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Большой интерес к работе с тиками и нейронными сетями(в часности третьего поколения).
本稿はMQL4言語関数の簡単なガイドです。MQL4からMQL5へプログラムを移植するのに役立つことでしょう。MQL4関数（トレーディング関数以外）にはそれぞれ記述とMQL5実装が存在します。そのため移行時間が大幅に削減されます。利便性を考え、MQL4関数はグループ分けされておりMQL4参照に似た形になっています。
FOREX市場のクラスター分析への関心が近年高まりつつあります。MQL5は、通貨ペアの動きの傾向を調査する新しい可能性を開きました。MQL4とは異なる、重要な特徴の一つとしてMQL5が持つのは、インジケーターバッファーを無限に使用することができる点です。この記事にて、複数通貨インジケーターの作成方法を紹介します。
この記事では、執筆者は遺伝的アルゴリズムを使用した進化計算について紹介しています。例を用いながらアルゴリズムの機能について紹介し、実用的な推奨される用例を提示しています。
MetaTrader 5 により内蔵ストラテジーテスタでExpert Advisors および MQL5を利用し自動トレーディングをシミュレートすることができます。このタイプのシミュレーションは Expert Advisorsの検証と呼ばれ、マルチスレッド最適化を用い、同時に数多くのインスツルメントについて実装することができます。完全な検証のために用可能な分履歴をもとにティック生成が行われる必要があります。本稿ではアルゴリズムの詳細記述を提供します。それによりティックはMetaTrader 5 クライアントターミナルで履歴検証に対して作成されます。
この記事では、多色のインジケーターを作成する方法あるいは既存のものを多色に変える方法を検討する。MQL5 は情報を便利な形で提示することを可能にする。さてインジケーターの付いた十を越えるチャートを見て RSI (相対力指数)あるいは統計レベルの解析を行う必要はない、インジケーターの値に異なった色でローソク足を塗ればよい。
日本式のろうそく足チャートの構築とろうそく足パターンの分析は技術分析のすばらしい領域となっています。ろうそく足の利点はデータ内部の動きを追跡できるデータ表現になっていることです。本稿では、ろうそく足タイプとパターン分類を分析し、 またろうそく足パターンを決定するインディケータについてお伝えしていきます。
本稿は、MQL5言語のグラフィカルオブジェクト使用が可能なバリアントを知っていただくのが目的です。それはグラフィカルオブジェクトを使用し、シンプルなスペクトラム分析を管理するパネルの実装を行うインディケータを分析します。読者のみなさんには本稿をとおしてMQL5の基本を知っていただきたいと思います。
この記事ではトレードシステムが有効であるために必要なトレードシグナルをいかに受け取るかを教える。ここでは２０のトレードシグナルを作る例を個別のカスタムファンクションとして与えるので、エキスパートアドバイザーを開発する間にも利用することができる。便宜上、この論説で使われた全てのファンクションは一つのmqhインクルードファイルにまとめられているので将来エキスパートアドバイザーに接続することは容易である。
本稿では、Growing neural gas (GNG)と呼ばれるクラスタの適用アルゴリズを実装するムMQL5プログラム開発方法をお見せしていきます。本稿は言語ドキュメンテーションを学習し、一定のプログラミングスキルがあり、神経情報科学分野の基礎知識がある方を対象としています。
本稿では MetaTrader クライアント端末において利用可能なクオート表示の特殊性をいくつか分析してみます。本稿は一般論を述べるものでプログラムについては述べていません。
MQL5プログラミング言語はまったく新しいレベルで問題解決をする能力があります。 そういったタスクにして、もオブジェクト指向プログラミングのおかげでそれはすでに高いレベルに引きあげることができるのです。本稿では、かなり力強い多目的ツールに変換されたチャートの新規バーチェックの特にシンプルな例を取り上げます。どんなツールでしょうか？本稿でみつけてください。
本稿ではインディケータ、マルチタイムフレームインディケータの再作成および日本式ろうそく足を使用するクオート表示に関する著者の意見を簡潔に述べます。本稿はプログラムの特定部分には言及せｚす、一般的特徴を述べるものです。
本稿はファイナンシャルマーケット分析にファジー理論の概念を実用的に適用することに特化しています。エンベロープインディケータ上で2つのファジールールに基づくインディケータ生成シグナルの例を提供します。作成されたインディケータは複数のインディケータバッファを使用します。7個のバッファを計算に、5個のバッファをチャート表示に、2個をカラーバッファとします。
今日、トレーダーはだれしもニューラルネットワークについて聞いたことがあり、それを使うのがかっこいいということがわかっています。多数の人がニューラルネットワークを利用してディールを行える人はスーパーヒューマンだと思っています。本稿ではニューラルネットワークのアーキテクチャを説明し、アプリケーションについて記述し、実用例を示していこうと思います。
配列は変数や関数と共にほとんどすべてのプログラム言語に欠くことのできないものです。本稿はまず MQL5 初心者プログラマーに関心を持ってもらえる内容であり、経験あるプログラマーにとっては知識をまとめ体系化するのによい機会となるはずです。
本稿はストリームデータにおいて有用な信号（トレンド）を判断する方法の一つについて説明します。マーケットクオートに対して適用される小規模なフィルタリング（平滑化）テストが最終バーで再作成されないノンラギングデジタルフィルタ（インディケータ）作成の可能性を示しています。
本稿は高度なZigZag インディケータ作成の可能性を検証します。ノードを特定する考え方はエンベロープインディケータの使用に基づいています。連続したエンベロープに対する入力パラメータの特定の組合せを見つけることができ、そこでは ZigZag ノードはすべてエンベロープバンドの範囲 内にあると考えられます。結果的に新規ノードの座標を予測しようとすることができるのです。
インディケータエミッションはマーケットリサーチでほとんど研究されていない分野です。時間依存性データのひじょうに大きな配列を処理することで起こる分析の難しさがその主な理由です。既存のグラフ分析は資源集約的に過ぎ、そのためエミッションの時系列を利用する簡素なアルゴリズムの開発をもたらしました。本稿では視覚的（直観的イメージ）分析がどのようにエミッションの積分特性の研究に置き換えることができるのかを示します。トレーダー、自動売買システムの開発者双方に興味深いものとなることでしょう。
「サポートベクターマシン」は生物情報学分野でこれまで長く利用され、複雑なデータセットを評価し、データ分類すに利用できる有用なパターンを抽出するため数学を利用しています。本稿はサポートベクターマシンとは何か、それがどのように役立つか、またなぜ複雑なパターンを抽出するのに便利かを考察します。そしてそれをマーケットに応用する方法、およびトレードを行う上で将来役立つであろう使用方法を調査します。また「サポートベクターマシン学習ツール」を使用し、読者のみなさんがご自身のトレーディングで実験することができる実用例を提供します。
”百聞は一見にしかず”ということわざがあります。パリやヴェニスに関する本を読んだとしても、心のイメージに関して言えばこれらの美しい都市を夜に実際に歩いてみるのと同じ感覚を得ることはできません。ビジュアル化の利点は、私たちの生活のあらゆる部分で見つけることができます。それには市場も含まれます。例えば、チャートのプライスアナリストはインディケーターや、ストラテジーテスティングのビジュアル化ももちろん利用します。この記事ではMetaTrader 5のストラテジーテスターのすべてのヴィジュアライゼーション機能の説明をしていきます。