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MQL5 クックブック：ОСО オーダー
MQL5 クックブック：ОСО オーダー
トレーダーのトレーディング活動にはさまざまなメカニズムや注文同士の関係を含む相互関係がつきものです。本稿は OCO 注文処理のソリューションを提案します。新規データタイプがそこで作成されるのみならず、標準クラスは広くかかわっています。
より優れたプログラマー(第06部): 効果的なコーディングにつながる9つの習慣
より優れたプログラマー(第06部): 効果的なコーディングにつながる9つの習慣
効果的なコーディングにつながるのはコードを書くことだけではありません。経験を通して見つけた、効果的なコーディングにつながる特定の習慣があります。この記事では、そのいくつかについて詳しく説明します。これは、複雑なアルゴリズムをより手間をかけずに作成する能力を向上させたいすべてのプログラマーにとって必読の記事です。
手動のチャート作成および取引ツールキット(第III部)最適化と新しいツール
手動のチャート作成および取引ツールキット(第III部)最適化と新しいツール
この記事では、キーボードショートカットを使用してチャート上にグラフィカルオブジェクトを描画するというアイデアをさらに発展させます。ライブラリに新しいツールが追加されました。これには、任意の頂点を通る直線や、反転時間とレベルの評価を可能にする一連の長方形が含まれます。また、この記事では、パフォーマンス向上のためにコードを最適化する可能性を示しています。実装例が書き直され、他の取引プログラムと一緒にShortcutsを使用できるようになりました。初心者より少し上回るコード知識レベルが必要とされます。
MQL5クックブック - 経済指標カレンダー
MQL5クックブック - 経済指標カレンダー
この記事では、経済指標カレンダーのプログラミング機能に焦点を当て、カレンダーのプロパティに簡単にアクセスしてイベント値を受け取るためのクラスの作成について考察し検討します。実用的な例として役立つように、CFTCの投機筋ネットポジションを使用して指標を開発します。
EAコンストラクタの開発の試み
EAコンストラクタの開発の試み
この記事では、既製のEAの形で一連の取引機能を提供します。この方法では、指標を追加して入力を変更するだけで、複数の取引ストラテジーを取得できます。
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(第II部): Pythonでの実装とMQL5との統合
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(第II部): Pythonでの実装とMQL5との統合
MQLとの統合を開発するために利用できるPythonパッケージが存在し、データの探索、作成、機械学習モデルの使用などのさまざまな機会がもたらされます。MQL5に組み込まれているPython統合により、単純な線形回帰から深層学習モデルまで、さまざまなソリューションを作成できます。開発環境を設定して準備する方法と、いくつかの機械学習ライブラリを使用する方法を見てみましょう。
より優れたプログラマー(第05部): より速い開発者になる方法
より優れたプログラマー(第05部): より速い開発者になる方法
すべての開発者は、コードをより速く書くことを望んでいます。より速く効果的にコードを書けることは、少数の人々だけが生まれつき持っているような特別な能力ではありません。これは、すべてのコーダーが習得できるスキルです。この記事ではそれを教えようと思います。
より優れたプログラマー(第04部): より速い開発者になる方法
より優れたプログラマー(第04部): より速い開発者になる方法
すべての開発者は、コードをより速く書くことを望んでいます。より速く効果的にコードを書けることは、少数の人々だけが生まれつき持っているような特別な能力ではありません。これは、コーディングの経験年数に関係なく、すべてのコーダーが習得できるスキルです。
その他のアプリのためにMetaTrader5の取引価格を準備する方法
その他のアプリのためにMetaTrader5の取引価格を準備する方法
この記事は、エラーのハンドリングも含めて、ディレクトリの作成、データのコピー、Market Watchでのシンボルを使用の例などを紹介します。これら全ての要素は、最終的にユーザーによって定義されたフォーマットにてデータが格納されるためのシングルスクリプトにて集められます。
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。
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。
MQL5 クックブック：典型的なチャートイベントの処理
MQL5 クックブック：典型的なチャートイベントの処理
本稿では典型的なチャートイベントを考察し、その処理例についてお話します。マウスのイベント、キーストローク、グラフィックオブジェクトの作成／変更／消去、チャートおよびグラフィックオブジェクト上でのマウスのクリック、マウスでのグラフィックオブジェクト移動、テキストフィールドでのテキスト編集終了、チャート上でのイベント修正を取り上げます。考察する各イベントに対応する MQL5 プログラム例も提供します。
支払いと支払い方法
支払いと支払い方法
MQL5.communityサービスは、トレーダーだけでなく、MetaTraderターミナル用アプリケーションの開発者にも素晴らしい機会を提供します。この記事では、MQL5サービスの支払いが実行される方法、収益を引き出す方法、そして、操作のセキュリティを確保する方法について説明します。
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。
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。
ニューラルネットワークが簡単に(第10回): Multi-Head Attention
ニューラルネットワークが簡単に(第10回): Multi-Head Attention
ニューラルネットワークにおける自己注意のメカニズムについては、以前に検討しました。実際には、最新のニューラルネットワークアーキテクチャは、いくつかの並列した自己注意スレッドを使用して、シーケンスの要素間のさまざまな依存関係を見つけます。このようなアプローチの実装を検討し、ネットワーク全体のパフォーマンスへの影響を評価しましょう。
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。
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
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。