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MQL5で動的な多銘柄多期間の相対力指標(RSI)指標ダッシュボードを作成する
MQL5で動的な多銘柄多期間の相対力指標(RSI)指標ダッシュボードを作成する
この記事では、MQL5を使用して、動的に複数の銘柄と時間枠にわたるRSI指標のダッシュボードを開発し、トレーダーにリアルタイムでRSI値を提供する方法を解説します。このダッシュボードには、インタラクティブなボタン、リアルタイム更新、色分けされた指標が搭載されており、トレーダーがより的確な意思決定をおこなうためのサポートをします。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第28回）：学習率に関する入門書によるGANの再検討
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第28回）：学習率に関する入門書によるGANの再検討
学習率（Learning Rate）とは、多くの機械学習アルゴリズムの学習プロセスにおいて、学習目標に向かうステップの大きさのことです。以前の記事で検証したニューラルネットワークの一種である生成的敵対的ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Network)のパフォーマンスに、その多くのスケジュールと形式が与える影響を検証します。
MQL5取引ツールキット（第2回）：ポジション管理EX5ライブラリの拡張と実装
MQL5取引ツールキット（第2回）：ポジション管理EX5ライブラリの拡張と実装
MQL5コードやプロジェクトでEX5ライブラリをインポートして使用する方法をご紹介します。今回は、既存のライブラリにポジション管理関数を追加し、2つのエキスパートアドバイザー(EA)を作成することで、EX5ライブラリを拡張します。最初の例では、可変指数ダイナミック平均(VIDyA: Variable Index Dynamic Average)テクニカル指標を使用して、トレーリングストップ取引戦略EAを開発し、2番目の例では、取引パネルを使用して、ポジションの監視、オープン、クローズ、および修正をおこないます。この2つの例では、アップグレードされたEX5ポジション管理ライブラリの使用方法と実装方法を紹介します。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第7回）：EA開発モデルの改良
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第7回）：EA開発モデルの改良
今回は、エキスパートアドバイザー(EA)開発のための指標の詳細な準備について掘り下げていきます。議論の中では、現行バージョンの指標にさらなる改良を加えることで、その精度と機能性の向上を図ります。さらに、前バージョンがエントリポイントの識別に限られていた制約に対応するため、新たにエグジットポイントを特定する機能を導入します。
MQL5とPythonで自己最適化EAを構築する
MQL5とPythonで自己最適化EAを構築する
この記事では、市況に基づいて取引戦略を自律的に選択変更できるエキスパートアドバイザー(EA)を構築する方法について解説します。マルコフ連鎖の基本を学び、それがアルゴリズムトレードにどのように役立つかを探っていきます。
パラボリックSARを使ってトレーリングストップを追加する方法
パラボリックSARを使ってトレーリングストップを追加する方法
取引戦略を作成する際には、さまざまな保護ストップのオプションをテストする必要があります。その中で、価格に追随してストップロスレベルをダイナミックに引き上げる方法が考えられます。その最有力候補として、パラボリックSAR指標が挙げられます。これ以上シンプルで視覚的にわかりやすい指標はないでしょう。
ニューラルネットワークが簡単に（第84回）：RevIN (Reversible Normalization)
ニューラルネットワークが簡単に（第84回）：RevIN (Reversible Normalization)
入力データの前処理がモデル訓練の安定性に大きく寄与することは、すでに広く知られています。オンラインで「生」の入力データを処理するために、バッチ正規化層が頻繁に使用されますが、時には逆の手順が求められる場合もあります。この記事では、この問題を解決するための1つのアプローチについて解説します。
ブレインストーム最適化アルゴリズム(第1部）：クラスタリング
ブレインストーム最適化アルゴリズム(第1部）：クラスタリング
この記事では、「ブレインストーミング」と呼ばれる現象にヒントを得た、BSO (Brain Storm Optimization)と呼ばれる革新的な最適化手法を見ていきます。また、BSO法が適用するマルチモーダル最適化問題を解くための新しいアプローチについても説明します。これにより、部分集団の数を事前に決定することなく、複数の最適解を見つけることができるのです。K-MeansとK-Means++のクラスタリング法も検討します。
因果推論における時系列クラスタリング
因果推論における時系列クラスタリング
機械学習におけるクラスタリングアルゴリズムは、元データを類似した観察結果を持つグループに分けることができる重要な教師なし学習法です。これらのクラスタを用いることで、特定の市場クラスタを分析したり、新しいデータを基に最も安定したクラスタを探索したり、因果関係を推定したりすることが可能です。本稿では、Pythonによる時系列クラスタリングのための独自の手法を提案します。
行列分解：基本
行列分解：基本
ここでの目的は教訓を得ることなので、できるだけシンプルに話を進めたいと思います。具体的には、必要な行列の乗算だけを実装します。行列とスカラーの乗算をシミュレートするにはこれで十分であることが今日わかるでしょう。行列分解を実装する際に多くの人が直面する最大の課題は、スカラーの分解と異なり、因子の順序が結果に影響を与えるため、行列の場合はその点に注意が必要だということです。
リプレイシステムの開発（第45回）：Chart Tradeプロジェクト(IV)
リプレイシステムの開発（第45回）：Chart Tradeプロジェクト(IV)
この記事の主な目的は、C_ChartFloatingRADクラスの紹介と説明です。Chart Trade指標は、非常に興味深い方法で機能しています。チャート上のオブジェクトの数はまだ少ないものの、期待通りの機能を実現しています。指標の値は編集可能ですが、その実現方法については疑問が残るかもしれません。この記事を読めば、これらの疑問が解消されるでしょう。
リプレイシステムの開発（第4４回）：Chart Tradeプロジェクト（III）
リプレイシステムの開発（第4４回）：Chart Tradeプロジェクト（III）
前回の記事では、OBJ_CHARTで使用するテンプレートデータの操作方法について解説しました。ただし、あの記事ではトピックの概要に焦点を当て、詳細な部分には触れていませんでした。これは、説明をよりシンプルにするために、非常に簡略化された手法を用いたからです。物事は一見シンプルに見えることが多いですが、実際にはそうではないケースもあり、全体を正確に理解するためには、まず最も基本的な部分をしっかり押さえる必要があります。
MQL5でのもみ合いレンジブレイクアウト戦略に基づくエキスパートアドバイザー(EA)の開発
MQL5でのもみ合いレンジブレイクアウト戦略に基づくエキスパートアドバイザー(EA)の開発
この記事では、もみ合い期間後の価格ブレイクアウトを活用したエキスパートアドバイザー(EA)の作成手順を説明します。トレーダーは、もみ合いレンジを特定し、ブレイクアウトレベルを設定することで、この戦略に基づいて取引判断を自動化できます。EAは、誤ったブレイクアウトを回避しつつ、明確なエントリポイントとエグジットポイントを提供することを目的としています。
MQL5入門（第8回）：初心者のためのEA構築ガイド(II)
MQL5入門（第8回）：初心者のためのEA構築ガイド(II)
この記事では、MQL5フォーラムでよく見られる初心者からの質問を取り上げ、実践的な解決策を紹介します。売買やローソク足の価格取得、取引限度額の設定、取引期間や利益/損失の閾値の管理といった基本的なタスクを自動売買で実行する方法を学びます。MQL5でのこれらの概念の理解と実装を強化するため、ステップごとのガイダンスも提供します。
初心者のためのMQL5におけるファンダメンタル分析とテクニカル分析戦略の組み合わせ
初心者のためのMQL5におけるファンダメンタル分析とテクニカル分析戦略の組み合わせ
この記事では、トレンドフォローとファンダメンタル分析の原則を1つのエキスパートアドバイザー(EA)にシームレスに統合し、より強固な取引戦略を構築する方法について説明します。MQL5を活用して、誰でも簡単にカスタマイズされた取引アルゴリズムを作成できることを紹介します。
PythonとMQL5によるポートフォリオ最適化
PythonとMQL5によるポートフォリオ最適化
この記事では、MetaTrader 5を使ったPythonとMQL5による高度なポートフォリオ最適化技術を紹介します。データ分析、資産配分、売買シグナル生成のためのアルゴリズム開発方法を示し、現代の金融管理やリスク軽減におけるデータ主導の意思決定の重要性を強調します。
MQL5でインタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェイスを作成する（第2回）：コントロールと応答性の追加
MQL5でインタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェイスを作成する（第2回）：コントロールと応答性の追加
ダイナミックな機能でMQL5のGUIパネルを強化することで、ユーザーの取引体験を大幅に向上させることができます。インタラクティブな要素、ホバー効果、リアルタイムのデータ更新を取り入れることで、パネルは現代のトレーダーにとって強力なツールとなるでしょう。
データサイエンスと機械学習(第26回)：時系列予測における究極の戦い - LSTM対GRUニューラルネットワーク
データサイエンスと機械学習(第26回)：時系列予測における究極の戦い - LSTM対GRUニューラルネットワーク
前回の記事では、データの長期的な依存関係をうまく捉えられないにもかかわらず、利益を上げる戦略を構築できる単純RNNについて説明しました。この記事では、LSTM (Long-Short Term Memory)とGRU (Gated Recurrent Unit)の両方について説明します。この2つは、単純RNNの欠点を克服し、それを凌駕するために紹介されました。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第6回）：オールインワン統合
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第6回）：オールインワン統合
一つの大きな課題は、異なる機能を持つ同じプログラムを、同じ通貨ペアに対して複数のチャートウィンドウで実行し、管理することです。この問題を解決するには、複数の機能を一つのメインプログラムに統合する方法を検討する必要があります。さらに、プログラムの設定を操作ログに出力する方法や、成功したシグナルのブロードキャストをチャートインターフェイス上に表示する方法についても解説します。連載が進むにつれ、この記事でさらに詳しい情報を提供していきます。
初心者のためのMQL5によるSP500取引戦略
初心者のためのMQL5によるSP500取引戦略
MQL5を活用してS&P500指数を正確に予測する方法をご紹介します。古典的なテクニカル分析とアルゴリズム、そして長年の経験に裏打ちされた原理を組み合わせることで、安定性を高め、確かな市場洞察力を得られます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第26回）：移動平均とハースト指数
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第26回）：移動平均とハースト指数
ハースト指数は、時系列データが長期間にわたってどれだけ自己相関しているかを示す指標です。ハースト指数は、時系列データの長期的な特性を捉えることがわかっているため、経済や金融に限らず、幅広い時系列分析において重要な役割を果たします。本稿では、ハースト指数を移動平均線と組み合わせることで、トレーダーにとって有用なシグナルをどのように得られるかを検討し、その潜在的なメリットに焦点を当てます。
MQL5で日次ドローダウンリミッターEAを作成する
MQL5で日次ドローダウンリミッターEAを作成する
この記事では、取引アルゴリズムに基づくエキスパートアドバイザー(EA)の作成方法を、詳細な観点から解説しています。これはMQL5のシステムを自動化し、デイリードローダウンをコントロールするのに役立ちます。