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MetaTrader 5の新しい可能性をご利用ください

MQL5.comのプログラミング記事

パブリッシュされた記事"市場の数学:利益、損失、コスト".

市場の数学:利益、損失、コスト

この記事では、手数料やスワップなど、あらゆる取引の総損益を計算する方法を紹介します。最も正確な数学的モデルを提供し、それを使ってコードを書き、標準と比較するつもりです。そのほか、利益を計算するMQL5のメイン関数の内部にも入り込み、仕様から必要な値をすべて突き詰めてみます。

パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に(第25部):転移学習の実践".

ニューラルネットワークが簡単に(第25部):転移学習の実践

前々回、前回と、ニューラルネットワークのモデルを作成・編集するためのツールを開発しました。いよいよ転移学習技術の利用可能性を実例で評価することになります。

パブリッシュされた記事"一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第28部):未来に向かって(III)".

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第28部):未来に向かって(III)

私たちの発注システムが対応できていないタスクがまだ1つありますが、最終的に解決する予定です。MetaTrader 5は、注文値の作成と修正を可能にするチケットのシステムを備えています。アイデアは、同じチケットシステムをより高速かつ効率的にするエキスパートアドバイザー(EA)を持つことです。

パブリッシュされた記事"MQL5での行列およびベクトル演算".

MQL5での行列およびベクトル演算

行列とベクトルがMQL5に導入され、数学的な解決策による効率的な操作が可能になりました。これらの新しい型は、数学表記に近い簡潔でわかりやすいコードを作成するための組み込みメソッドを提供します。配列は広範な機能を提供しますが、行列の方がはるかに効率的である場合が多くあります。

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データサイエンスと機械学習—ニューラルネットワーク(第01回):フィードフォワードニューラルネットワークの解明

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ニューラルネットワークの背後にある操作全体は、多くの人に気に入られていますが、ほとんどの人に理解されていません。この記事では、フィードフォワード型の多層知覚の密室の背後にあるすべてを平易な言葉で説明しようとします。

MetaTraderのマーケットからトレードロボットを購入し、インストールする方法

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メタトレーダーのプロダクトは、mql5.com のウェブサイト上またはMetaTrader4,MetaTrader5から直接買うことができます。 希望のお支払い方法を選択して、トレーディングスタイルに合ったプロダクトをお選びいただき、アクティベートしてください。

Bulls Powerによる取引システムの設計方法を学ぶ

Bulls Powerによる取引システムの設計方法を学ぶ

最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事へようこそ。この新しい記事では、Bulls Power(ブルパワー )テクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学びます。

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一目均衡表による取引システムの設計方法を学ぶ

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最も人気のある指標の取引システムを設計する方法についての連載の新しい記事です。今回は一目均衡表とこの指標によって取引システムを設計する方法について説明します。

MetaTraderのマーケットからトレードロボットを購入し、インストールする方法

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MQL4からMQL5への移植

MQL4からMQL5への移植

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。

パブリッシュされた記事"Bulls Powerによる取引システムの設計方法を学ぶ".

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この記事では、TabControl WinFormオブジェクトの作業を続けます。タブフィールドオブジェクトクラスを作成して複数の行にタブヘッダーを配置できるようにし、オブジェクトタブを処理するメソッドを追加します。

パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に(第24部):転移学習用ツールの改善".

ニューラルネットワークが簡単に(第24部):転移学習用ツールの改善

前回の記事では、ニューラルネットワークのアーキテクチャを作成および編集するためのツールを作成しました。今日はこのツールでの作業を続けて、より使いやすくします。これは、私たちのトピックから一歩離れていると思われるかもしれませんが、うまく整理されたワークスペースは、結果を達成する上で重要な役割を果たすと思われないでしょうか。

パブリッシュされた記事"Bears Powerによる取引システムの設計方法を学ぶ".

Bears Powerによる取引システムの設計方法を学ぶ

最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事へようこそ。この新しい記事では、Bears Power(ベアーパワー)テクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学びます。

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MetaTraderのマーケットからトレードロボットを購入し、インストールする方法

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DoEasy-コントロール(第14部):グラフィック要素に名前を付けるための新しいアルゴリズム。TabControl WinFormsオブジェクトへの作業の継続

この記事では、カスタムグラフィックを構築するためのすべてのグラフィック要素に名前を付けるための新しいアルゴリズムを作成し、TabControl WinFormsオブジェクトの開発を継続する予定です。

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ニューラルネットワークが簡単に(第23部):転移学習用ツールの構築

転移学習については当連載ですでに何度も言及していますが、これはただの言及でした。この記事では、このギャップを埋めて、転移学習の詳しい調査を提案します。

パブリッシュされた記事"一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第27部):未来に向かって(II)".

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第27部):未来に向かって(II)

チャート上直接の発注システムをより完全にしましょう。この記事では、発注システムを修正する方法、またはより直感的にする方法を示します。

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パブリッシュされた記事"勢力指数による取引システムの設計方法を学ぶ".

勢力指数による取引システムの設計方法を学ぶ

最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法についての連載の新しい記事へようこそ。今回は、新しく、勢力指数(Force Index)テクニカル指標と、この指標を使った取引システムの作り方についてご紹介します。

パブリッシュされた記事"オブジェクトを使用して複雑な指標を簡単に".

オブジェクトを使用して複雑な指標を簡単に

この記事では、複数のプロットやバッファを扱ったり複数のソースからのデータを組み合わせたりするときに発生する問題を回避しながら、複雑な指標を作成する方法を紹介します。

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ニューラルネットワークが簡単に(第22部):回帰モデルの教師なし学習

ニューラルネットワークが簡単に(第22部):回帰モデルの教師なし学習

モデルと教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。今回は、回帰モデルの学習に適用した場合のオートエンコーダの特徴について提案します。

MetaTraderのマーケットからトレードロボットを購入し、インストールする方法

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データサイエンスと機械学習(第06回):勾配降下法

データサイエンスと機械学習(第06回):勾配降下法

勾配降下法は、ニューラルネットワークや多くの機械学習アルゴリズムの訓練において重要な役割を果たします。これは、その印象的な成果にもかかわらず、迅速でインテリジェントなアルゴリズムであり、多くのデータサイエンティストによっていまだに誤解されています。

パブリッシュされた記事"一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第26部):未来に向かって(I)".

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第26部):未来に向かって(I)

今日は、発注システムを次のレベルに引き上げます。ただしその前に、いくつかの問題を解決する必要があります。ここで、どのように働きたいか、取引日に何をするかに関連するいくつかの質問があります。

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データサイエンスと機械学習(第05回):決定木

データサイエンスと機械学習(第05回):決定木

決定木は、人間の思考方法を模倣してデータを分類します。木を作り、それを使ってデータを分類・予測する方法を見てみましょう。決定木アルゴリズムの主な目的は、不純物を含むデータを純粋なノードまたはそれに近いノードに分離することです。

一目均衡表による取引システムの設計方法を学ぶ

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パブリッシュされた記事"DoEasy-コントロール(第13部):WinFormsオブジェクトのマウスによる操作の最適化、TabControl WinFormsオブジェクトの開発開始".

DoEasy-コントロール(第13部):WinFormsオブジェクトのマウスによる操作の最適化、TabControl WinFormsオブジェクトの開発開始

今回は、マウスカーソルを離した後のWinFormsオブジェクトの外観の処理を修正および最適化して、TabControl WinFormsオブジェクトの開発を開始します。

パブリッシュされた記事"CCI指標:3つの変換ステップ".

CCI指標:3つの変換ステップ

今回は、この指標のロジックそのものに影響を与えるCCIの追加変更について説明します。さらに、これをメインチャートウィンドウで確認できるようになります。

パブリッシュされた記事"チャイキンオシレーター(Chaikin Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ".

チャイキンオシレーター(Chaikin Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ

最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事にようこそ。この新しい記事を通して、チャイキンオシレーター指標による取引システムを設計する方法を学びます。

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一目均衡表による取引システムの設計方法を学ぶ

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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第23部):新規受注システム(IV)

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受注システムをより柔軟にします。ここでは、コードをより柔軟にする変更を検討して、ポジションストップレベルをより迅速に変更できるようにします。

パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に(第22部):回帰モデルの教師なし学習".

ニューラルネットワークが簡単に(第22部):回帰モデルの教師なし学習

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パブリッシュされた記事"一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第25部):システムの堅牢性の提供(II)".

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第25部):システムの堅牢性の提供(II)

この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)のパフォーマンスを仕上げます。長くなるのでご準備ください。EAを信頼できるものにするために、まず取引システムの一部でないコードをすべて削除します。

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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第21部):新規受注システム(IV)

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まだ完成していないものの、ようやくビジュアルなシステムが動き出します。ここでは主な変更を完成します。かなりの数になりますが、どれも必要なものばかりです。全体的にはなかなか面白いものになりそうです。

データサイエンスと機械学習(第05回):決定木

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パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に(第21部):変分オートエンコーダ(Variational autoencoder、VAE)".

ニューラルネットワークが簡単に(第21部):変分オートエンコーダ(Variational autoencoder、VAE)

前回の記事で、オートエンコーダアルゴリズムについて学びました。他のアルゴリズム同様、このアルゴリズムには長所と短所があります。元の実装では、オートエンコーダは、訓練標本からオブジェクトを可能な限り分離するために使用されます。今回はその短所への対処法についてお話します。

パブリッシュされた記事"DoEasy-コントロール(第12部):基本リストオブジェクト、ListBoxおよびButtonListBox WinFormsオブジェクト".

DoEasy-コントロール(第12部):基本リストオブジェクト、ListBoxおよびButtonListBox WinFormsオブジェクト

この記事では、WinFormsオブジェクトリストの基本オブジェクトと、2つの新しいオブジェクトを作成します。ListBoxとButtonListBoxです。

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パブリッシュされた記事"一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第24部):システムの堅牢性の提供(I)".

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第24部):システムの堅牢性の提供(I)

この記事では、堅牢で安全な使用を保証するために、システムの信頼性を高めます。望ましい堅牢性を実現する方法の1つは、コードを可能な限り再利用して、常にさまざまな場合にテストされるようにすることです。しかし、これは方法の1つにすぎません。もう1つは、OOPを使用することです。

パブリッシュされた記事"標準偏差による取引システムの設計方法を学ぶ".

標準偏差による取引システムの設計方法を学ぶ

これは、MetaTrader 5取引プラットフォームで最も人気のあるテクニカル指標による取引システムの設計方法に関する連載の新しい記事です。この新しい記事では、標準偏差指標による取引システムの設計方法を学びます。

パブリッシュされた記事"DoEasy-コントロール(第11部):WinFormsオブジェクト—グループ、CheckedListBox WinFormsオブジェクト".

DoEasy-コントロール(第11部):WinFormsオブジェクト—グループ、CheckedListBox WinFormsオブジェクト

この記事では、WinFormsオブジェクトのグループ化と、CheckBoxオブジェクトリストオブジェクトの作成について検討します。

パブリッシュされた記事"価格変動モデルとその主な規定(第2回)。価格場の確率的発展方程式と観測されたランダムウォークの発生".

価格変動モデルとその主な規定(第2回)。価格場の確率的発展方程式と観測されたランダムウォークの発生

この記事では、確率的な価格場の発展方程式と、今後の価格高騰の基準について考察しています。また、チャート上での価格値の本質と、そのランダムウォークが発生するメカニズムも明らかにします。

パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークの実験(第2回):スマートなニューラルネットワークの最適化".

ニューラルネットワークの実験(第2回):スマートなニューラルネットワークの最適化

この記事では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5を使用します。

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一目均衡表による取引システムの設計方法を学ぶ

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DoEasy-コントロール(第9部):WinFormsオブジェクトメソッド、RadioButtonおよびButtonコントロールの再配置

DoEasy-コントロール(第9部):WinFormsオブジェクトメソッド、RadioButtonおよびButtonコントロールの再配置

この記事では、WinFormsオブジェクトクラスメソッドの名前を修正し、ButtonおよびRadioButton WinFormsオブジェクトを作成します。

MetaTraderのマーケットからトレードロボットを購入し、インストールする方法

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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第23部):新規受注システム(IV)

受注システムをより柔軟にします。ここでは、コードをより柔軟にする変更を検討して、ポジションストップレベルをより迅速に変更できるようにします。

パブリッシュされた記事"DoEasy-コントロール(第10部):WinFormsオブジェクト - インターフェイスのアニメーション化".

DoEasy-コントロール(第10部):WinFormsオブジェクト - インターフェイスのアニメーション化

ユーザーやオブジェクトとのオブジェクト対話機能を実装して、グラフィカルインターフェイスをアニメーション化するときが来ました。より複雑なオブジェクトを正しく動作させるためにも、新しい機能が必要になります。

パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に(第20部):オートエンコーダ".

ニューラルネットワークが簡単に(第20部):オートエンコーダ

教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。読者の中には、最近の記事とニューラルネットワークの話題の関連性について疑問を持つ人もいるかもしれません。この新しい記事では、ニューラルネットワークの研究に戻ります。

パブリッシュされた記事"知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第02回):コホネンマップ".

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第02回):コホネンマップ

この連載では、MQL5ウィザードがトレーダーの主力であるべきことを示します。なぜでしょうか。MQL5ウィザードを使用すれば、新しいアイデアを組み立てることで時間を節約できるだけでなく、コーディングの重複によるミスを大幅に減らすことができるため、最終的に、取引の哲学のいくつかの重要な分野にエネルギーを注ぐことができるからです。

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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第21部):新規受注システム(IV)

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まだ完成していないものの、ようやくビジュアルなシステムが動き出します。ここでは主な変更を完成します。かなりの数になりますが、どれも必要なものばかりです。全体的にはなかなか面白いものになりそうです。

データサイエンスと機械学習(第05回):決定木

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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第22部):新規受注システム(V)

今日は、新しい受注システムの開発を進めていきます。新しいシステムを導入するのはそう簡単なことではありません。プロセスが非常に複雑になるような問題がしばしば発生します。このような問題が発生したときは、一度立ち止まって、自分たちの進むべき方向を再分析しなければなりません。

パブリッシュされた記事"ウィリアムズPRによる取引システムの設計方法を学ぶ".

ウィリアムズPRによる取引システムの設計方法を学ぶ

MetaTrader 5で使用される最も人気のあるテクニカル指標によってMQL5で取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事です。今回は、ウィリアムズの%R指標による取引システムの設計方法について学びます。

パブリッシュされた記事"CCI指標:アップグレードと新機能".

CCI指標:アップグレードと新機能

この記事では、CCI指標をアップグレードする可能性について検討するとともに、この指標の修正を提示します。

パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に(第19部):MQL5を使用したアソシエーションルール".

ニューラルネットワークが簡単に(第19部):MQL5を使用したアソシエーションルール

アソシエーションルールの検討を続けます。前回の記事では、このタイプの問題の理論的側面について説明しました。この記事では、MQL5を使用したFPGrowthメソッドの実装を紹介します。また、実装したソリューションを実際のデータを使用してテストします。

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一目均衡表による取引システムの設計方法を学ぶ

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データサイエンスと機械学習(第05回):決定木

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ニューラルネットワークが簡単に(第18部):アソシエーションルール

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この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。

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DoEasy-コントロール(第9部):WinFormsオブジェクトメソッド、RadioButtonおよびButtonコントロールの再配置

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