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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
数式の計算(第2部)Prattパーサーおよび操車場パーサー
数式の計算(第2部)Prattパーサーおよび操車場パーサー
この記事では、演算子の優先順位に基づいたパーサーを使用した数式の解析と評価の原則について検討します。Prattパーサーと操車場パーサー、バイトコードの生成とこのコードによる計算を実装し、式の関数として指標を使用する方法と、これらの指標に基づいてエキスパートアドバイザーで取引シグナルを設定する方法を確認します。
数式の計算(第1部)再帰下降パーサ
数式の計算(第1部)再帰下降パーサ
本稿では、数式の解析と計算の基本原則について説明します。事前に構築された構文木に基づいて、インタプリタモードと高速計算モードで動作する再帰下降パーサを実装します。
ネイティブTwitterクライアント: 第2部
ネイティブTwitterクライアント: 第2部
MQLクラスとして実装した、写真付きのツイートを送信できるようにするTwitterクライアントです。1つの自己完結型インクルードファイルを含めるだけで、すぐにすべての素晴らしいチャートとシグナルをツイートできるようになります。
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。
MQLプログラムをグラフィカルに表示するためのマークアップツールとしてのMQL（その3）。 フォームデザイナー
MQLプログラムをグラフィカルに表示するためのマークアップツールとしてのMQL（その3）。 フォームデザイナー
本論文では、MQLの構造を利用してMQLプログラムのウィンドウインタフェースを構築する概念の説明をします。 特殊なグラフィカル・エディタでは、GUI要素の基本クラスで構成されるレイアウトをインタラクティブに設定し、MQLにエクスポートしてMQLプロジェクトで使用することができます。 本論文では、エディタの内部設計とユーザーガイドを紹介します。 ソースコードも添付します。
連続的なウォークフォワード最適化（その6）:オートオプティマイザの論理部分と構造
連続的なウォークフォワード最適化（その6）:オートオプティマイザの論理部分と構造
記事3と4以前、我々は自動ウォークフォワード最適化の作成を検討しました。 今回は、オートオプティマイザツールの内部構造について進めていきます。 この記事は、作成したプロジェクトをさらに稼働したい方、修正したい方はもちろん、プログラムのロジックを理解したい方にも役立つ内容となっています。 今回の記事では、プロジェクトの内部構造とオブジェクト間の関係を示すUML図を掲載します。 また、最適化開始までの過程が記述されていますが、オプティマイザの実装過程が記述されていない状態です。
MQLプログラムのグラフィカルインターフェイスのマークアップツールとしてのMQL 第２部
MQLプログラムのグラフィカルインターフェイスのマークアップツールとしてのMQL 第２部
本論文では、MQLプログラムのウィンドウインタフェースを記述するための新しい概念をMQLの構造体を用いて確認します。 MQLマークアップに基づいてGUIを自動的に作成することで、要素をキャッシュして動的に生成したり、イベントを処理するためのスタイルや新しいスキームを制御したりする関数が追加されます。 標準のコントロールライブラリの強化版が添付されています。
MQLプログラムのグラフィカルインターフェイスのマークアップツールとしてのMQL 第1部
MQLプログラムのグラフィカルインターフェイスのマークアップツールとしてのMQL 第1部
この論文では、MQLの構造体を用いて、MQLプログラムのウィンドウインタフェースを記述するための新しい概念を提案します。 特別なクラスは、表示可能なMQLマークアップをGUI要素に変換し、管理し、プロパティを設定し、イベントを統一的に処理することができます。 また、標準ライブラリのダイアログや要素にマークアップを使用する例をいくつか紹介します。
連続ウォークフォワード最適化(パート5):自動オプティマイザプロジェクトの概要とGUIの作成
連続ウォークフォワード最適化(パート5):自動オプティマイザプロジェクトの概要とGUIの作成
この記事では、MetaTrader5 ターミナルでのウォークフォワード最適化の詳細を説明します。 以前の記事では、最適化レポートを生成およびフィルタリングする方法を検討し、最適化プロセスを担当するアプリケーションの内部構造の分析を開始しました。 自動オプティマイザは C# アプリケーションとして実装され、独自のグラフィカル インターフェイスを備えています。 5番目となるこの記事では、このグラフィカルインタフェースの作成に専念します。
連続ウォークフォワード最適化(パート4):最適化マネージャ(オートオプティマイザ)
連続ウォークフォワード最適化(パート4):最適化マネージャ(オートオプティマイザ)
この記事の主な目的は、アプリケーションとその機能を操作するメカニズムについて説明することです。 したがって、この記事は、アプリケーションの使用方法に関する説明書としても使うことができます。 アプリケーションの使用法においてありがちな落とし穴と詳細を扱っています。
ネットワーク関数の適用、または DLL を使用しない MySQL: パートII - シグナル特性の変化を監視するプログラム
ネットワーク関数の適用、または DLL を使用しない MySQL: パートII - シグナル特性の変化を監視するプログラム
前のパートでは、MySQLコネクタの実装をしました。 この記事では、シグナルプロパティを収集するためのサービスを実装し、時間の経過とともに変化を表示するためのプログラムを実装することで、そのアプリケーションを検討します。 実装された例は、ユーザーがシグナルのWebページに表示されないプロパティの変化を観察する必要がある場合、実用的な意味を持ちます。
MetaTrader5でDirectXを使用して3Dグラフィックスを作成する方法
MetaTrader5でDirectXを使用して3Dグラフィックスを作成する方法
3D グラフィックスは、隠れたパターンの視覚化を可能にし、膨大な量のデータを分析するための優れた手段です。 今回のタスクは MQL5 で直接解決できますが、DireсtX 関数は 3 次元オブジェクトの作成が可能です。 したがって、MetaTrader5で3Dゲームをすることも、複雑なプログラムを作成することさえ可能です。 シンプルな 3 次元図形を描画して、3D グラフィックスをしましょう。
連続ウォークフォワード最適化(パート3):ロボットをオートオプティマイザに適応させる
連続ウォークフォワード最適化(パート3):ロボットをオートオプティマイザに適応させる
3番目であるこの記事は、前の 2 つの記事間のブリッジとして機能します。最初の記事で検討されている.dll との相互作用のメカニズムと、2 番目の記事で説明したレポートダウンロード用のオブジェクトについて説明します。 DLLからインポートし、トレードヒストリーを持つXMLファイルを形成するクラスのラッパ作成のプロセスを分析します。 このラッパとデータのやり取りするメソッドも検討します。
SQLite: MQL5 での SQL データベースのネイティブな処理
SQLite: MQL5 での SQL データベースのネイティブな処理
トレード戦略の開発には、大量のデータの処理が関連しています。 今では、MQL5 で直接 SQLite に基づいた SQL クエリを使用してデータベースを操作できるようになりました。 このエンジンの重要な特徴は、データベース全体がユーザーのPC上の単一のファイルに配置されるということです。
連続歩行順最適化(パート1):最適化レポートの使用
連続歩行順最適化(パート1):最適化レポートの使用
最初の記事では、最適化レポートを操作するためのツールキットの作成、ターミナルからのインポート、取得したデータのフィルタリングとソートに関する説明を行います。 MetaTrader5では最適化結果のダウンロードが可能ですが、今回の目的は最適化レポートに独自のデータを追加することです。
最適化管理(パートII): キーオブジェクトとアドオンロジックの作成
最適化管理(パートII): キーオブジェクトとアドオンロジックの作成
本稿は、以前の最適化管理用のグラフィカルインターフェイスの作成に関する記事の続きです。本稿では、アドオンのロジックについて検討しています。MetaTrader 5ターミナルのラッパーが作成され、アドオンをC#を介した管理プロセスとして実行できるようにします。また、構成ファイルとセットアップファイルを使用した操作についても検討します。アプリケーションのロジックは2つの部分に分かれています。最初の部分では特定のキーを押した後に呼び出されるメソッドを記述し、2番目の部分では最適化の起動と管理を扱います。
最適化管理 (パート I): GUI の作成
最適化管理 (パート I): GUI の作成
この記事では、MetaTrader ターミナルの拡張機能を作成するプロセスについて説明します。 このソリューションは、他のターミナルで最適化を実行する際、最適化プロセスを自動化するのに役立ちます。 このトピックに関する記事をいくつか書きます。 拡張機能は C# 言語とデザイン パターンを使用して開発されました。優先プログラミング言語の機能です。
ローソク足分析技術の研究(第4部): パターンアナライザーの更新と追加
ローソク足分析技術の研究(第4部): パターンアナライザーの更新と追加
本稿では、パターンアナライザーアプリケーションの新しいバージョンについて説明します。このバージョンでは、バグ修正と新機能、そして改訂されたユーザーインターフェイスが提供されています。新しいバージョンを開発するときに、前の記事からのコメントと提案が考慮されました。結果として得られたアプリケーションは、この記事で説明されています。