MQL5.community開発履歴

以前の記事では、ニューラルネットワークを整理するための様々な選択肢を既に検証しました. また、画像処理アルゴリズムから借りた畳み込みネットワークについても検討しました. 今回の記事では、言語モデルの開発に弾みをつけた「アテンション・メカニズム」を考えることを提案します.

本稿からは、価格データを処理するライブラリ機能を作成します。今日、さらに別のティックで到着したすべての価格データを格納するオブジェクトクラスを作成します。

時系列の操作に関するトピックのしめくくりとして、指標バッファに格納されているストレージ、検索、およびデータの並べ替えを整理します。これにより、プログラムでライブラリベースで作成される指標の値に基づいて分析をさらに実行できます。ライブラリのすべてのコレクションクラスの一般的な概念により、対応するコレクションで必要なデータを簡単に見つけることができます。それぞれ、今日作成されたクラスでも同じことが可能です。

本稿では、引き続き総当たり攻撃アプローチについて説明します。改良されたアプリケーションの新バージョンを使用して、パターンをより良く説明を試みます。また、さまざまな時間間隔と時間枠を使用して、安定性の違いの特定も試みます。

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。

この記事では、スプレッドシート（Excel、Calc、Google）を使ってあらゆる戦略を分析できるようにするための基本的な考え方や方法を解説します。 得られた結果をMetaTrader5のテスターと比較します。

これは連載の次の記事で、キーボードショートカットを使用してチャートグラフィックを手動で適用するための便利なライブラリを作成した方法を示します。使用されるツールには、直線とその組み合わせが含まれます。第2部では、第1部で説明した関数を使用して、描画ツールがどのように適用されるかを確認します。ライブラリは、チャート作成タスクを大幅に簡素化する任意のエキスパートアドバイザーまたはインディケーターに接続できます。このソリューションは外部DLLを使用せず、すべてのコマンドは組み込みのMQLツールを使用して実装されます。