Chao Jie Shen / プロファイル

ポジションを最適化し、コードのコマンドに従って定期的に条件を終了するEAを開発します。ニューラル ネットワーク (多層パーセプトロン) を分析し、戦略を実現するためのモジュールの形式で実装します。毎月 (毎週、毎日、または毎時) ニューラル ネットワークを最適化する EAを作成します。したがって、自己最適化 EA を開発します。

ターミナルや自分のアカウントで何が起こっているのかモニターを絶えず見なくても気づく方法システムイベント、カスタムイベント、wave および実行可能ファイル、電子メッセージ、SMTP サーバーアクセスの設定、パブリケーション、FTP サーバーアクセスの設定。

過去の価格変動と将来のトレンドの間に関連はあるのでしょうか？前日の値動き特性が本日繰り返されるのはなぜでしょうか？価格変動予想に統計は有用でしょうか？答えはあり、それはポジティブなものです。もしお疑いならこの記事はそんな方向けです。MQL5のシステムでトレーディングシステム向けの作業フィルター作成方法をお話します。それは価格変動の興味深いパターンを表します。

この記事では、外国為替証拠金取引市場でのより生産的なMQL４の使用を検証します。

本稿はサポート／レジスタンスレベルを検出するシンプルなスクリプトを作成する手順について説明します。対象は初心者です。よって手順の各段階の詳細説明を確認することができます。ただ、スクリプトはひじょうにシンプルでも、本稿は上級トレーダーや MetaTrader 4 プラットフォーム利用者にとっても有用なことでしょう。ここには表形式へのデータエクスポート例、テーブルの Microsoft Excel へのインポート、より詳細な分析のためのチャートプロットの例が入っています。

本稿は既存の条件－、従来の『アラート』のみならず、またあまりそればかりでなく、価格、現在の各オーダーの利益／損失値、に従い、相互関連するオーダーの一連のオープンやクローズとしてのトレーディングシステムを構築する方法を立証します。ここではそのような基礎的なトレーディングシステムの典型的作成法を提供します。

金融時系列の予測はあらゆる投資活動に必要とされる要素です。将来利益を得るために今資金を投入する、という投資そのもののコンセプトは、将来予測のコンセプトに基づいています。そのため、金融時系列の予測は、組織化された為替やその他有価証券の取引システムといった投資業界全体に根差すものです。

このエキスパートアドバイザーはチャネルラインをプロットします。上と下のチャネルラインがサポート・レジスタンスレベルとして振る舞います。エキスパートアドバイザーは基準点を設け、値が届くかチャネルラインを越えるかする度にサウンド通知をおこない、関連する印を描きます。フラクタルなフォーメーションにおいて、対応する矢印が最後のバーに現れます。ラインブレイクアウトは大きくなっていくトレンドの可能性を示唆します。このエキスパートアドバイザーは幅広い範囲で批評されます。

本稿は、『多層』ケーキを焼く初心者を対象としています。

「過去に得た利益は将来の成功を保証するものではない」ということを誰しも解っています。それでも、トレーディングシステムを推定することができるのは大事なことです。本稿ではトレード結果を推定するのに役立つ簡単で便利な方法を取り上げます。

私はプロのプログラマではありません。そのため、トレーディングシステムの作業をする際、「シンプルから複雑へ」という原則は私にとって重要なものです。では私にとってシンプルとは正確にどういうことを言うのでしょうか？まず、システム作成プロセスの視覚化、そしてその動作のロジックです。また、手書きコードを最小限に抑えることです。本稿では、Matlabパッケージを基にトレーディングシステムを作成し検証することを目指しています。そしてIMetaTrader 5用のExpert Advisorを書いていきます。検証段階ではMetaTrader 5からの履歴データを使用します。

この記事では、ディープニューラルネットワークと予測の選択に関する以前の記事の続きです。ここでは、スタックRBMによって開始されたニューラルネットワークの関数を扱い、「darch」パッケージの実装をします。