パブリッシュされた記事"キャンバスベースのインジケーター:チャネル内を透明にする".
この記事では、標準ライブラリのCCanvasクラスを使用して描画されるカスタムインジケーターを作成して、座標変換のチャートプロパティを確認する方法を紹介します。特に、2本の線の間の領域を透明にする必要があるインジケーターに取り組みます。
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SSG(Saplings Sowing and Growing up、苗木の播種と育成)アルゴリズムは、様々な条件下で優れた生存能力を発揮する、地球上で最も回復力のある生物の1つからインスピレーションを得ています。
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
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。
自動化は、そのスケジュールを制御できなければ意味がありません。1日24時間働く効率的な労働者はいません。しかし、多くの人は、自動化されたシステムは24時間稼働するべきだと考えています。しかし、EAの稼働時間範囲を設定する手段を持つことは常に良いことです。この記事では、このような時間範囲を適切に設定する方法を検討します。
前回の記事で説明した強化学習モデルでは、元のデータ内のさまざまなオブジェクトを識別できる畳み込みネットワークのさまざまなバリアントを使用しました。畳み込みネットワークの主な利点は、場所に関係なくオブジェクトを識別できることです。同時に、畳み込みネットワークは、オブジェクトやノイズのさまざまな変形がある場合、常にうまく機能するとは限りません。これらは、関係モデルが解決できる問題です。
自動化は、そのスケジュールを制御できなければ意味がありません。1日24時間働く効率的な労働者はいません。しかし、多くの人は、自動化されたシステムは24時間稼働するべきだと考えています。しかし、EAの稼働時間範囲を設定する手段を持つことは常に良いことです。この記事では、このような時間範囲を適切に設定する方法を検討します。
ビル・ウィリアムズのMFIによる取引システムの設計方法を学ぶ
これは、人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事です。今回はビル・ウィリアムズの「マーケット・ファシリテーション・インデックス(BW MFI、Bill Williams' Market Facilitation Index)」を取り上げます。
最も人気のあるテクニカル指標を使用して取引システムを設計する方法についての連載を続けます。今回の新しいテクニカルツールはフィボナッチです。このテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学びます。
圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQL5コミュニティでは今のところ比較的知られていません。この連載では、その概念のいくつかを紹介して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
この記事では、行列を使用してMQL5で誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)アルゴリズムを適用する理論と実践について説明します。スクリプト、インジケータ、エキスパートアドバイザー(EA)の例とともに、既製のクラスが提示されます。
今回は、完璧な音のハーモニーを見つける過程に着想を得た、最も強力な最適化アルゴリズムであるハーモニーサーチ(HS)を研究し、検証してみます。私たちの評価でトップになるのはどのアルゴリズムでしょうか。
今日は、自動モードでシンプルかつ安全に動作するエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法を紹介します。トレーダーは、自動EAが何をしているのかを常に意識しておく必要があります。そうすれば、もしEAが「レールから外れた」場合、トレーダーはできるだけ早くチャートからEAを取り除き、状況をコントロールすることができます。
ONNX (Open Neural Network eXchange)は、ニューラルネットワークを表現するために構築されたオープンフォーマットです。この記事では、1つのエキスパートアドバイザー(EA)で2つのONNXモデルを同時に使用する方法を示します。
ONNX (Open Neural Network Exchange)は、機械学習モデルを表現するために構築されたオープンフォーマットです。この記事では、CNN-LSTMモデルを作成して金融時系列を予測する方法を検討します。MQL5エキスパートアドバイザー(EA)で作成されたONNXモデルを使用する方法も示します。
自動化は、そのスケジュールを制御できなければ意味がありません。1日24時間働く効率的な労働者はいません。しかし、多くの人は、自動化されたシステムは24時間稼働するべきだと考えています。しかし、EAの稼働時間範囲を設定する手段を持つことは常に良いことです。この記事では、このような時間範囲を適切に設定する方法を検討します。
前回の記事で説明した強化学習モデルでは、元のデータ内のさまざまなオブジェクトを識別できる畳み込みネットワークのさまざまなバリアントを使用しました。畳み込みネットワークの主な利点は、場所に関係なくオブジェクトを識別できることです。同時に、畳み込みネットワークは、オブジェクトやノイズのさまざまな変形がある場合、常にうまく機能するとは限りません。これらは、関係モデルが解決できる問題です。
ビル・ウィリアムズのMFIによる取引システムの設計方法を学ぶ
これは、人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事です。今回はビル・ウィリアムズの「マーケット・ファシリテーション・インデックス(BW MFI、Bill Williams' Market Facilitation Index)」を取り上げます。