MQL5.community開発履歴

この記事では、ARIMAモデルを構築するためのCArimaクラスの開発を継続し、予測を可能にする直感的な手法を追加します。

MQL5で動かせるGUIを作成するための包括的なガイドで、取引戦略やユーティリティでのダイナミックなデータ表現の力を解き放ちましょう。チャートイベントのコアコンセプトに触れ、同じチャート上にシンプルで複数の移動可能なGUIをデザインし、実装する方法を学びます。この記事では、GUIに要素を追加し、機能性と美しさを向上させるプロセスについても説明します。

MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。ここでは、モノイド集合を正規化して、より幅広いモノイド集合とデータ型にわたって比較しやすくする手段としてモノイド群を見ていきます。

MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。ここでは、前の記事で説明したモノイドを変換する手段としてモノイド作用を継続し、応用の増加につなげます。

この記事の主な目的は、MQL5.comでトップのシグナルプロバイダーになるための手順を簡単かつ正確に説明することです。私の知識と経験に基づいて、優れた戦略を見つけ、テストして最適化する方法など、成功するシグナルプロバイダーになるために何が必要かを説明します。さらに、シグナルの公開、説得力のある説明の作成、シグナルの効果的な宣伝と管理に関するヒントも提供します。

価格周辺のチャネルを視覚化するために使用できるテクニカルツールは数多くあります。これらのツールの1つが、ドンチャンチャネル指標です。この記事では、ドンチャンチャネル指標を作成する方法と、EAを使用してカスタム指標としてそれを取引する方法を学びます。

この記事では、周波数領域での時系列分析に関連する方法について説明します。予測モデルを構築する際に、時系列のパワースペクトルを調べることの有用性を強調します。この記事では、離散フーリエ変換(dft)を用いて時系列を周波数領域で分析することで得られる有用な視点のいくつかを説明します。

本稿では、多通貨の価格設定をシミュレートする数理モデルを作成し、前回理論計算から始めた取引効率を高めるメカニズム探求の一環として、分散原理の研究を完成させます。

複雑で変化し続ける市場をナビゲートする、最先端の取引アプローチをお探しですか。人工ニューラルネットワークの革新的な形態であるコホネンマップは、市場データの隠れたパターンやトレンドを発見するのに役立ちます。この記事では、コホネンマップがどのように機能するのか、そして、より賢く、より効果的な取引戦略を開発するために、どのように活用できるのかを探ります。経験豊富なトレーダーも、これから取引を始める人も、このエキサイティングな新しいアプローチを見逃す手はありません。

まずは現状を明らかにすることから始めましょう。今やらなければ、すぐに問題になります。