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取引のための組合せ論と確率論(第III部): 初めての数学モデル

取引のための組合せ論と確率論(第III部): 初めての数学モデル

前に説明したトピックの論理的な続きは、取引タスクのための多機能数学モデルの開発です。本稿では、フラクタルを記述する最初の数学モデルの開発に関連するプロセス全体を最初から説明します。このモデルは重要な構成要素になるもので、多機能で普遍的である必要があります。それは、このアイデアをさらに発展させるための理論的基礎を構築します。
より優れたプログラマー(第01部): MQL5プログラマーとして成功するためにやめなければいけない5つのこと

より優れたプログラマー(第01部): MQL5プログラマーとして成功するためにやめなければいけない5つのこと

初心者が最高のコーディングキャリアを築くのを妨げている悪い習慣はたくさんあります。これは上級プログラマーさえにも言えることです。この記事では、それらについて説明し、対処します。この記事は、MQL5で開発者として成功したいすべての人にとって必読です。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第76部): フォームオブジェクトと事前定義されたカラースキーム

DoEasyライブラリのグラフィックス(第76部): フォームオブジェクトと事前定義されたカラースキーム

本稿では、さまざまなライブラリGUIデザインテーマの構築の概念について説明し、グラフィック要素クラスオブジェクトの子孫であるフォームオブジェクトを作成し、ライブラリのグラフィカルオブジェクトのシャドウを作成するため、および機能をさらに開発するためのデータを準備します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第75部): 基本的なグラフィック要素でプリミティブとテキストを処理するメソッド

DoEasyライブラリのグラフィックス(第75部): 基本的なグラフィック要素でプリミティブとテキストを処理するメソッド

本稿では引き続き、CCanvas標準ライブラリクラスを使用したすべてのライブラリグラフィカルオブジェクトの基本的なグラフィック要素クラスを開発します。グラフィカルプリミティブを描画するメソッドとグラフィック要素オブジェクトにテキストを表示するメソッドを作成します。
取引のための組合せ論と確率論(第I部):基本

取引のための組合せ論と確率論(第I部):基本

この連載では、確率論の実用的応用を見つけて、取引と価格設定のプロセスの説明を試みます。最初の記事では、組合せ論と確率の基礎を調べ、確率論の枠組みでフラクタルを適用する方法の最初の例を分析します。
パターンと例(第I部): マルチトップ

パターンと例(第I部): マルチトップ

これは、アルゴリズム取引の枠組みにおける反転パターンに関連する連載の最初の記事です。まず、最も興味深いパターンファミリーから始めます。これは、ダブルトップパターンとダブルボトムパターンに由来するものです。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第72部): コレクション内のチャートオブジェクトパラメータの追跡と記録

DoEasyライブラリでのその他のクラス(第72部): コレクション内のチャートオブジェクトパラメータの追跡と記録

本稿では、チャートオブジェクトクラスとそのコレクションの操作を完成します。また、チャートプロパティとそのウィンドウの変更の自動追跡を実装し、オブジェクトプロパティに新しいパラメータを保存します。このような変更により、を将来チャートコレクション全体のイベント機能実装できるようになります。
プロのプログラマーからのヒント(第2部): パラメータの保存とエキスパートアドバイザー、スクリプト、外部プログラム間での交換

プロのプログラマーからのヒント(第2部): パラメータの保存とエキスパートアドバイザー、スクリプト、外部プログラム間での交換

プログラミングを容易にする方法、テクニック、および補助ツールに関するプロのプログラマーからのヒントです。ターミナルの再起動(シャットダウン)後に復元できるパラメータについて説明します。すべての例は、私のCaymanプロジェクトからの実際に機能するコードセグメントです。
スワップ(第I部)：ロックと合成ポジション

スワップ(第I部)：ロックと合成ポジション

この記事では、スワップ取引手法の古典的な概念を拡張しようとします。私が、この概念に特別な注意を払う価値があり、この概念が研究に絶対的に推奨されるという結論に達した理由を説明します。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第69部): チャットオブジェクトコレクションクラス

DoEasyライブラリでのその他のクラス(第69部): チャットオブジェクトコレクションクラス

本稿からチャートオブジェクトコレクションクラスの開発を開始します。このクラスでは、サブウィンドウと指標とともにチャートオブジェクトのコレクションリストを保存し、選択したチャートとそのサブウィンドウ、または複数のチャートのリストを一度に操作する機能を提供します。
ニューラルネットワークが簡単に(第12回): ドロップアウト

ニューラルネットワークが簡単に(第12回): ドロップアウト

ニューラルネットワークを研究する次のステップとして、ニューラルネットワークの訓練中に収束を高める手法を検討することをお勧めします。そのような手法はいくつかありますが、本稿では、それらの1つである「ドロップアウト」について考察します。
MVCデザインパターンとその可能なアプリケーション

MVCデザインパターンとその可能なアプリケーション

本稿では、人気高いMVCパターンと、MQLプログラムでの使用の可能性、長所、短所について説明します。アイデアは、既存コードをモデル、ビュー、コントローラの3つの別々のコンポーネントに分割することです。
ニューラルネットワークが簡単に(第11部): GPTについて

ニューラルネットワークが簡単に(第11部): GPTについて

GPT-3は現在存在する言語ニューラルネットワークの中でおそらく最も高度なモデルの1つであり、その最大バリアントには1,750億個のパラメータが含まれています。もちろん、家庭にあるようなPCでそのような怪物を作成するつもりはありませんが、どのアーキテクチャソリューションを作業に使用し、それらからどのように利益を得ることができるかは確認することができます。
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第IV部): 最小限の機能

パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第IV部): 最小限の機能

本稿では、前の記事で設定した目標に基づいて改良された総当たり攻撃バージョンについてお話します。エキスパートアドバイザーをこの方法で取得した設定で使用して、このトピックをできるだけ広くカバーするようにします。新しいプログラムバージョンも添付されています。
多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム

多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム

これら2つの手法の人気が高まり、Matlab、R、Python、C ++などで多くのライブラリが開発されています。これらのライブラリは、入力として訓練セットを受け取り、問題に適切なネットワークを自動的に作成します。基本的なニューラルネットワークタイプ(単一ニューロンパーセプトロンと多層パーセプトロンを含む)がどのように機能するかを理解してみましょう。ネットワークを訓練するためのエキサイティングなアルゴリズムである勾配降下法とバックプロパゲーションについて検討します。既存の複雑なモデルは、多くの場合、このような単純なネットワークモデルに基づいています。
自動取引のための便利でエキゾチックな技術

自動取引のための便利でエキゾチックな技術

本稿では、自動取引のためのいくつかの非常に興味深く有用な技術を紹介します。それらのいくつかには馴染みがあるかもしれません。最も興味深い手法を取り上げ、なぜ使用する価値があるのかを説明します。さらに、これらの技術の実際面での傾向を示します。エキスパートアドバイザーを作成し、説明されているすべての技術を相場履歴を使用してテストします。