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パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第III部): 新しい水平線
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第III部): 新しい水平線
本稿では、総当たり攻撃のトピックを続けます。プログラムアルゴリズムに市場分析の新しい機会を導入することで分析速度を高め、結果の品質を向上します。新しい追加により、このアプローチ内でグローバルパターンの最高品質で表示できるようになります。
CCanvas クラスを知る透明なオブジェクトの描画方法
CCanvas クラスを知る透明なオブジェクトの描画方法
みなさんは移動平均のぎこちないグラィック以上のものが必要ですか？ターミナルにただ色がついている長方形よりも見栄えの良い何かを描画してみたいですか？ターミナルには魅力的なグラフィックを描くことができるのです。それはカスタムグラフィックを作成する CСanvas クラスで実装することができます。このクラスで透明性を取り入れ、色を混ぜ、オーバーラップと色の混ぜ合わせによって透明の錯覚を産み出すことができるのです。
領域法
領域法
取引システム『領域法』は、RSIオシレーターの通常ではない解釈において使われます。この記事では、領域法を可視化するインディケータと、このシステムに基づいてトレードを行うエキスパートアドバイザを提供します。記事では、様々な通貨ペアや時間軸、面積値でのエキスパートアドバイザの詳細なテスト結果が記述されています。
シグナル計算機
シグナル計算機
シグナル計算機は、MetaTrader 5のターミナルから直接動作し、ターミナルがシグナルの事前選択とソートを行います。これこそがこの計算機の大きな長所でもあります。これによって、MetaTrader 5のターミナルでは、自分の取引口座と最大限に互換性のあるシグナルのみユーザーに見えることになります。
市場とそのグローバルパターンの物理学
市場とそのグローバルパターンの物理学
本稿では、市場を少しでも理解してるシステムはどれでも世界規模で運用できるという前提を試してみます。理論やパターンは発明せずに既知の事実のみを使用し、これらの事実を徐々に数学的分析の言語に翻訳していきます。
自己適応アルゴリズムの開発(第I部)：基本的なパターンの検索
自己適応アルゴリズムの開発(第I部)：基本的なパターンの検索
この連載では、ほとんどの市場要因を考慮した自己適応アルゴリズムの開発を示すとともに、これらの状況を体系化してロジックで説明し、取引活動で考慮に入れる方法を示します。非常に単純なアルゴリズムから始めて、徐々に理論を習得し、非常に複雑なプロジェクトに進化していきます。
MQL5 コード用自動作成ドキュメンテーション
MQL5 コード用自動作成ドキュメンテーション
Java プログラマーの多くは JavaDocs により作成することのできる自動作成ドキュメンテーションを熟知されていることと思います。その考え方は、検索が簡単なヘルプファイルに抽出できる半構造法によりコードにコメントを追加するというものです。C++ 言語界にもまたドキュメンテーション自動作成機能があります。 Microsoft の SandCastle と Doxygen が代表的な2つです。本稿は MQL5 コードで構成済みコメントから HTML ヘルプファイルを作成するための Doxygen 使用について述べます。実験はひじょうにうまくいきましたから、Doxygen が MQL5 コードから作り出すヘルプのドキュメンテーションは大きな価値を加えると信じています。
ニューラルネットワークが簡単に(第8回): アテンションメカニズム
ニューラルネットワークが簡単に(第8回): アテンションメカニズム
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.
ニューラルネットワークが簡単に(第7回): 適応的最適化法
ニューラルネットワークが簡単に(第7回): 適応的最適化法
以前の記事では、ネットワーク内のすべてのニューロンに対して同じ学習率を用いてニューラルネットワークをトレーニングするためにストキャスティクススロープ降下法を使用しました。 本論文では、各ニューロンの学習速度を変化させることができる適応学習法に着目します。 その是非についても検討していきたいと思います。
ニューラルネットワークが簡単に(第6回): ニューラルネットワークの学習率を実験する
ニューラルネットワークが簡単に(第6回): ニューラルネットワークの学習率を実験する
これまで、様々な種類のニューラルネットワークをその実装とともに考察してきました。 すべての場合において、ニューラルネットワークは、学習率を選択する必要があるグラディエントディーセント法を用いてトレーニングされました。 今回は、正しく選択されたレートの重要性とニューラルネットワーク学習への影響を例を用いて示したいと思います。
ニューラルネットワークが簡単に(第5回): OPENCLでのマルチスレッド計算
ニューラルネットワークが簡単に(第5回): OPENCLでのマルチスレッド計算
ニューラルネットワークの実装のいくつかのタイプについては、これまで説明してきました。 これまで考慮されたネットワークでは、各ニューロンに対して同じ操作が繰り返されます。 さらに論理的な進展としては、ニューラルネットワークの学習プロセスを高速化するために、現代の技術が提供するマルチスレッドコンピューティング機能を利用することです。 可能な実装の1つは、この記事で説明しています。
ニューラルネットワークが簡単に(第4回): リカレントネットワーク
ニューラルネットワークが簡単に(第4回): リカレントネットワーク
これまでニューラルネットワークの勉強を続けてきました。 この記事では、ニューラルネットワークのもう一つのタイプであるリカレントネットワークについて考えてみます。 このタイプは、MetaTrader 5の取引プラットフォームで価格チャートで表現される時系列を使用するために提案されています。
ニューラルネットワークが簡単に
ニューラルネットワークが簡単に
人工知能は、多くの場合、幻想的で複雑で理解できない何かに関連付けられます。 同時に、人工知能は日常生活の中でますます言及されています。 ニューラルネットワークの使用に関する成果に関するニュースは、多くのさまざまなメディアで取り上げられています。 この記事の目的は、誰でもニューラルネットワークを作成し、トレードでAIの成果をあげることを示すためにあります。
ニューラルネットワークが簡単に(第9部)：作業の文書化
ニューラルネットワークが簡単に(第9部)：作業の文書化
長い道のりでした。ライブラリ内のコードはどんどん増えてきており、すべてのリンクと依存関係を追跡することが困難になっています。したがって、以前に作成したコードのドキュメントを作成し、新しい手順ごとに更新し続けることをお勧めします。適切に準備された文書化は、作業の整合性を確認するのに役立ちます。
初めてのお客様へのアドバイス
初めてのお客様へのアドバイス
有名人の格言ではよくこう言われます。「失敗を恐れる者はなにもなしえない。」怠慢自体が誤りであることを認めなければ、この言葉を語るのは難しいでしょう。しかし、将来の過ちを最小にするために過去の過ち（自分自身または他者の）を分析することは常に可能です。これから、同じ名前のサービスにおけるジョブ実行中に再発生可能性な状況を検証していこうと思います。
MQL5およびMQL4で自動売買ロボットを注文する方法
MQL5およびMQL4で自動売買ロボットを注文する方法
「フリーランス」は、MQL4/MQL5自動売買ロボットとテクニカルインディケーターを発注できる最大のフリーランスサービスです。何百人ものプロの開発者がいつでもMetaTrader4/5ターミナル用のカスタム取引アプリケーションを開発できます。
手動チャートおよび取引ツールキット(第II部)チャートグラフィック描画ツール
手動チャートおよび取引ツールキット(第II部)チャートグラフィック描画ツール
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。
トランスダクション・アクティブ機械学習におけるスロープブースト
トランスダクション・アクティブ機械学習におけるスロープブースト
本記事では、実データを活用したアクティブな機械学習手法について考察するとともに、その長所と短所について考察していきます. おそらく、いくつかの方法が有用であるとわかるでしょうし、機械学習モデルのアーセナルにインクルードするでしょう. トランスダクションは、サポートベクターマシン（SVM）の共同発明者であるVladimir Vapnik氏が紹介しています.
MetaTrader5のWebSocket
MetaTrader5のWebSocket
MQL5 APIが更新されてネットワーク機能が導入される前は、MetaTraderプログラムでは、WebSocketベースのサービスに接続してインターフェイスする機能が制限されていました。しかしもちろん、これはすべて変わっています。本稿では、純粋なMQL5でのWebSocketライブラリの実装について説明します。WebSocketプロトコルの簡単な説明とともに結果のライブラリの使用方法に関する手順のガイドが提示されます。
取引システムの開発と分析への最適なアプローチ
取引システムの開発と分析への最適なアプローチ
本稿では、資金を投資するためのシステムまたはシグナルを選択する際に使用する基準を示すとともに、取引システムの開発への最適なアプローチを説明し、外国為替取引におけるこの問題の重要性を強調します。
トレーディングアルゴリズム開発への科学的アプローチ
トレーディングアルゴリズム開発への科学的アプローチ
この記事では、一貫した科学的アプローチを用いて価格パターンを分析し、それに基づいてトレードアルゴリズムを構築するという、トレードアルゴリズムを開発するための方法論を考察します。 開発の理想を事例を用いて示します。
外国為替取引の背後にある基本的な数学
外国為替取引の背後にある基本的な数学
この記事は、外国為替取引の主な機能をできるだけ簡単かつ迅速に説明し、初心者といくつかの基本的なアイデアを共有することを目的としています。また、簡単なインディケータ―の開発を紹介するとともに、取引コミュニティで最も興味をそそる質問への回答を試みます。
PythonやRの知識が不要なYandexのCatBoost機械学習アルゴリズム
PythonやRの知識が不要なYandexのCatBoost機械学習アルゴリズム
この記事では、具体的な例を用いて、機械学習プロセスのコードと主要な段階の説明をします。 このモデルを取得するためには、PythonやRの知識は必要ありません。 さらに、MQL5の基本的な知識があれば十分です - まさに私のレベルです。 したがって、この記事が、機械学習の評価やプログラムへの実装に興味のある人たちの手助けとなり、幅広い人たちの良いチュートリアルとなることを期待しています。
並列粒子群最適化
並列粒子群最適化
本稿では、粒子群アルゴリズムを使用した高速最適化の手法について説明しています。また、この手法のMQLでの実装を提示します。これは、エキスパートアドバイザー内のシングルスレッドモードとローカルテスターエージェントで実行されるアドオンとしての並列マルチスレッドモードの両方ですぐに使用できます。
カスタムシンボル。実用的な基礎
カスタムシンボル。実用的な基礎
この記事では、クオートを表示するための一般的な方法を示すために、カスタムシンボルプログラムの生成を行います。 派生したカスタムシンボルチャートから実際のシンボルをトレードするためのEAにおける提案された亜種についても説明します。 この記事にはMQLのソースコードが添付されています。
価格系列の離散化、ランダム成分とノイズ
価格系列の離散化、ランダム成分とノイズ
普段我々はローソク足や、価格シリーズを一定の間隔でスライスした足を使って相場を分析しています。 このような離散化手法は、相場の動きの本当の構造を歪めてしまうのではないでしょうか？ オーディオ信号は時間の経過とともに変化する関数であるため、オーディオ信号を一定の間隔で離散化することは、許容される解決策です。 信号自体は時間に依存する振幅です。 この信号特性は基本的なものです。
DLLなしのMT4およびMT5用ネイティブTwitterクライアント
DLLなしのMT4およびMT5用ネイティブTwitterクライアント
ツイートにアクセスしたり、Twitterに取引シグナルを投稿したりしたかったことがおありですか？検索をおやめください。この連載では、DLLを使用せずにそれを行う方法を示します。MQLを使用してTweeter APIを実装する旅をお楽しみください。この第1部では、Twitter APIにアクセスする際の認証と承認の栄光の道をたどります。
トレンドとは何か、相場の構造はトレンドかレンジかで決まるのか？
トレンドとは何か、相場の構造はトレンドかレンジかで決まるのか？
トレーダーはよくトレンドやレンジについて話しますが、トレンドやレンジとは何かを理解している人はほとんどおらず、概念を明確に説明できる人はさらにいません。 基本的な用語について考察することは、多くの場合、偏見や誤解の固まりに悩まされます。 しかし、利益を上げたいのであれば、概念の数学的・論理的な意味を理解する必要があります。 今回は、トレンドとレンジの本質に迫るとともに、相場の構造がトレンドなのか、レンジなのか、何か別のものなのかを定義してみたいと思います。 また、トレンド相場やレンジ相場で利益を出すための最適な戦略についても考えていきたいと思います。
外部アプリケーションで暗号を使用する
外部アプリケーションで暗号を使用する
この記事では、MetaTraderや外部アプリケーションでのオブジェクトの暗号化/復号化について考えてみます。 今回の目的は、同じ初期データで同じ結果が得られる条件を決めることです。