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Niguru GBP
2 871% 896 トレード
成長:2 871.18%
エクイティ:63.50USD
残高:73.56USD
MAPLEROO
851% 1519 トレード
成長:850.66%
エクイティ:1 903.04AUD
残高:1 919.63AUD
ThornyWay Without Martin MT5
116% 658 トレード
成長:116.07%
エクイティ:2 251.53USD
残高:2 203.33USD
そして1 さらに...

1 新しいトピック フォーラム上:

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FREE

私たちのサポートまたはレジスタンスレベルは、市場の価格行動が逆転して方向を変え、市場にピークまたはトラフ(スイングポイント)を残したときに形成されます。サポートとレジスタンスのレベルは、取引範囲を切り開くことができます。インジケーターは、インジケーターセットで定義されたバーのX量(期間)に基づいて、スイングハイとスイングローを識別します。 注:価格アクションインジケーターが気に入った場合は、オールインワントレンドインジケーター(トレンドスクリーナー、トレンドライン、ストロングトレンド、トレンドリバーサルシグナルなど)をお試しください。 入手するには、 ここをクリックしてください 主な機能 テクニカル分析の重要な概念は、抵抗またはサポートレベルが破られると、その役割が逆転することです。価格がサポートレベルを下回ると、そのレベルは抵抗力があります。価格が抵抗レベルを超えて上昇した場合、それはしばしばサポートになります。 水平方向のサポートと抵抗のレベルは、これらのレベルの最も基本的なタイプです。それらは単に水平線で識別されます: チャートの緑のレベルは、抵抗レベルです。 チャートの赤

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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。
  • Volume Profile + Range v6.0 Volume Profile + Range v6.0(元TPO)。与えられた時間間隔での価格レベルによる取引の分布。ヒストグラムとして表示。

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MQL4プログラムの代表的なエラーとその対処法

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旧バージョンのコンパイラでは、プログラムを強制終了しないために、多くのエラーは実行環境で処理されていました。例えば、ゼロ除算エラーや配列の範囲を越えるなどは重大なエラーです。この重大なエラーがプログラムの強制終了をもたらします。新しいコンパイラのおかげで、実際のエラーソースと潜在的エラーソースを見つけ、コードの質を向上させることができます。この記事では、古いプログラムのコンパイル時に起りうるエラーと、その対処法について検証していきます。

1 新しいトピック フォーラム上:

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ThornyWay Without Martin MT4
113% 689 トレード
成長:113.09%
エクイティ:2 227.74USD
残高:2 180.56USD
ATrain37063843
85% 1384 トレード
成長:84.72%
エクイティ:2 612.19USD
残高:2 959.12USD
Apollo I
-25% 1704 トレード
成長:-25.14%
エクイティ:413.03USD
残高:374.20USD

マーケットの中のベストセラー:

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ニューラルネットワークの実験(第3回):実用化

この連載では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5にアプローチします。

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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。

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今週最も多くダウンロードされたソースコード

  • 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。
  • 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。
  • PivotPoint このインディケータは、ピボットポイント、レジスタンスおよびサポートを描画します。

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ここでは、通常取引所の相場表示に使われるプライスティッカーを使った画面を作成する方法を紹介します。複雑な外部プログラミングを使わず、MQL5だけでやってみようと思います。

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Lavoazzie Robotrader
135% 2494 トレード
成長:135.26%
エクイティ:5 686.31BRL
残高:5 686.31BRL
Junica Smart FBS 2
20% 116 トレード
成長:20.41%
エクイティ:11 838.09USD
残高:12 058.69USD

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50 新しいチャートを超える数がパブリッシュされました:

Chart GBPUSD, M15, 2023.03.03 08:50 UTC, RoboForex Ltd, MetaTrader 4, Real
GBPUSD, M15
Chart XAUUSD, H4, 2023.02.28 04:05 UTC, EightCap Global Ltd, MetaTrader 5, Real
XAUUSD, H4
Gráfico SPX500, H4, 2023.02.28 04:04 UTC, EightCap Global Ltd, MetaTrader 5, Real
SPX500, H4

パブリッシュされた記事"母集団最適化アルゴリズム:侵入雑草最適化(IWO)".

母集団最適化アルゴリズム:侵入雑草最適化(IWO)

雑草がさまざまな条件で生き残る驚くべき能力は、強力な最適化アルゴリズムのアイデアになっています。IWO(Invasive Weed Optimization)は、以前にレビューされたものの中で最高のアルゴリズムの1つです。

パブリッシュされた記事"母集団最適化アルゴリズム:コウモリアルゴリズム(BA)".

母集団最適化アルゴリズム:コウモリアルゴリズム(BA)

今回は、滑らかな関数に対して良好な収束性を示すコウモリアルゴリズム(BA)について考えてみることにします。

2 新しいトピック フォーラム上:

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FT3333020
300% 2157 トレード
成長:299.70%
エクイティ:199 850.25USD
残高:199 850.25USD
GU RS PRO
15% 1849 トレード
成長:15.38%
エクイティ:15 009.71USD
残高:15 015.99USD

パブリッシュされた記事"自動で動くEAを作る(第03回):新しい関数".

自動で動くEAを作る(第03回):新しい関数

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。前回は、自動売買EAで使用するオーダーシステムの開発に着手しましたが、必要な関数のうち1つしか作っていません。

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マーケット22 710を超えるプロダクトが利用可能です

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FX GK road
389% 1217 トレード
成長:389.34%
エクイティ:125 764.52USD
残高:127 598.64USD
Saturn IIII
80% 1111 トレード
成長:79.81%
エクイティ:1 923.42USD
残高:1 630.73USD

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母集団最適化アルゴリズム:灰色オオカミオプティマイザー(GWO)

母集団最適化アルゴリズム:灰色オオカミオプティマイザー(GWO)

最新の最適化アルゴリズムの1つである灰色オオカミオプティマイザについて考えてみましょう。テスト関数の元々の動作により、このアルゴリズムは、以前に検討されたものの中で最も興味深いものの1つになります。これは、ニューラルネットワークの訓練に使用される最も優れたアルゴリズムの1つであり、多くの変数を持つ滑らかな関数です。

MQL4プログラムの代表的なエラーとその対処法

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Mastertrader
214% 4145 トレード
成長:214.19%
エクイティ:2 759.17USD
残高:3 077.43USD
Wangmingze
16% 485 トレード
成長:16.26%
エクイティ:6 719.16USD
残高:6 719.16USD
KlaudioTrader
-4% 915 トレード
成長:-4.21%
エクイティ:7 380.95USD
残高:20 321.74USD

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インディケーター情報の測定

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機械学習は、ストラテジー開発の手法として注目されています。これまで、収益性と予測精度の最大化が重視される一方で、予測モデル構築のためのデータ処理の重要性はあまり注目されてきませんでした。この記事では、Timothy Masters著の書籍「Testing and Tuning Market Trading Systems」に記載されているように、予測モデル構築に使用するインディケーターの適切性を評価するために、エントロピーの概念を使用することについて考察しています。

母集団最適化アルゴリズム:ホタルアルゴリズム(FA)

母集団最適化アルゴリズム:ホタルアルゴリズム(FA)

今回は、ホタルアルゴリズム(FA)という最適化手法について考えてみます。修正により、このアルゴリズムは部外者から真の評価表リーダーへと変貌を遂げました。

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