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手動チャートおよび取引ツールキット(第II部)チャートグラフィック描画ツール
手動チャートおよび取引ツールキット(第II部)チャートグラフィック描画ツール
これは連載の次の記事で、キーボードショートカットを使用してチャートグラフィックを手動で適用するための便利なライブラリを作成した方法を示します。使用されるツールには、直線とその組み合わせが含まれます。第2部では、第1部で説明した関数を使用して、描画ツールがどのように適用されるかを確認します。ライブラリは、チャート作成タスクを大幅に簡素化する任意のエキスパートアドバイザーまたはインディケーターに接続できます。このソリューションは外部DLLを使用せず、すべてのコマンドは組み込みのMQLツールを使用して実装されます。
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.
ニューラルネットワークが簡単に(第7回): 適応的最適化法
ニューラルネットワークが簡単に(第7回): 適応的最適化法
以前の記事では、ネットワーク内のすべてのニューロンに対して同じ学習率を用いてニューラルネットワークをトレーニングするためにストキャスティクススロープ降下法を使用しました。 本論文では、各ニューロンの学習速度を変化させることができる適応学習法に着目します。 その是非についても検討していきたいと思います。
取引システムの開発と分析への最適なアプローチ
取引システムの開発と分析への最適なアプローチ
本稿では、資金を投資するためのシステムまたはシグナルを選択する際に使用する基準を示すとともに、取引システムの開発への最適なアプローチを説明し、外国為替取引におけるこの問題の重要性を強調します。
ニューラルネットワークが簡単に(第5回): OPENCLでのマルチスレッド計算
ニューラルネットワークが簡単に(第5回): OPENCLでのマルチスレッド計算
ニューラルネットワークの実装のいくつかのタイプについては、これまで説明してきました。 これまで考慮されたネットワークでは、各ニューロンに対して同じ操作が繰り返されます。 さらに論理的な進展としては、ニューラルネットワークの学習プロセスを高速化するために、現代の技術が提供するマルチスレッドコンピューティング機能を利用することです。 可能な実装の1つは、この記事で説明しています。
TDシーケンシャルと一連のMurray-Gannレベルを使用したチャートの分析
TDシーケンシャルと一連のMurray-Gannレベルを使用したチャートの分析
TDシーケンシャル(トーマス・デマークのシーケンシャル)は、価格変動のバランスの変化を示すのが得意です。これは、そのシグナルをレベル指標(Murreyレベルなど)と組み合わせると特に明白になります。本稿は、主に初心者や「聖杯」を見つけることができない人を対象としています。また、他のフォーラムでは見たことのないレベル構築の機能をいくつか提示するので、おそらく上級トレーダーにも役立つでしょう... 提案や合理的な批判は大歓迎です...
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。
ニューラルネットワークが簡単に(第4回): リカレントネットワーク
ニューラルネットワークが簡単に(第4回): リカレントネットワーク
これまでニューラルネットワークの勉強を続けてきました。 この記事では、ニューラルネットワークのもう一つのタイプであるリカレントネットワークについて考えてみます。 このタイプは、MetaTrader 5の取引プラットフォームで価格チャートで表現される時系列を使用するために提案されています。
外国為替取引の背後にある基本的な数学
外国為替取引の背後にある基本的な数学
この記事は、外国為替取引の主な機能をできるだけ簡単かつ迅速に説明し、初心者といくつかの基本的なアイデアを共有することを目的としています。また、簡単なインディケータ―の開発を紹介するとともに、取引コミュニティで最も興味をそそる質問への回答を試みます。
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。
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。
トレーディングアルゴリズム開発への科学的アプローチ
トレーディングアルゴリズム開発への科学的アプローチ
この記事では、一貫した科学的アプローチを用いて価格パターンを分析し、それに基づいてトレードアルゴリズムを構築するという、トレードアルゴリズムを開発するための方法論を考察します。 開発の理想を事例を用いて示します。
トレンドとは何か、相場の構造はトレンドかレンジかで決まるのか？
トレンドとは何か、相場の構造はトレンドかレンジかで決まるのか？
トレーダーはよくトレンドやレンジについて話しますが、トレンドやレンジとは何かを理解している人はほとんどおらず、概念を明確に説明できる人はさらにいません。 基本的な用語について考察することは、多くの場合、偏見や誤解の固まりに悩まされます。 しかし、利益を上げたいのであれば、概念の数学的・論理的な意味を理解する必要があります。 今回は、トレンドとレンジの本質に迫るとともに、相場の構造がトレンドなのか、レンジなのか、何か別のものなのかを定義してみたいと思います。 また、トレンド相場やレンジ相場で利益を出すための最適な戦略についても考えていきたいと思います。
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。
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。
取引におけるニューラルネットワークの実用化(実践編)
取引におけるニューラルネットワークの実用化(実践編)
本稿では、Matlabプラットフォームでニューラルネットワークモジュールを実際に使用するための説明と手順を説明します。また、ニューラルネットワークモジュールを使用した取引システム作成の主な側面についても説明します。1つの記事で複合体を紹介できるようにするには、複数のニューラルネットワークモジュール機能を1つのプログラムに組み合わせるように変更する必要がありました。
クロスプラットフォームグリッドEAの開発：マルチカレンシーEAのテスト
クロスプラットフォームグリッドEAの開発：マルチカレンシーEAのテスト
この1か月で相場は30％以上も下落しました。(コロナショック後です。) グリッド系とマーチンゲール系のEAのテストには最適な時期のようです。 本記事は、「クロスプラットフォームのグリッドEAを作る」シリーズの無計画な続編です。 現在の相場では、グリッドEAのストレスレストを整えるチャンスとなっています。 ということで、この機会にEAのテストをしてみましょう。
DoEasyライブラリの時系列(第38部): 時系列コレクション-リアルタイムの更新とプログラムからのデータへのアクセス
DoEasyライブラリの時系列(第38部): 時系列コレクション-リアルタイムの更新とプログラムからのデータへのアクセス
本稿では、時系列データのリアルタイム更新と、すべての銘柄のすべての時系列から「新しいバー」イベントに関するメッセージを制御プログラムチャートに送信し、カスタムプログラムでこれらのイベントを処理する機能について検討します。「新しいティック」クラスは、現在以外のチャート銘柄と期間の時系列を更新する必要性を判断するために使用されます。
時系列の予測(第2部):最小二乗サポートベクターマシン(LS-SVM)
時系列の予測(第2部):最小二乗サポートベクターマシン(LS-SVM)
この記事では、サポートベクター法に基づいて時系列を予測するアルゴリズムの理論と実際の使用法について説明します。また、このメソッドのMQL実装を提案し、テスト指標とエキスパートアドバイザーを提示します。このテクノロジーはまだMQLに実装されていません。まず、そのための数学を理解する必要があります。
時系列の予測(第1部)：経験的分解モード(EMD)法
時系列の予測(第1部)：経験的分解モード(EMD)法
この記事では、経験的分解モードに基づいて時系列を予測するアルゴリズムの理論と実際の使用法について説明します。また、このメソッドのMQL実装を提案し、テスト指標とエキスパートアドバイザーを提示します。
このプロジェクトは、収益性の高いトレーディングロボットを作成する手助けになります! 少なくとも、そうなるでしょう。
このプロジェクトは、収益性の高いトレーディングロボットを作成する手助けになります! 少なくとも、そうなるでしょう。
大きなプログラムは小さなファイルから始まり、関数やオブジェクトを追加し続けるにつれてサイズが大きくなります。 ほとんどのトレードロボット開発者は、この問題を処理するためにインクルードファイルを利用しています。 しかし、より良い解決策があります。:それは、プロジェクト内の任意のトレードアプリケーションの開発を開始することです。 そうする理由はたくさんあります。