--- title: "MetaTrader 5 build 3390：OpenCLと数学関数におけるFloat、機械学習における活性化関数と損失関数 - 最新のアップデート" description: "ターミナル：取引商品のファンダメンタルデータベースを更新しました。取引所商品で利用可能なデータアグリゲーターが15件に拡大されました。ユーザーは、最も人気のある経済アグリゲーターを介して、さらに多くのティッカー情報にアクセスすることができるようになります。 - 最新のアップデート" image: "https://www.metatrader5.com/i/logo_metatrader5.png" url: "https://www.metatrader5.com/ja/releasenotes/terminal/2247" --- # MetaTrader 5 build 3390：OpenCLと数学関数におけるFloat、機械学習における活性化関数と損失関数 ## ターミナル：取引商品のファンダメンタルデータベースを更新しました。取引所商品で利用可能なデータアグリゲーターが15件に拡大されました。ユーザーは、最も人気のある経済アグリゲーターを介して、さらに多くのティッカー情報にアクセスすることができるようになります。 4 8月 2022 ### ターミナル 1. 取引口座への初回接続時に自動的にチュートリアルを開く機能を追加しました。これは、初心者が取引の基本を学び、プラットフォームの機能を探求するのに役立ちます。チュートリアルはいくつかのセクションに分かれており、それぞれのセクションが特定のトピックに関する簡単な情報を提供しています。トレーニングの進捗は青色の線で表示されます。 ![取引口座への初回接続時に自動的にチュートリアルを開く機能を追加しました。](https://www.metatrader5.com/c/17/0/achievements__7.png) 2. 利益で決済」/「損失で決済」[一括操作](https://www.metatrader5.com/ja/terminal/help/trading/performing_deals#bulk_positions)を修正しました。以前は、反対のポジションが存在する場合はそれが使用されていました。たとえば、EURUSDの買いポジションが2つあり、EURUSDの売りポジションが1つある場合、3つのポジションすべてが「損失で決済」一括操作中に決済されます。売買は「Close by」操作によって決済され、残りの買いは通常の操作によって決済されます。コマンドが適切に動作して、選択したポジション（利益または損害） のみを決済するようになりました。 3. 負の履歴価格の表示を修正しました。このような価格は、すべての時間枠で正しく表示されるようになります。 4. ターミナルによるシステムリソースの消費を最適化し、大幅に削減しました。 5. 取引商品のファンダメンタルデータベースを更新しました。取引所商品で利用可能なデータアグリゲーターが15件に拡大されました。ユーザーは、最も人気のある経済アグリゲーターを介して、さらに多くのティッカー情報にアクセスすることができるようになります。 ![取引商品のファンダメンタルデータベースを更新しました。](https://www.metatrader5.com/c/17/0/fundamental__6.png) 世界の取引所市場には、約7,000の証券と2,000以上のETFが上場しています。さらに、取引所では、先物などのデリバティブが提供されています。MetaTrader 5プラットフォームでは、為替商品の巨大なデータベースにアクセスできます。ファンダメンタルデータにアクセスするには、[気配値表示]から直接ワンクリックで選択したアグリゲーターのWebサイトに切り替えることができます。各金融商品の情報ソースを選択することができ、利便性に優れています。 6. 新しい注文ウィンドウのストップロスとテイクプロフィットの表示を修正しました。FIFO口座の場合、同じ銘柄の既存のポジションのストップレベルに従って、ストップレベルが自動的に設定されます。この手順は、FIFOルールに準拠するために必要です。 ### MQL5 1. [数学関数](https://www.mql5.com/ja/docs/math)で行列とベクトルを扱えるようになりました。当社は、MetaTrader 5プラットフォームのアルゴリズム取引と機械学習のための機能拡張を続けています。以前は、新しいデータ型として、[行列とベクトル](https://www.mql5.com/ja/articles/9805)を追加し、データ処理に配列を使用する必要性をなくしました。これらのデータ型を使った操作のために、MQL5には70以上のメソッドが追加されています。これらの新しいメソッドにより、線形代数と統計学の計算を1回の操作でおこなうことができるようになりました。乗算、変換、連立方程式を簡単に実装でき、過剰なコード行数を必要としません。最新のアップデートには数学機能が含まれています。数学関数はもともと、スカラー値に対して関連する演算をおこなうために設計されたものです。このビルド以降、ほとんどの関数が行列やベクトルに適用できるようになります。これには、MathAbs、MathArccos、MathArcsin、MathArctan、MathCeil、MathCos、MathExp、MathFloor、MathLog、MathLog10、MathMod、MathPow、MathRound、MathSin、MathSqrt、MathTan、MathExpm1、MathLog1p、MathArccosh、 MathArcsinh、MathArctanh、MathCosh、MathSinh、MathTanhなどが含まれています。このような操作は、行列やベクトルを要素ごとに扱うことを意味します。例： ``` //--- matrix a= {{1, 4}, {9, 16}}; Print("matrix a=\n",a); a=MathSqrt(a); Print("MatrSqrt(a)=\n",a); /* matrix a= [[1,4] [9,16]] MatrSqrt(a)= [[1,2] [3,4]] */ ``` [MathMod](https://www.mql5.com/ja/docs/math/mathmin)および[MathPow](https://www.mql5.com/ja/docs/math/mathpow)の場合、2番目の要素には、適切なサイズのスカラーまたは行列/ベクトルを指定することができます。次は、ベクトルに数学関数を適用して標準偏差を計算する例です。 ``` //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnStart() { //--- Use the initializing function to populate the vector vector r(10, ArrayRandom); // Array of random numbers from 0 to 1 //--- Calculate the average value double avr=r.Mean(); // Array mean value vector d=r-avr; // Calculate an array of deviations from the mean Print("avr(r)=", avr); Print("r=", r); Print("d=", d); vector s2=MathPow(d, 2); // Array of squared deviations double sum=s2.Sum(); // Sum of squared deviations //--- Calculate standard deviation in two ways double std=MathSqrt(sum/r.Size()); Print(" std(r)=", std); Print("r.Std()=", r.Std()); } /* avr(r)=0.5300302133243813 r=[0.8346201971495713,0.8031556138798182,0.6696676534318063,0.05386516922513505,0.5491195410016175,0.8224433118686484,... d=[0.30458998382519,0.2731254005554369,0.1396374401074251,-0.4761650440992462,0.01908932767723626,0.2924130985442671, ... std(r)=0.2838269732183663 r.Std()=0.2838269732183663 */ //+------------------------------------------------------------------+ //| Fills the vector with random values | //+------------------------------------------------------------------+ void ArrayRandom(vector& v) { for(ulong i=0; i, matrix, vector, vectorという表記をサポートするようにしました。 3. [float](https://www.mql5.com/ja/docs/basis/types/double)型を用いた演算のための数学関数を改善しました。Float型の行列とベクトルに数学関数を適用できるようになったことで、float型のスカラーに適用する数学関数が改善されました。以前は、これらの関数パラメータは無条件にdouble型にキャストされ、その後、対応する数学関数の実装が呼び出されてその結果がfloat型にキャストバックされていました。余分な型キャストをすることなく、演算が実装されるようになりました。 次の例では、数学的な正弦の計算の違いを示しています。 ``` //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnStart() { //--- Array of random numbers from 0 to 1 vector d(10, ArrayRandom); for(ulong i=0; i