Python システムトレードと機械学習のためのDBSCANクラスタリング
はじめに 機械学習を利用したシステムトレードでは、大量のデータを効率的に分類し、隠れたパターンや異常値を見つけることが重要です。その際に役立つ手法の1つが「DBSCANクラスタリング」です。本記事では、DBSCANクラスタリングについての基...
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MQL5リファレンス 【MQL5】ENUM_COPY_RATESについて
ENUM_COPY_RATESとは ENUM_COPY_RATESは、MQL5における列挙型で、行列または配列に価格データを渡す際のデータ型を指定するために使用されます。この列挙型を利用することで、複数の価格データ（例: 始値、高値、安値、...
MQL5リファレンス 【MQL5】CopyRates関数について
CopyRates関数の働き・役割 CopyRates関数は、指定された銘柄と時間枠に対応する価格データを取得するために使用されます。この関数は、時間の経過に応じた価格データを扱う際に非常に便利です。取得するデータは、価格の始値、高値、安値...
Python システムトレードと機械学習の為の「階層的クラスタリング」について
階層的クラスタリングは、データを「階層状」に分類する、機械学習における分析手法の一つです。この方法では、データがどのように似ているかを視覚的に確認することができるため、データの構造を理解するために広く利用されています。この記事では、初学者の...
MQL5リファレンス 【MQL5】matrix::Tri関数について
matrix::Tri関数の働き・役割 matrix::Tri関数は、指定した行数と列数を持ち、対角線以下に1を配置し、それ以外を0で埋めた行列を生成する静的関数です。この関数を利用することで、下三角行列や特定の対角線に基づいた行列を作成で...
経済指標カレンダー 【MQL5】CalendarValueHistoryByEvent関数について
CalendarValueHistoryByEvent関数の働き・役割 CalendarValueHistoryByEvent関数は、指定されたイベントIDを基に、特定の期間内のすべての経済イベントの値を取得します。この関数は、過去のイベン...
Python システムトレードと機械学習の為の基礎用語:説明変数と目的変数について
システムトレードや機械学習では、データを分析して未来を予測するために「説明変数」と「目的変数」という概念が頻繁に使われます。これらはデータ分析の基礎であり、これを理解することで、さまざまな予測モデルや統計手法を正しく活用できるようになります...
MQL5リファレンス 【MQL5】Init関数について
Init関数の働き・役割 Init関数は、行列やベクトルを初期化するために使用されます。MQL5で行列やベクトルを操作する際には、データを特定の値や規則であらかじめ埋めることがよくあります。Init関数を使用することで、行列やベクトルの各要...
MQL5リファレンス 【MQL5】CopyIndicatorBuffer関数について
CopyIndicatorBuffer関数の働き・役割 CopyIndicatorBuffer関数は、指定された指標（インジケータ）バッファのデータをベクトルにコピーするために使用されます。この関数を使うと、過去のインジケータ値を指定した数...
Python K-meansクラスタリングについて
K-meansクラスタリングとは K-meansクラスタリングは、データをいくつかのグループ（クラスタ）に分ける手法の一つです。データを複数のクラスタに分類することで、その特徴を分析しやすくし、画像分類やマーケティングなど幅広い分野で利用さ...