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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3回):使用中のトレンド変化の検出".
![Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第3回):使用中のトレンド変化の検出](https://c.mql5.com/2/78/Building_A_Candlestick_Trend_Constraint_Model_Part_3___LOGO.png)
この記事では、経済ニュースの発表、投資家の行動、さまざまな要因が市場のトレンド反転にどのような影響を与えるかを探ります。ビデオによる説明もあり、MQL5のコードをプログラムに組み込むことで、トレンドの反転を検出し、警告を発し、市場の状況に応じて適切な行動を取ることができます。これは、本連載の過去の記事に基づいています。
パブリッシュされた記事"MQL5における修正グリッドヘッジEA(第4部):シンプルなグリッド戦略の最適化(I)".
![MQL5における修正グリッドヘッジEA(第4部):シンプルなグリッド戦略の最適化(I)](https://c.mql5.com/2/78/Modified_Grid-Hedge_EA_in_MQL5_yPart_IVq____LOGO.png)
この第4部では、以前に開発したシンプルヘッジとシンプルグリッドエキスパートアドバイザー(EA)を再考します。最適な戦略の使用を目指し、数学的分析と総当り攻撃アプローチを通じてシンプルグリッドEAを改良することに焦点を移します。戦略の数学的最適化について深く掘り下げ、後の回でコーディングに基づく最適化を探求するための舞台を整えます。
パブリッシュされた記事"Pythonでの見せかけの回帰".
![Pythonでの見せかけの回帰](https://c.mql5.com/2/78/Spurious_Regressions_in_Python___LOGO__BIG-transformed.png)
見せかけの回帰は、2つの時系列がまったくの偶然で高い相関を示し、回帰分析で誤解を招く結果をもたらす場合に発生します。このような場合、変数が関連しているように見えても、その相関関係は偶然であり、モデルの信頼性は低くなります。
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パブリッシュされた記事"MQL5入門(第7回):MQL5でEAを構築し、AI生成コードを活用するための初心者ガイド".
![MQL5入門(第7回):MQL5でEAを構築し、AI生成コードを活用するための初心者ガイド](https://c.mql5.com/2/77/Introduction_to_MQL5_qPart_7l_Beginnercs_Guide_to_Building_Expert_Advisors_and_Utilizing_AI-Generate.png)
この記事は、MQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を構築するための包括的な、究極の初心者ガイドです。擬似コードを使用してEAを構築し、AIが生成したコードのパワーを活用する方法をステップごとに学びましょう。アルゴリズム取引が初めての方にも、スキルアップを目指す方にも、このガイドは効果的なEAを作成するための明確な道筋を提供します。
パブリッシュされた記事"多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第2回):取引戦略の仮想ポジションへの移行".
![多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第2回):取引戦略の仮想ポジションへの移行](https://c.mql5.com/2/69/Developing_a_multi-currency_advisor_0Part_1g___LOGO__3.png)
複数の戦略を並行して動作させる多通貨エキスパートアドバイザー(EA)の開発を続けましょう。マーケットポジションを建てることに関連するすべての作業を、戦略レベルから、戦略を管理するEAのレベルに移してみましょう。戦略自体は、マーケットポジションを持つことなく、仮想の取引のみをおこないます。
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ONNXは、異なるプラットフォーム間で複雑なAIコードを統合するための素晴らしいツールです。ただし、この素晴らしいツールを最大限に活用するためにはいくつかの課題に対処する必要があります。この記事では、読者が直面する可能性のある一般的な問題と、それを軽減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](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_market__1.png)
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
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。
![MQL4からMQL5への移植](https://c.mql5.com/2/0/logo__4.png)
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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- 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。
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私たちが作成するモデルはより大きく、より複雑になっています。そのため、訓練だけでなく、運用にもコストがかかります。しかし、決断に要する時間はしばしば重要です。この観点から、品質を損なうことなくモデルのパフォーマンスを最適化する手法を考えてみましょう。
パブリッシュされた記事"母集団最適化アルゴリズム:人工多社会的検索オブジェクト(MSO)".
![母集団最適化アルゴリズム:人工多社会的検索オブジェクト(MSO)](https://c.mql5.com/2/69/Population_optimization_algorithms___Artificial_Multi-Social_Search_Objects_dMSOb____LOGO.png)
前回に引き続き、社会的集団について考えてみたいと思います。この記事では、移動と記憶のアルゴリズムを用いて社会集団の進化を探求しています。その結果は、社会システムの進化を理解し、最適化や解の探索に応用するのに役立つでしょう。
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多母集団アルゴリズムの構成原理を考えます。この種のアルゴリズムの一例として、新しいカスタムアルゴリズムであるESG (Evolution of Social Groups)を見てみましょう。このアルゴリズムの基本概念、母集団相互作用メカニズム、利点を分析し、最適化問題におけるパフォーマンスを検証します。
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![データサイエンスと機械学習(第22回):オートエンコーダニューラルネットワークを活用してノイズからシグナルへと移行することで、よりスマートな取引を実現する](https://c.mql5.com/2/77/Data_Science_and_ML_gPart_22k_____LOGO.png)
データサイエンスと機械学習(第22回):オートエンコーダニューラルネットワークを活用してノイズからシグナルへと移行することで、よりスマートな取引を実現する
目まぐるしく変化する金融市場の世界では、意味のあるシグナルをノイズから切り離すことが、取引を成功させるために極めて重要です。オートエンコーダは、洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャを採用するため、市場データ内の隠れたパターンを発見し、ノイズの多い入力を実用的な洞察に変換することに優れています。この記事では、オートエンコーダがいかに取引慣行に革命をもたらし、トレーダーに意思決定を強化し、今日のダイナミックな市場で競争力を得るための強力なツールを提供しているかを探ります。
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