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どんな市場でも優位性を得る方法(第2回):テクニカル指標の予測
取引されている銘柄の価格を予測するよりも、特定のテクニカル指標を予測する方が精度が高いことをご存知ですか。この洞察力をより良い取引戦略のために活用する方法を探るために、ぜひお読みください。
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この記事では、教師あり機械学習アルゴリズムを活用することで、古典的な原油取引戦略を強化することを目的として、原油取引戦略を再検討します。ブレント原油価格とWTI原油価格のスプレッドに基づいて、将来のブレント原油価格を予測する最小二乗モデルを構築します。目標は、将来のブレント価格変動の先行指標を特定することです。
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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。
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- Candle Time End and Spread このインディケータは、現在のスプレッドと同時にバー(ローソク足)を閉じるまでの時間を表示します。
- b-clock 新しいローソク足が出現する前に残された分と秒を表示します。
- 取引セッションインディケータ このインディケータはDRAW_FILLINGバッファに基づいています。入力パラメータはなく、TimeTradeServer()およびTimeGMT() 関数が使われます。
24 新しいプロダクト 今、マーケットで利用可能です:
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パブリッシュされた記事"リプレイシステムの開発(第41回):第2段階(II)の開始".
![リプレイシステムの開発(第41回):第2段階(II)の開始](https://c.mql5.com/2/65/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_4Parte_41g____LOGO.png)
もし、この時点まですべてが正しく思えたとしたら、それはアプリケーションの開発を始めるときに、長期的なことをあまり考えていないということです。時間が経つにつれて、新しいアプリケーションをプログラムする必要はなくなり、それらを連携させるだけで済むようになります。それでは、マウス指標を組み立てる方法を説明しましょう。
パブリッシュされた記事"リプレイシステムの開発(第40回):第2段階の開始(I)".
![リプレイシステムの開発(第40回):第2段階の開始(I)](https://c.mql5.com/2/64/Neural_networks_made_easy_sPart_727_Predicting_trajectories_in_the_presence_of_noise_LOGO__UPSACALE.png)
今日は、リプレイ/シミュレーターシステムの新しい段階について話しましょう。この段階で、会話は本当に面白くなり、内容もかなり濃くなります。記事を熟読し、そこに掲載されているリンクを利用することを強くお勧めします。そうすることで、内容をより深く理解することができます。
パブリッシュされた記事"リプレイシステムの開発(第39回):道を切り開く(III)".
![リプレイシステムの開発(第39回):道を切り開く(III)](https://c.mql5.com/2/64/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_dParte_39w_Pavimentando_o_Terreno_nIIIu_LOGO.png)
開発の第2段階に進む前に、いくつかのアイデアを修正する必要があります。MQL5に必要なことをさせる方法をご存知ですか。ドキュメントに書かれている以上のことをしようとしたことはありますか。そうでないなら、準備をしましょう。ここでは、ほとんどの人が普段やらないことをやるからです。
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パブリッシュされた記事"Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第4回):トレンドの波ごとに表示スタイルをカスタマイズ".
![Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第4回):トレンドの波ごとに表示スタイルをカスタマイズ](https://c.mql5.com/2/80/Building_A_Candlestick_Trend_Constraint_Model_Part_4___LOGO.png)
この記事では、Meta Trader 5上で様々な指標のスタイルを描画するための強力なMQL5言語の機能を探ります。また、スクリプトと、スクリプトをモデルでどのように使えるかについても見ていきます。
パブリッシュされた記事"Break of Structure (BoS)戦略のステップバイステップガイド".
![Break of Structure (BoS)戦略のステップバイステップガイド](https://c.mql5.com/2/80/A_Step-by-Step_Guide_on_Trading_the_Break_of_Structure____LOGO_.png)
Break of Structure (BoS)戦略に基づく自動売買アルゴリズム開発のための包括的ガイドです。MQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を作成し、MetaTrader 5でテストするためのあらゆる側面に関する詳細情報(価格サポートとレジスタンスの分析からリスク管理まで)が含まれています。
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![Linux 上での MetaTrader 5](https://c.mql5.com/2/0/linux5.png)
この記事では、一般的なLinuxバージョン(UbuntuとDebian)にMetaTrader 5をインストールする簡単な方法を示します。これらのシステムは、サーバーハードウェアだけでなく、トレーダーのパーソナルコンピューターでも広く使用されています。
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- Candle Time End and Spread このインディケータは、現在のスプレッドと同時にバー(ローソク足)を閉じるまでの時間を表示します。
- 書籍「MQL5を使用したアルゴリズム取引のためのニューラルネットワーク」からの例 本書「MQL5を使用したアルゴリズム取引のためのニューラルネットワーク」は、人工知能とニューラルネットワークの理論的基礎と、MQL5プログラミング言語を使った金融取引への応用の実践的側面の両方を網羅した包括的なガイドブックです。
パブリッシュされた記事"MetaTrader 5で隠れマルコフモデルを統合する".
![MetaTrader 5で隠れマルコフモデルを統合する](https://c.mql5.com/2/80/Integrating_Hidden_Markov_Models_in_MetaTrader_5_____LOGO.png)
この記事では、Pythonを使用して学習した隠れマルコフモデルをMetaTrader 5アプリケーションに統合する方法を示します。隠れマルコフモデルは、時系列データをモデル化するために使用される強力な統計的ツールであり、モデル化されるシステムは観測不可能な(隠れた)状態によって特徴付けられます。HMMの基本的な前提は、ある時刻にある状態にある確率は、その前のタイムスロットにおけるプロセスの状態に依存するということです。
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22回):条件付きGAN".
![知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第22回):条件付きGAN](https://c.mql5.com/2/80/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_Part_22____LOGO.png)
敵対的生成ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Network)は、より正確な結果を得るために、互いに訓練し合うニューラルネットワークのペアです。ExpertSignalクラスにおける金融時系列の予測への応用の可能性を考慮し、これらのネットワークの条件型を採用します。
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21回):経済指標カレンダーデータによるテスト".
![知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第21回):経済指標カレンダーデータによるテスト](https://c.mql5.com/2/79/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_Part_21____LOGO.png)
経済指標カレンダーのデータは、デフォルトではストラテジーテスターのエキスパートアドバイザー(EA)でテストすることはできません。この制限を回避するために、データベースがどのように役立つかを考察します。そこでこの記事では、SQLiteデータベースを使用して経済指標カレンダーのニュースをアーカイブし、ウィザードで組み立てられたEAがこれを使用して売買シグナルを生成できるようにする方法を探ります。
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パブリッシュされた記事"どんな市場でも優位性を得る方法(第2回):テクニカル指標の予測".
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パブリッシュされた記事"ビル・ウィリアムズ戦略:他の指標と予測の有無による比較".
![ビル・ウィリアムズ戦略:他の指標と予測の有無による比較](https://c.mql5.com/2/79/Bill_Williams_Strategy_with_and_without_other_Indicators_and_Predictions__LOGO.png)
この記事では、ビル・ウィリアムズの有名な戦略の1つを取り上げ、それについて議論し、他の指標や予測を用いて戦略の改善を試みます。
パブリッシュされた記事"データサイエンスと機械学習(第23回):LightGBMとXGBoostが多くのAIモデルを凌駕する理由".
![データサイエンスと機械学習(第23回):LightGBMとXGBoostが多くのAIモデルを凌駕する理由](https://c.mql5.com/2/79/Data_Science_and_ML_Part_23_____LOGO____2.png)
これらの高度な勾配ブースティング決定木(GBDT)技術は、優れた性能と柔軟性を提供し、金融モデリングやアルゴリズム取引に最適です。これらのツールを活用して取引戦略を最適化し、予測精度を高め、金融市場での競争力を高める方法を学びましょう。