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ヒストリカルデータの検索結果1 - 5 件 / 5件

  • 【最新版】Alpariのヒストリカルデータのダウンロード方法【超簡単】

    Alpariのデモ口座を準備する【誰でもできる】 Alpariのヒストリカルデータをダウンロードする方法【簡単】 Alpariのヒストリカルデータを使ってバックテストを行う【時間がかかる】 バックテストの結果の正しい使い方【要注意】 記事を書いている筆者は投資歴18年目。現在は東南アジアで海外ノマド生活をしながら投資収益のみで生活しています。投資手法は「資金の分散」「時間の分散」「手法の分散」を徹底してリスクを分散しながら長期的に利益を積み上げていくというスタイルです。

      【最新版】Alpariのヒストリカルデータのダウンロード方法【超簡単】
    • 高勝率のEA 異国のX1がバージョンアップ!異国のX1-V4

      大人気EA【異国のX1】がV4へバージョンアップしました! バージョン「V3」から「V4」へと進化しました! バージョンアップにより最新の相場データを取り入れロジックを最適化し 直近の相場でも勝てるようになっただけではなくパフォーマンスも大幅に進化! ポイント バージョンアップ前のロジックでは最新の相場と相性が悪い場面が見られましたが、バージョンアップ後には最新の相場でも適用するようなロジックにパワーアップしました! 運用から約1年が経ちましたが、合計最終利益は日本円でなんと… 1,702,240円を獲得! 合計獲得PIPSは約895PIPSを獲得しているので仮に1Lotで取引した場合は89.5万円の利益! そして10Lotで取引した場合は、895万円の利益という凄い結果です! 今まで取引した全ての詳細データをすべて公開中! 以下のボタンから全ての取引履歴が見れるので興味がある方はご覧くだ

        高勝率のEA 異国のX1がバージョンアップ!異国のX1-V4
      • TitanFX(タイタンFX)が提供するオリジナルのエキスパートアドバイザー(EA) に関する取引方法や使い方を詳しく解説!

        エキスパートアドバイザー(EA)のとは? EAは、取引プラットフォーム上で動作する取引に特化したソフトウェアプログラムで、事前に定義された基準に基づいてトレーダーに代わり取引を実行します。 MetaTrader 4(MT)用のプログラミング言語「MetaQuotes Language 4(MQL4)」またはMetaTrader 5(MT)用のプログラミング言語「MetaQuotes Language 5(MQL5)」で構築されており、市場の状況を分析して取引を自動的に実行できるようプログラムされています。 EAの主要な特徴の一つとして、MTおよびMTでの使いやすさが挙げられます。 簡単に設定でき、最小限の労力で取引戦略を大幅に向上させることができます。 さらに、TitanFX研究所では、様々なEAのパフォーマンスをランク付けし、無料で提供しています。 EAは、テクニカル分析、リスク管理、複

          TitanFX(タイタンFX)が提供するオリジナルのエキスパートアドバイザー(EA) に関する取引方法や使い方を詳しく解説!
        • まだCloud9使ってるの?|まちゅけん

          ページ下部の「for Amazon Public Cloud」の「x86_64 AMIs」をクリックするとリージョンの選択になります。 立ち上げるリージョンについてですが、東京リージョンまたは取引所のサーバー所在地に最も近いリージョンを選択します。サーバー所在地については私がいつも引用しているサイトを貼ります。 こちらのTardis.devという仮想通貨取引所のヒストリカルデータを提供しているライブラリのドキュメントページに、主要取引所のAPIサーバーのサービス名とリージョンがまとめられています。上記目次ページから各取引所ページに飛んだ最下部に書かれています。(こちらのライブラリを利用する訳ではありません) 高頻度botなど、取引所との通信速度が重要な場合はこのサイトを参考にリージョンを選択します。 そうでない場合は普通に我々の住まいと物理的に距離が近い東京リージョンを選択しましょう。 (

            まだCloud9使ってるの?|まちゅけん
          • 過去データをうまくエバーグリーン・コンテンツ企画に活かす方法|Chartbeat Blog 日本版

            エバーグリーンコンテンツは、グローバルパブリッシャーの間でますます注目を集めています。こういったコンテンツや、公開が数ヶ月・数年前にも関わらず突然トラフィックが急増するコンテンツに関しての戦略を立てることで、新しい読者にメディアを知ってもらい、長く愛してもらえるファンを生み出す目標の達成に役立てることができます。 今回は、過去のヒストリカルデータからの気づきがリアルタイムのデータを補完し、メディア全体でエバーグリーンコンテンツとその他のコンテンツそれぞれをどう活かせるのか考えるための方法をご紹介します。 過去の振り返りから、先の道筋を立てるリアルタイムデータはコンテンツへの注目や読者のエンゲージメントを維持するための必要な調整に、そのときすぐに役立つシグナルを知らせてくれます。しかし、過去の振り返りから文脈を見出すことも重要です。過去の成功や失敗にこだわるのではなく、エンゲージメントの主な

              過去データをうまくエバーグリーン・コンテンツ企画に活かす方法|Chartbeat Blog 日本版
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