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MQL5の圏論（第8回）：モノイド
MQL5の圏論（第8回）：モノイド
MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。今回は、ルールと単位元を含むことで、圏論を他のデータ分類法と一線を画す始域（集合）としてモノイドを紹介します。
Rebuyのアルゴリズム：効率を上げるための数学モデル
Rebuyのアルゴリズム：効率を上げるための数学モデル
この記事では、取引システムの効率をより深く理解するためにRebuyアルゴリズムを使用し、数学と論理を使用して取引効率を向上させる一般的な原則に着手し、どのような取引システムでも制約なく使用するという観点から、最も非標準的な、効率を高める方法を適用します。
MQL5の圏論（第7回）：多重集合、相対集合、添字集合
MQL5の圏論（第7回）：多重集合、相対集合、添字集合
圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
MQL5でのARIMAトレーニングアルゴリズムの実装
MQL5でのARIMAトレーニングアルゴリズムの実装
この記事では、関数最小化のPowell法を使用して、ボックス・ジェンキンス法の自己回帰和分移動平均モデルを適用するアルゴリズムを実装します。ボックスとジェンキンスは、ほとんどの時系列は2つのフレームワークの一方または両方でモデル化できると述べました。
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。
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。
DoEasyライブラリでの価格(第61部): 銘柄ティックシリーズのコレクション
DoEasyライブラリでの価格(第61部): 銘柄ティックシリーズのコレクション
プログラムでは作業に異なる銘柄を使用する可能性があるため、それぞれに個別のリストを作成する必要があります。本稿では、そのようなリストを組み合わせてティックデータコレクションにします。実際、これは、CObjectクラスのインスタンスへのポインタの動的配列のクラスおよび標準ライブラリの子孫に基づく通常のリストになります。
DoEasyライブラリの時系列(第58部): 指標バッファデータの時系列
DoEasyライブラリの時系列(第58部): 指標バッファデータの時系列
時系列の操作に関するトピックのしめくくりとして、指標バッファに格納されているストレージ、検索、およびデータの並べ替えを整理します。これにより、プログラムでライブラリベースで作成される指標の値に基づいて分析をさらに実行できます。ライブラリのすべてのコレクションクラスの一般的な概念により、対応するコレクションで必要なデータを簡単に見つけることができます。それぞれ、今日作成されたクラスでも同じことが可能です。
DoEasyライブラリの時系列(第57部): 指標バッファデータオブジェクト
DoEasyライブラリの時系列(第57部): 指標バッファデータオブジェクト
本稿では、1つの指標に対して1つのバッファのすべてのデータを含むオブジェクトを開発します。このようなオブジェクトは、指標バッファのシリアルデータを格納するために必要になります。その助けを借りて、任意の指標のバッファデータ、および他の同様のデータを相互に並べ替えて比較できるようになります。
DoEasyライブラリの時系列(第55部): 指標コレクションクラス
DoEasyライブラリの時系列(第55部): 指標コレクションクラス
本稿では、指標オブジェクトクラスとそのコレクションの開発を続けます。指標オブジェクトごとに、その説明と正しいコレクションクラスを作成して、エラーなしのストレージを作成し、コレクションリストから指標オブジェクトを取得します。
DoEasyライブラリの時系列(第54部): 抽象基本指標の子孫クラス
DoEasyライブラリの時系列(第54部): 抽象基本指標の子孫クラス
本稿では、基本抽象指標の子孫オブジェクトのクラスの作成について検討しています。このようなオブジェクトは、指標EAを作成し、さまざまな指標と価格のデータ値統計を収集および取得する機能へのアクセスを備えています。また、プログラムで作成された各指標のプロパティとデータにアクセスできる指標オブジェクトコレクションを作成します。
DoEasyライブラリの時系列(第50部): シフト付き複数銘柄・複数期間標準指標
DoEasyライブラリの時系列(第50部): シフト付き複数銘柄・複数期間標準指標
本稿では、複数銘柄・複数期間標準指標を正しく表示するためのライブラリメソッドを改善して、設定されたシフトによってシフトされたラインが現在の銘柄チャートに表示されるようにします。また、標準指標を使用するメソッドを整理し、最終的な指標プログラムのライブラリにある冗長なコードを削除します。
DoEasyライブラリの時系列(第48部): 単一サブウィンドウでの単一バッファ複数銘柄・複数期間指標
DoEasyライブラリの時系列(第48部): 単一サブウィンドウでの単一バッファ複数銘柄・複数期間指標
本稿では、単一の指標バッファを使用して、指標サブウィンドウを構築および操作するための複数銘柄・複数期間標準指標の作成例について説明します。プログラムのメインウィンドウで動作し、データを表示するための複数のバッファを持つ標準指標を操作するためのライブラリクラスを準備します。
DoEasyライブラリの時系列(第47部): 複数銘柄・複数期間標準指標
DoEasyライブラリの時系列(第47部): 複数銘柄・複数期間標準指標
この記事では、標準指標を操作する方法の開発を開始します。これにより、最終的には、ライブラリクラスに基づいて複数銘柄の複数期間の標準指標を作成できるようになります。さらに、「スキップされたバー」イベントを時系列クラスに追加し、ライブラリ準備関数をCEngineクラスに移動することで、メインプログラムコードからの過度の負荷を排除します。
DoEasyライブラリの時系列(第48部): 複数銘柄・複数期間指標バッファ
DoEasyライブラリの時系列(第48部): 複数銘柄・複数期間指標バッファ
本稿では、指標バッファオブジェクトのクラスを改善して、複数銘柄モードで動作するようにします。これにより、カスタムプログラムで複数銘柄・複数期間指標を作成するための道が開かれます。複数銘柄・複数期間指標標準指標を作成するために、不足している機能を計算バッファオブジェクトに追加します。
MQL5でJanus factorを実装する
MQL5でJanus factorを実装する
ゲイリー・アンダーソンは、「Janus factor」と名付けた理論に基づく市場分析法を開発しました。この理論は、トレンドを明らかにし、市場リスクを評価するために使用できる一連の指標を記述するものです。今回は、これらのツールをMQL5で実装してみます。
DoEasyライブラリの時系列(第45部): 複数期間指標バッファ
DoEasyライブラリの時系列(第45部): 複数期間指標バッファ
本稿では、複数期間モードと複数銘柄モードで使用する指標バッファオブジェクトおよびコレクションクラスの改善を始めます。現在の銘柄チャートの任意の時間枠からデータを受信して表示するためのバッファオブジェクトの使用を検討するつもりです。
DoEasyライブラリの時系列(第41部): 複数銘柄・複数期間指標の例
DoEasyライブラリの時系列(第41部): 複数銘柄・複数期間指標の例
本稿では、DoEasyライブラリの時系列クラスを使用して、選択された時間枠で選択された通貨ペアのチャートをサブウィンドウでローソク足として表示する複数銘柄・複数期間指標の例を検討します。ライブラリクラスを少し変更し、プログラム入力の列挙を格納してコンパイル言語を選択するための別のファイルを作成します。
MQL5の圏論（第6回）：単射的引き戻しと全射的押し出し
MQL5の圏論（第6回）：単射的引き戻しと全射的押し出し
圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
母集団最適化アルゴリズム：電磁気的アルゴリズム(ЕМ)
母集団最適化アルゴリズム：電磁気的アルゴリズム(ЕМ)
この記事では、様々な最適化問題において、電磁気的アルゴリズム（EM、electroMagnetism-like Algorithm）を使用する原理、方法、可能性について解説しています。EMアルゴリズムは、大量のデータや多次元関数を扱うことができる効率的な最適化ツールです。
データサイエンスと機械学習（第13回）：主成分分析(PCA)で金融市場分析を改善する
データサイエンスと機械学習（第13回）：主成分分析(PCA)で金融市場分析を改善する
主成分分析（Principal component analysis、PCA）で金融市場分析に革命を起こしましょう。この強力な手法がどのようにデータの隠れたパターンを解き放ち、潜在的な市場動向を明らかにし、投資戦略を最適化するかをご覧ください。この記事では、PCAが複雑な金融データを分析するための新しいレンズをどのように提供できるかを探り、従来のアプローチでは見逃されていた洞察を明らかにします。金融市場データにPCAを適用することで競争力を高め、時代を先取りする方法をご覧ください。