、コードを書く必要はありません。必要なブロックをスキームにドラッグアンドドロップし、パラメータを設定して、それらの間の接続を確立するだけです。
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![取引のための組合せ論と確率論(第II部): ユニバーサルフラクタル](https://c.mql5.com/2/42/Centropolis2.png)
本稿では、フラクタルの研究を続け、すべての資料の要約に特に注意を払います。これを行うために、これまでの開発をすべて、取引での実用化に便利で理解しやすいコンパクトな形にまとめてみます。
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![トランスダクション・アクティブ機械学習におけるスロープブースト](https://c.mql5.com/2/41/yandex_catboost__2.png)
本記事では、実データを活用したアクティブな機械学習手法について考察するとともに、その長所と短所について考察していきます. おそらく、いくつかの方法が有用であるとわかるでしょうし、機械学習モデルのアーセナルにインクルードするでしょう. トランスダクションは、サポートベクターマシン(SVM)の共同発明者であるVladimir Vapnik氏が紹介しています.
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![確率論と数理統計学と例(第1部): 基礎理論と初等理論](https://c.mql5.com/2/39/Probability_theory_1.png)
取引とは、常に不確実性に直面して意思決定を行うことです。つまり、これらの決定が行われた時点では、決定の結果が明確ではありません。これには、そのようなケースを意味ある方法で説明できるようにする数学的モデルの構築への理論的アプローチの重要性が必然的に伴います。
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![時系列の予測(第2部):最小二乗サポートベクターマシン(LS-SVM)](https://c.mql5.com/2/38/mql5-avatar-lssvm.png)
この記事では、サポートベクター法に基づいて時系列を予測するアルゴリズムの理論と実際の使用法について説明します。また、このメソッドのMQL実装を提案し、テスト指標とエキスパートアドバイザーを提示します。このテクノロジーはまだMQLに実装されていません。まず、そのための数学を理解する必要があります。
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![取引におけるニューラルネットワークの実用化(実践編)](https://c.mql5.com/2/39/neural_DLL.png)
本稿では、Matlabプラットフォームでニューラルネットワークモジュールを実際に使用するための説明と手順を説明します。また、ニューラルネットワークモジュールを使用した取引システム作成の主な側面についても説明します。1つの記事で複合体を紹介できるようにするには、複数のニューラルネットワークモジュール機能を1つのプログラムに組み合わせるように変更する必要がありました。
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![DLLなしのMT4およびMT5用ネイティブTwitterクライアント](https://c.mql5.com/2/41/mql5_twitter__1.png)
ツイートにアクセスしたり、Twitterに取引シグナルを投稿したりしたかったことがおありですか?検索をおやめください。この連載では、DLLを使用せずにそれを行う方法を示します。MQLを使用してTweeter APIを実装する旅をお楽しみください。この第1部では、Twitter APIにアクセスする際の認証と承認の栄光の道をたどります。
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![DLLを使用せず、名前のつけられたパイプを使っての MetaTrader 5との通信](https://c.mql5.com/2/0/pipe-ava__1.png)
多くの開発者が同じ課題に出会います。安全性の低い DLL を使わずトレーディングターミナルのサンドボックスを手に入れる方法です。もっとも簡単で安全な方法の一つは、通常のファイル処理で動作する標準的な「名前付きパイプ」を使用することです。名前付きパイプにより、プロセッサ内でプログラム間のクライアントサーバー通信を行うことができます。サーバー、クライアント、それらの間のデータ交換、パフォーマンスのベンチマークを含んだ C++ 言語および MQL5 での実用例を見ていきます。
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![EX5 ライブラリ使用による開発プロジェクトの促進](https://c.mql5.com/2/0/Use_ex5_libraries.png)
.ex5 ファイルにクラス/関数の実装詳細を非表示にすることでノウハウアルゴリズムを他の開発者と共有し、共通のプロジェクトを設定し、ウェブ上でそれらを進めていくことができるようになります。そして MetaQuotes チームが ex5 ライブラリクラスの直接継承機能を実現することに全力を傾ける一方で、われわれはそれをいますぐ実装していこうとしているのです。
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![取引における相関の実用化](https://c.mql5.com/2/35/Correlation.png)
この記事では、数値の相関の概念について説明し、また相関係数の計算方法と取引における実用的な応用について説明します。相関関係とは、2つ以上の確率変数(またはある程度許容できる程度の精度でそのように考えることができる数量)間の統計的関係です。この時、これらの値の1つまたはいくつかの値の変化は、別または他の値の系統的な変化を伴います。
![Liang Li Liang Li](https://c.mql5.com/avatar/2024/2/65e06531-30d2.png)
![Wujun Chen](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/57165E1C-64B9.jpeg)
![Wujun Chen](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/57165E1C-64B9.jpeg)
![ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上](https://c.mql5.com/2/48/Deep_Neural_Networks_08.png)
本稿では、バギングアンサンブルの分類品質を高めるために使用できる3つの方法を検討し、その効率を評価します。ELMニューラルネットワークのハイパーパラメータと後処理パラメータの最適化の効果が評価されます。