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MetaTrader 5で隠れマルコフモデルを統合する
MetaTrader 5で隠れマルコフモデルを統合する
この記事では、Pythonを使用して学習した隠れマルコフモデルをMetaTrader 5アプリケーションに統合する方法を示します。隠れマルコフモデルは、時系列データをモデル化するために使用される強力な統計的ツールであり、モデル化されるシステムは観測不可能な（隠れた）状態によって特徴付けられます。HMMの基本的な前提は、ある時刻にある状態にある確率は、その前のタイムスロットにおけるプロセスの状態に依存するということです。
Break of Structure (BoS)戦略のステップバイステップガイド
Break of Structure (BoS)戦略のステップバイステップガイド
Break of Structure (BoS)戦略に基づく自動売買アルゴリズム開発のための包括的ガイドです。MQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を作成し、MetaTrader 5でテストするためのあらゆる側面に関する詳細情報（価格サポートとレジスタンスの分析からリスク管理まで）が含まれています。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第21回）：経済指標カレンダーデータによるテスト
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第21回）：経済指標カレンダーデータによるテスト
経済指標カレンダーのデータは、デフォルトではストラテジーテスターのエキスパートアドバイザー(EA)でテストすることはできません。この制限を回避するために、データベースがどのように役立つかを考察します。そこでこの記事では、SQLiteデータベースを使用して経済指標カレンダーのニュースをアーカイブし、ウィザードで組み立てられたEAがこれを使用して売買シグナルを生成できるようにする方法を探ります。
MQL5取引ツールキット（第1回）：ポジション管理EX5ライブラリ
MQL5取引ツールキット（第1回）：ポジション管理EX5ライブラリ
MQL5で様々なポジション操作を管理するための開発者用ツールキットの作成方法をご紹介します。この記事では、MQL5でポジション管理タスクを処理する際に発生するさまざまなエラーの自動処理とレポートも含め、簡単なものから高度なものまでポジション管理操作を実行する関数ライブラリ(ex5)の作成方法を紹介します。
独自のLLMをEAに統合する（第3部）：CPUを使った独自のLLMの訓練
独自のLLMをEAに統合する（第3部）：CPUを使った独自のLLMの訓練
今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。
古典的戦略の再構築：原油
古典的戦略の再構築：原油
この記事では、教師あり機械学習アルゴリズムを活用することで、古典的な原油取引戦略を強化することを目的として、原油取引戦略を再検討します。ブレント原油価格とWTI原油価格のスプレッドに基づいて、将来のブレント原油価格を予測する最小二乗モデルを構築します。目標は、将来のブレント価格変動の先行指標を特定することです。
予測による統計的裁定取引
予測による統計的裁定取引
統計的裁定取引について調べ、共和分で相関する銘柄をPythonで検索し、ピアソン係数の指標を作成し、PythonとONNX モデルで予測をおこなって統計的裁定取引を行うEAを作成します。
予測による三角裁定取引
予測による三角裁定取引
この記事では、三角裁定を簡略化し、市場に慣れていない方でも、予測や専用ソフトを使用してより賢く通貨を取引する方法をご紹介します。専門知識を駆使して取引する準備はできていますか？
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第20回）：関数同定問題
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第20回）：関数同定問題
関数同定問題は、研究対象のデータセットをマッピングする基本モデルがどのようなものであるかについて、最小限の仮定から始める回帰の形式です。ベイズ法やニューラルネットワークでも実装可能ですが、ここでは遺伝的アルゴリズムによる実装が、MQL5ウィザードで使用可能なExpertSignalクラスのカスタマイズにどのように役立つかを見ていきます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第19回）：ベイズ推定
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第19回）：ベイズ推定
ベイズ推定とは、新しい情報が入手可能になったときに確率仮説を更新するためにベイズの定理を採用することです。これは直感的に時系列分析への適応につながるので、シグナルだけでなく、資金管理やトレーリングストップのためのカスタムクラスを構築する際に、これをどのように利用できるか見てみましょう。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第18回）：固有ベクトルによるニューラルアーキテクチャの探索
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第18回）：固有ベクトルによるニューラルアーキテクチャの探索
ニューラルアーキテクチャー探索は、理想的なニューラルネットワーク設定を決定するための自動化されたアプローチで、多くのオプションや大規模なテストデータセットに直面したときにプラスになります。固有ベクトルをペアにすることで、この過程がさらに効率的になることを検証します。
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第4部）：シンプルなグリッド戦略の最適化（I）
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第4部）：シンプルなグリッド戦略の最適化（I）
この第4部では、以前に開発したシンプルヘッジとシンプルグリッドエキスパートアドバイザー(EA)を再考します。最適な戦略の使用を目指し、数学的分析と総当り攻撃アプローチを通じてシンプルグリッドEAを改良することに焦点を移します。戦略の数学的最適化について深く掘り下げ、後の回でコーディングに基づく最適化を探求するための舞台を整えます。
Pythonでの見せかけの回帰
Pythonでの見せかけの回帰
見せかけの回帰は、2つの時系列がまったくの偶然で高い相関を示し、回帰分析で誤解を招く結果をもたらす場合に発生します。このような場合、変数が関連しているように見えても、その相関関係は偶然であり、モデルの信頼性は低くなります。
MQL5入門（第7回）：MQL5でEAを構築し、AI生成コードを活用するための初心者ガイド
MQL5入門（第7回）：MQL5でEAを構築し、AI生成コードを活用するための初心者ガイド
この記事は、MQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を構築するための包括的な、究極の初心者ガイドです。擬似コードを使用してEAを構築し、AIが生成したコードのパワーを活用する方法をステップごとに学びましょう。アルゴリズム取引が初めての方にも、スキルアップを目指す方にも、このガイドは効果的なEAを作成するための明確な道筋を提供します。
母集団最適化アルゴリズム：社会集団の進化(ESG)
母集団最適化アルゴリズム：社会集団の進化(ESG)
多母集団アルゴリズムの構成原理を考えます。この種のアルゴリズムの一例として、新しいカスタムアルゴリズムであるESG (Evolution of Social Groups)を見てみましょう。このアルゴリズムの基本概念、母集団相互作用メカニズム、利点を分析し、最適化問題におけるパフォーマンスを検証します。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第2回）：取引戦略の仮想ポジションへの移行
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第2回）：取引戦略の仮想ポジションへの移行
複数の戦略を並行して動作させる多通貨エキスパートアドバイザー(EA)の開発を続けましょう。マーケットポジションを建てることに関連するすべての作業を、戦略レベルから、戦略を管理するEAのレベルに移してみましょう。戦略自体は、マーケットポジションを持つことなく、仮想の取引のみをおこないます。
複数の商品を同時に取引する際のリスクバランス
複数の商品を同時に取引する際のリスクバランス
この記事では、初心者が複数の商品を同時に取引する際のリスクバランスを取るためのスクリプトの実装をゼロから書けるようにします。また、経験豊富なユーザーは、この記事で提案されたオプションに関連して、ソリューションを実行するための新しいアイデアが得られるかもしれません。
RestAPIを統合したMQL5強化学習エージェントの開発（第3回）：MQL5で自動手番とテストスクリプトを作成する
RestAPIを統合したMQL5強化学習エージェントの開発（第3回）：MQL5で自動手番とテストスクリプトを作成する
この記事では、MQL5関数とユニットテストを統合した、Pythonによる三目並べの自動手番の実装について説明します。目標は、MQL5でのテストを通じて、対戦のインタラクティブ性を向上させ、システムの信頼性を確保することです。このプレゼンテーションでは、対戦ロジックの開発、統合、実地テストについて説明し、最後にダイナミックな対戦環境と堅牢な統合システムを作成します。
リプレイシステムの開発（第38回）：道を切り開く(II)
リプレイシステムの開発（第38回）：道を切り開く(II)
MQL5プログラマーを自認する人の多くは、この記事で概説するような基本的な知識を持っていません。MQL5は多くの人によって限定的なツールだと考えてられていますが、実際の理由は、そのような人たちが必要な知識を持っていないということです。知らないことがあっても恥じることはありません。聞かなかったことを恥じるべきです。MetaTrader 5で指標の複製を強制的に無効にするだけでは、指標とEA間の双方向通信を確保することはできません。まだこれにはほど遠いものの、チャート上でこの指標が重複していないという事実は、私たちに自信を与えてくれます。
取引におけるトレーリングストップ
取引におけるトレーリングストップ
この記事では、取引でのトレーリングストップの使い方について説明します。トレーリングストップがどの程度有用で効果的なのか、どのように利用できるのかを評価します。トレーリングストップの効率は、価格のボラティリティと損切りレベルの選択に大きく左右されます。損切りを設定するには、さまざまなアプローチを用いることができます。
多銘柄多期間指標のDRAW_ARROW描画タイプ
多銘柄多期間指標のDRAW_ARROW描画タイプ
この記事では、多銘柄多期間矢印指標の描画について見ていきます。また、現在のチャートの銘柄/期間と一致しない銘柄/期間で計算された矢印指標のデータを示す矢印を正しく表示するためのクラスメソッドを改善します。
母集団最適化アルゴリズム：2進数遺伝的アルゴリズム(BGA)（第１回）
母集団最適化アルゴリズム：2進数遺伝的アルゴリズム(BGA)（第１回）
この記事では、2進数遺伝的アルゴリズムやその他の集団アルゴリズムで使用されるさまざまな手法を探ります。選択、交叉、突然変異といったアルゴリズムの主な構成要素と、それらが最適化に与える影響について見ていきます。さらに、データの表示手法と、それが最適化結果に与える影響についても研究します。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第1回）：複数取引戦略の連携
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第1回）：複数取引戦略の連携
取引戦略にはさまざまなものがあります。リスクを分散し、取引結果の安定性を高めるためには、複数の戦略を並行して適用することが有効かもしれません。ただし、それぞれのストラテジーが個別のエキスパートアドバイザー（EA）として実装されている場合、1つの取引口座でそれらの作業を管理することは非常に難しくなります。この問題を解決するのに合理的なのは、1つのEAで異なる取引戦略の運用を実装することです。
時系列分類問題における因果推論
時系列分類問題における因果推論
この記事では、機械学習を用いた因果推論の理論と、Pythonによるカスタムアプローチの実装について見ていきます。因果推論と因果思考は哲学と心理学にルーツを持ち、現実を理解する上で重要な役割を果たしています。
ニューラルネットワークが簡単に（第71回）：目標条件付き予測符号化(GCPC)
ニューラルネットワークが簡単に（第71回）：目標条件付き予測符号化(GCPC)
前回の記事では、Decision Transformer法と、そこから派生したいくつかのアルゴリズムについて説明しました。さまざまな目標設定手法で実験しました。実験では、さまざまな方法で目標を設定しましたが、それ以前に通過した軌跡に関するモデルの研究は、常に私たちの関心の外にありました。この記事では、このギャップを埋める手法を紹介したいと思います。
ニューラルネットワークが簡単に（第69回）：密度に基づく行動方策の支持制約(SPOT)
ニューラルネットワークが簡単に（第69回）：密度に基づく行動方策の支持制約(SPOT)
オフライン学習では、固定されたデータセットを使用するため、環境の多様性をカバーする範囲が制限されます。学習過程において、私たちのエージェントはこのデータセットを超える行動を生成することができます。環境からのフィードバックがなければ、そのような行動の評価が正しいとどうやって確信できるのでしょうか。訓練データセット内のエージェントの方策を維持することは、訓練の信頼性を確保するために重要な要素となります。これが、この記事でお話しする内容です。
初心者からプロまでMQL5をマスターする（第2回）：基本的なデータ型と変数の使用
初心者からプロまでMQL5をマスターする（第2回）：基本的なデータ型と変数の使用
初心者向け連載の続きです。この記事では、定数や変数を作成する方法、日付や色、その他の便利なデータを書き込む方法を見ていきます。曜日や線のスタイル（実線、点線など）を列挙する方法も学びます。変数と式はプログラミングの基本です。これらは99%のプログラムに間違いなく存在するので、理解することは非常に重要です。したがって、この記事はとてもプログラミング初心者の役に立つでしょう。必要なプログラミング知識レベル：前回の記事（冒頭のリンク参照）の範囲内で、ごく基本的なものです。