MQL5.comのプログラミング記事

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、新しい指標であるアクセラレーターオシレーター（Accelerator Oscillator、AC）について学び、それを使った取引システムを設計する方法を学びます。

連載の今回の新しい記事では、私たちの取引に役立ちそうな新しいテクニカルツールについてご紹介します。これは、オーサムオシレーター(Awesome Oscillator、AO）という指標です。この指標を使用した取引システムの設計方法を学びます。

この記事では、ヘッダーバーがコントロールのサイズに収まらない場合に備えて、TabControl WinFormsオブジェクトにヘッダースクロールコントロールボタンを配置します。また、トリミングされたタブヘッダーをクリックしたときのヘッダーバーのシフトを実装します。

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、相対的活力指数（RVI、Relative Vigot Index）という指標で、その方法を学びます。

本連載のこれまでの記事で、2つの強化学習アルゴリズムを見てきました。それぞれに長所と短所があります。このような場合ではよくあることですが、次に、2つの方法の良いところを組み合わせてアルゴリズムにすることが考え出されます。そうすれば、それぞれの欠点が補われることになります。今回は、そのような手法の1つを紹介します。

この記事では、コンテナの外側にあるオブジェクトセクションを非表示にする機能を作成します。また、他のWinFormsオブジェクトの一部として使用する補助矢印ボタンオブジェクトを作成します。

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、デマーカー(DeMarker)指標による取引システムの作り方を紹介します。

強化学習法の研究を続けます。前回は、Deep Q-Learning手法に触れました。この手法では、特定の状況下でとった行動に応じて、これから得られる報酬を予測するようにモデルを訓練します。そして、方策と期待される報酬に応じた行動がとられます。ただし、Q関数を近似的に求めることは必ずしも可能ではありません。その近似が望ましい結果を生み出さないこともあります。このような場合、効用関数ではなく、行動の直接的な方針（戦略）に対して、近似的な手法が適用されます。その1つが方策勾配です。

今日は再びChart Tradeを使用しますが、今回はチャート上に存在する場合と存在しない場合があるオンチャート指標になります。

この記事では、MetaTrader 5プラットフォームをしゃべらせる方法を学びます。EAをもっと楽しくしたらどうでしょうか。金融市場の取引は退屈で単調すぎることがよくありますが、私たちはこの仕事の疲れを軽減することができます。依存症などの問題を経験している方にとってはこのプロジェクトは危険な場合があるのでご注意ください。ただし、一般的には、それは退屈を軽減するだけです。

最適化アルゴリズム(OA)の分類についての入門記事です。この記事では、OAを比較するためのテストスタンド（関数群）を作成し、広く知られたアルゴリズムの中から最も普遍的なものを特定することを試みています。

強化学習の研究を続けます。今回は、「Deep Q-Learning」という手法に触れてみましょう。この手法を用いることで、DeepMindチームはアタリ社のコンピューターゲームのプレイで人間を凌駕するモデルを作成することができました。取引上の問題を解決するための技術の可能性を評価するのに役立つと思います。

この記事では、TabControlの開発を続け、ヘッダーのサイズを設定するすべてのモードに対して、コントロールの4つの側面すべてにタブヘッダーの配置（通常、固定、右詰め）を実装します。

この記事では、独自のテクニカル指標を作成できるアルゴリズムについて検討します。非常に単純な初期仮定で、非常に複雑で興味深い結果を得る方法を学びます。

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、新しいテクニカルツールについて学び、VIDYA（Variable Index Dynamic Average、可変インデックス動的平均）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。

機械学習の手法の研究を続けます。今回からは、もう1つの大きなテーマである「強化学習」を始めます。この方法では、モデルは問題を解決するためのある種の戦略を設定することができます。この強化学習の特性は、取引戦略を構築する上で新たな地平を切り開くものと期待されます。

フィードフォワード（予測制御）ニューラルネットワークについて説明する前に、少し説明しておくことがあって、設計もその1つです。入力、隠れ層の数、および各ネットワークのノードに対する柔軟なニューラルネットワークを構築および設計する方法を見てみましょう。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。