自動で動くEAを作る（第13回）：自動化(V)
自動で動くEAを作る（第13回）：自動化(V)
フローチャートとは何かご存じでしょうか。使い方はご存じですか。フローチャートは初心者向けだとお考えでしょうか。この新しい記事では、フローチャートの操作方法を説明します。
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52部): 複数銘柄・複数期間の単一バッファ標準指標のクロスプラットフォーム化
DoEasyライブラリの時系列(第52部): 複数銘柄・複数期間の単一バッファ標準指標のクロスプラットフォーム化
本稿では、複数銘柄・複数期間のAccumulation/Distribution標準指標の作成を検討します。指標に関してライブラリクラスをわずかに改善し、このライブラリに基づいて古いMetaTrader 4プラットフォーム用に開発されたプログラムが、MetaTrader5に切り替えたときに正常に機能するようにします。
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。
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。
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。
自動で動くEAを作る（第12回）：自動化(IV)
自動で動くEAを作る（第12回）：自動化(IV)
自動化されたシステムをシンプルだと思う方はおそらく、それを作るために必要なことを十分に理解していないのでしょう。今回は、多くのエキスパートアドバイザー(EA)を死に至らしめる問題点についてお話します。この問題を解決するために、無差別に注文をトリガーすることが考えられます。
自動で動くEAを作る（第11回）：自動化(III)
自動で動くEAを作る（第11回）：自動化(III)
自動化されたシステムは、適切なセキュリティなしでは成功しません。ただし、いくつかのことをよく理解していなければ、セキュリティは保証されません。この記事では、自動化されたシステムで最大のセキュリティを達成することがなぜそれほど難しいのかを探ります。
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。
フィボナッチによる取引システムの設計方法を学ぶ
フィボナッチによる取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のあるテクニカル指標を使用して取引システムを設計する方法についての連載を続けます。今回の新しいテクニカルツールはフィボナッチです。このテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学びます。
ニューラルネットワークが簡単に（第36回）：関係強化学習
ニューラルネットワークが簡単に（第36回）：関係強化学習
前回の記事で説明した強化学習モデルでは、元のデータ内のさまざまなオブジェクトを識別できる畳み込みネットワークのさまざまなバリアントを使用しました。畳み込みネットワークの主な利点は、場所に関係なくオブジェクトを識別できることです。同時に、畳み込みネットワークは、オブジェクトやノイズのさまざまな変形がある場合、常にうまく機能するとは限りません。これらは、関係モデルが解決できる問題です。
ビル・ウィリアムズのMFIによる取引システムの設計方法を学ぶ
ビル・ウィリアムズのMFIによる取引システムの設計方法を学ぶ
これは、人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事です。今回はビル・ウィリアムズの「マーケット・ファシリテーション・インデックス(BW MFI、Bill Williams' Market Facilitation Index)」を取り上げます。
ニューラルネットワークの実験（第4回）：テンプレート
ニューラルネットワークの実験（第4回）：テンプレート
この記事では、実験と非標準的な方法を使用して収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5を使用します。簡単に説明します。
Murrayシステム再訪問
Murrayシステム再訪問
グラフィカルな価格分析システムは、当然ながらトレーダーの間で人気があります。今回は、有名なレベルを含む完全なMurray（マレー）システム、および現在の価格ポジションを評価し、取引を決定するための有用な他のテクニックについて説明します。
自動で動くEAを作る（第10回）：自動化(II)
自動で動くEAを作る（第10回）：自動化(II)
自動化は、そのスケジュールを制御できなければ意味がありません。1日24時間働く効率的な労働者はいません。しかし、多くの人は、自動化されたシステムは24時間稼働するべきだと考えています。しかし、EAの稼働時間範囲を設定する手段を持つことは常に良いことです。この記事では、このような時間範囲を適切に設定する方法を検討します。
自動で動くEAを作る（第09回）：自動化(I)
自動で動くEAを作る（第09回）：自動化(I)
自動EAの作成はそれほど難しい作業ではありませんが、必要な知識がないと多くの間違いを犯す可能性があります。この記事では、ブレイクイーブンとトレーリングストップレベルを作動させるトリガーの作成からなる自動化の最初のレベルを構築する方法について見ていきます。
アラン・アンドリュースとその時系列分析手法
アラン・アンドリュースとその時系列分析手法
アラン・アンドリュースは、取引の分野において、現代世界で最も有名な「教育者」の一人です。彼の「ピッチフォーク」は、現代のほとんどの相場分析プログラムに搭載されています。しかし、ほとんどのトレーダーは、このツールが提供するチャンスのほんの一部も利用していません。その上、アンドリュースのオリジナルのトレーニングコースには、ピッチフォークだけでなく（ピッチフォークが主要な道具であることに変わりはないが）、他のいくつかの便利な構造についても説明があります。この記事では、アンドリュースがオリジナルのコースで教えていた驚異的なチャート分析法を紹介しています。画像がたくさん出てきますのでご注意ください。
総合的なフクロウ取引戦略を構築する
総合的なフクロウ取引戦略を構築する
私の戦略は、古典的な取引の基礎と、あらゆる種類の市場で広く使用されているインジケータの改良に基づいています。これは既製のツールで、提案された新しい収益性の高い取引戦略に従うことができます。
取引における道徳的期待値
取引における道徳的期待値
この記事は、道徳的期待値についてです。取引でのその使用のいくつかの例と、その助けを借りて達成できる結果を見ていきます。
ニューラルネットワークが簡単に（第35回）：ICM（Intrinsic Curiosity Module、内発的好奇心モジュール）
ニューラルネットワークが簡単に（第35回）：ICM（Intrinsic Curiosity Module、内発的好奇心モジュール）
強化学習アルゴリズムの研究を続けます。これまで検討してきたすべてのアルゴリズムでは、あるシステム状態から別の状態への遷移ごとに、エージェントがそれぞれの行動を評価できるようにするための報酬方策を作成する必要がありました。しかし、この方法はかなり人工的なものです。実際には、行動と報酬の間には、ある程度の時間差があります。今回は、行動から報酬までの様々な時間の遅れを扱うことができるモデル訓練アルゴリズムに触れてみましょう。