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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(第2部)コンピュータービジョン MetaTrader 5のため
コンピュータービジョンを使用すると、価格チャートと指標の視覚的表現に関してニューラルネットワークを訓練できるようになります。この方法では、ニューラルネットワークにデジタルでフィードする必要がないため、テクニカル指標全体でより幅広い操作が可能になります。
トレーディングにおけるニューラルネットワークの実用化。 Python (パートI) MetaTrader 5のため
今回は、Pythonによるディープニューラルネットワークのプログラミングに基づいたトレードシステムの実装を一つ一つ分析します。 Googleが開発した機械学習ライブラリ「TensorFlow」を使って行います。 また、ニューラルネットワークの記述にはKerasライブラリを使用します。
取引におけるニューラルネットワークの実用化(実践編) MetaTrader 5のため
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。
取引におけるニューラルネットワークの実用化 MetaTrader 5のため
本稿では、フル機能の自動売買ロボットを作成することを目的として、ニューラルネットワークと取引ターミナルの統合の主な側面について検討します。