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Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第1回）：EAとテクニカル指標について
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第1回）：EAとテクニカル指標について
この記事は初心者とプロMQL5開発者の両方を対象としています。これは、シグナルを生成する指標をより長い時間枠のトレンドに定義し、制約するためのコードの一部を提供します。このように、トレーダーはより広い市場視点を取り入れることで戦略を強化することができ、より強固で信頼性の高い売買シグナルが得られる可能性があります。
ボラティリティベースの取引システムの構築と最適化の方法（チャイキンボラティリティ - CHV）
ボラティリティベースの取引システムの構築と最適化の方法（チャイキンボラティリティ - CHV）
この記事では、チャイキンボラティリティ（CHV、Chaikin Volatility）という名前の、ボラティリティに基づく後1つの指標を提供します。カスタム指標の使用方法と構築方法を確認した後、カスタム指標の構築方法を理解します。使用できるいくつかの簡単な戦略を共有し、どちらがより優れているかを理解するためにテストします。
カスタム指標（第1回）：MQL5でシンプルなカスタム指標を開発するためのステップバイステップ入門ガイド
カスタム指標（第1回）：MQL5でシンプルなカスタム指標を開発するためのステップバイステップ入門ガイド
MQL5を使用してカスタム指標を作成する方法を紹介します。この入門記事では、シンプルなカスタム指標を構築するための基本を説明し、この興味深いトピックを初めて学ぶMQL5プログラマーのために、さまざまなカスタム指標をコーディングするための実践的なアプローチを示します。
ONNX統合の課題を克服する
ONNX統合の課題を克服する
ONNXは、異なるプラットフォーム間で複雑なAIコードを統合するための素晴らしいツールです。ただし、この素晴らしいツールを最大限に活用するためにはいくつかの課題に対処する必要があります。この記事では、読者が直面する可能性のある一般的な問題と、それを軽減する方法について説明します。
データサイエンスと機械学習(第22回)：オートエンコーダニューラルネットワークを活用してノイズからシグナルへと移行することで、よりスマートな取引を実現する
データサイエンスと機械学習(第22回)：オートエンコーダニューラルネットワークを活用してノイズからシグナルへと移行することで、よりスマートな取引を実現する
目まぐるしく変化する金融市場の世界では、意味のあるシグナルをノイズから切り離すことが、取引を成功させるために極めて重要です。オートエンコーダは、洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャを採用するため、市場データ内の隠れたパターンを発見し、ノイズの多い入力を実用的な洞察に変換することに優れています。この記事では、オートエンコーダがいかに取引慣行に革命をもたらし、トレーダーに意思決定を強化し、今日のダイナミックな市場で競争力を得るための強力なツールを提供しているかを探ります。
フェアバリューギャップ(FVG)/不均衡取引方法をステップバイステップで学ぶ：スマートマネーコンセプトのアプローチ
フェアバリューギャップ(FVG)/不均衡取引方法をステップバイステップで学ぶ：スマートマネーコンセプトのアプローチ
フェアバリューギャップ(FVG)取引戦略に基づいて、MQL5で自動売買アルゴリズムを作成して実装するためのステップバイステップのガイドです。初心者にも経験豊富なトレーダーにも役立つエキスパートアドバイザー(EA)の作成に関する詳細なチュートリアルです。
PythonとMQL5を使用して初めてのグラスボックスモデルを作る
PythonとMQL5を使用して初めてのグラスボックスモデルを作る
機械学習モデルの解釈は難しく、このような高度なテクニックを使用して何らかの価値を得たいのであれば、モデルが予想から外れる理由を理解することが重要です。モデルの内部構造に対する包括的な洞察がなければ、モデルのパフォーマンスを低下させるバグを発見できないことがあります。予測できない機能のエンジニアリングに時間を浪費し、長期的にはモデルのパワーを十分に活用できない危険性があります。幸いなことに、モデルの内部で何が起こっているかを正確に見ることができる、洗練され、よく整備されたオールインワンソリューションがあります。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第15回）：ニュートンの多項式を用いたサポートベクトルマシン
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第15回）：ニュートンの多項式を用いたサポートベクトルマシン
サポートベクトルマシンは、データの次元を増やす効果を調べることで、あらかじめ定義されたクラスに基づいてデータを分類します。これは教師あり学習法で、多次元のデータを扱う可能性を考えるとかなり複雑です。この記事では、2次元データの非常に基本的な実装であるニュートンの多項式が、価格とアクションを分類する際にどのように効率的に実行できるかを検討します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第14回）：STFによる多目的時系列予測
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第14回）：STFによる多目的時系列予測
データのモデリングに「空間」と「時間」の両方の測定基準を使用する空間的時間的融合は、主にリモートセンシングや、私たちの周囲をよりよく理解するための他の多くの視覚ベースの活動で有用です。発表された論文のおかげで、トレーダーへの可能性を検証することで、その活用に斬新なアプローチを取ります。
データサイエンスと機械学習(第21回)：ニューラルネットワークと最適化アルゴリズムの解明
データサイエンスと機械学習(第21回)：ニューラルネットワークと最適化アルゴリズムの解明
ニューラルネットワーク内部で使用される最適化アルゴリズムを解明しながら、ニューラルネットワークの核心に飛び込みます。この記事では、ニューラルネットワークの可能性を最大限に引き出し、モデルを精度と効率の新たな高みへと押し上げる重要なテクニックご紹介します。
MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発：TDDアプローチ（最終回）
MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発：TDDアプローチ（最終回）
この記事は、MQTT 5.0プロトコルのネイティブMQL5クライアントの開発ステップを説明する連載の最終回です。ライブラリはまだ製品化されていませんが、この部分では、他の証券会社から入手したティック（またはレート）でカスタム銘柄を更新するためにクライアントを使用します。ライブラリの現在の状況、MQTT 5.0プロトコルに完全に準拠するために足りないもの、可能なロードマップ、そしてその開発をフォローし貢献する方法についての詳細は、この記事の最後をご覧ください。
制約付きCustom Maxを実装するための一般的な最適化定式化(GOF)
制約付きCustom Maxを実装するための一般的な最適化定式化(GOF)
この記事では、MetaTrader 5端末の設定タブでCustom Maxを選択する際に、複数の目的と制約条件を持つ最適化問題を実装する方法を紹介します。最適化問題の例は、ドローダウンが10%未満、連敗回数が5回未満、1週間の取引回数が5回以上となるように、プロフィットファクター、ネットプロフィット、リカバリーファクターを最大化するといったものです。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第13回）：ExpertSignalクラスのためのDBSCAN
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第13回）：ExpertSignalクラスのためのDBSCAN
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)は、データをグループ化する教師なし形式であり、入力パラメータをほとんど必要としません。入力パラメータは2つだけであり、K平均法などの他のアプローチと比較すると利点が得られます。ウィザードで組み立てたEAを使用してテストし、最終的に取引するために、これがどのように建設的であり得るかを掘り下げます。
RestAPIを統合したMQL5強化学習エージェントの開発（第2回）：三目並べゲームREST APIとのHTTPインタラクションのためのMQL5関数
RestAPIを統合したMQL5強化学習エージェントの開発（第2回）：三目並べゲームREST APIとのHTTPインタラクションのためのMQL5関数
この記事では、MQL5がPythonやFastAPIとどのように相互作用できるか、MQL5のHTTP呼び出しを使用してPythonの三目並べゲームと相互作用する方法について説明します。この記事では、この統合のためのFastAPIを使用したAPIの作成について説明し、MQL5でのテストスクリプトを提供することで、MQL5の多用途性、Pythonのシンプルさ、そして革新的なソルーションを生み出すために異なるテクノロジーを接続するFastAPIの有効性を強調しています。
リプレイシステムの開発（第37回）：道を切り開く（I）
リプレイシステムの開発（第37回）：道を切り開く（I）
今回は、もっと前にやりたかったことをようやく始めます。確固たる地盤がないため、この部分を公に発表する自信がありませんでした。今、私にはその根拠があります。この記事の内容を理解することにできるだけ集中することをお勧めします。単に読むだけではなくて、という意味です。ここで強調しておきたいのは、この記事を理解できなければ、それに続く記事の内容を理解することはできないということです。
Developing a Replay System (Part 36): Making Adjustments (II)
Developing a Replay System (Part 36): Making Adjustments (II)
One of the things that can make our lives as programmers difficult is assumptions. In this article, I will show you how dangerous it is to make assumptions: both in MQL5 programming, where you assume that the type will have a certain value, and in MetaTrader 5, where you assume that different servers work the same.
リプレイシステムの開発（第35回）：調整（I）
リプレイシステムの開発（第35回）：調整（I）
前に進む前に、いくつかのことを解決する必要があります。これらは実際には必要な修正ではなく、クラスの管理方法や使用方法の改善です。その理由は、システム内の何らかの相互作用によって障害が発生したということです。このような失敗をなくすために原因を突き止めようと試みましたが、すべて失敗に終わりました。例えば、C/C++でポインタや再帰を使用すると、プログラムがクラッシュしてしまいます。
リプレイシステムの開発（第34回）：発注システム (III)
リプレイシステムの開発（第34回）：発注システム (III)
今回は、構築の第一段階を完成させます。この部分はかなり短時間で終わりますが、前回までに説明しなかった詳細をカバーします。多くの方が理解していない点をいくつか説明します。なぜShiftキーやCtrlキーを押さなければならないかご存じでしょうか。
リプレイシステムの開発（第33回）：発注システム（II）
リプレイシステムの開発（第33回）：発注システム（II）
今日も発注システムの開発を続けます。ご覧のように、他の記事ですでに紹介したものを大量に再利用することになります。とはいえ、この記事にはささやかなご褒美があります。まず、デモ口座からでもリアル口座からでも、取引サーバーで使えるシステムを開発します。MetaTrader 5プラットフォームを幅広く活用し、当初から必要なサポートをすべて提供します。
MQL5の高度な変数とデータ型
MQL5の高度な変数とデータ型
変数とデータ型は、MQL5プログラミングだけでなく、どのプログラミング言語でも非常に重要なトピックです。MQL5の変数とデータ型は、単純なものと高度なものに分類できます。単純なものについては前回の記事ですでに述べたので、今回は高度なものを特定し、それについて学ぶことにします。
MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発：TDDアプローチ（第6回）
MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発：TDDアプローチ（第6回）
この記事は、MQTT 5.0プロトコル用のネイティブMQL5クライアントの開発ステップを説明する連載の第6部です。今回は、私たちの最初のリファクタリングにおける主な変更点、私たちがどのようにしてパケット構築クラスのための実行可能な設計図にたどり着いたか、どのようにPUBLISHとPUBACKパケットを構築しているか、そしてPUBACK Reason Codeの背後にあるセマンティクスについてコメントします。
MQL5入門（第5部）：MQL5における配列関数の入門ガイド
MQL5入門（第5部）：MQL5における配列関数の入門ガイド
全くの初心者のために作られた第5部では、MQL5配列の世界を探検してみましょう。この記事は、複雑なコーディングの概念を簡素化し、明快さと包括性に重点を置いています。質問が受け入れられ、知識が共有される、学習者のコミュニティに仲間入りしてください。
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第3部）：シンプルヘッジ戦略の最適化(I)
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第3部）：シンプルヘッジ戦略の最適化(I)
この第3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ヘッジ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。
プログラミングパラダイムについて（第2部）：オブジェクト指向アプローチによるプライスアクションエキスパートアドバイザーの開発
プログラミングパラダイムについて（第2部）：オブジェクト指向アプローチによるプライスアクションエキスパートアドバイザーの開発
オブジェクト指向プログラミングのパラダイムとMQL5コードへの応用について学びます。この第2回目の記事では、オブジェクト指向プログラミングの具体的な内容をより深く掘り下げ、実践的な例を通して実体験を提供します。EMA指標とローソク足価格データを使用した、手続き型プライスアクションエキスパートアドバイザー(EA)をオブジェクト指向コードに変換する方法を学びます。
母集団最適化アルゴリズム：進化戦略、(μ,λ)-ESと(μ+λ)-ES
母集団最適化アルゴリズム：進化戦略、(μ,λ)-ESと(μ+λ)-ES
この記事では、進化戦略（Evolution Strategies：ES）として知られる最適化アルゴリズム群について考察します。これらは、最適解を見つけるために進化原理を用いた最初の集団アルゴリズムの1つです。従来のESバリエーションへの変更を実施し、アルゴリズムのテスト関数とテストスタンドの手法を見直します。
母集団最適化アルゴリズム：微小人工免疫系(Micro-AIS)
母集団最適化アルゴリズム：微小人工免疫系(Micro-AIS)
この記事では、身体の免疫系の原理に基づいた最適化手法、つまりAISを改良した微小人工免疫系（Micro Artificial Immune System：Micro-AIS）について考察します。Micro-AISは、より単純な免疫系のモデルと単純な免疫情報処理操作を用います。また、この記事では、従来のAISと比較した場合のMicro-AISの利点と欠点についても触れています。
母集団最適化アルゴリズム：細菌採餌最適化-遺伝的アルゴリズム(BFO-GA)
母集団最適化アルゴリズム：細菌採餌最適化-遺伝的アルゴリズム(BFO-GA)
本稿では、細菌採餌最適化(BFO)アルゴリズムのアイデアと遺伝的アルゴリズム(GA)で使用される技術を組み合わせ、ハイブリッドBFO-GAアルゴリズムとして最適化問題を解くための新しいアプローチを紹介します。最適解を大域的に探索するために細菌の群れを使い、局所最適解を改良するために遺伝的演算子を使用します。元のBFOとは異なり、細菌は突然変異を起こし、遺伝子を受け継ぐことができるようになっています。
MQL5入門（第3部）：MQL5のコア要素をマスターする
MQL5入門（第3部）：MQL5のコア要素をマスターする
この初心者向けの記事では、MQL5プログラミングの基本を解説します。配列、カスタム関数、プリプロセッサ、イベント処理など、すべてのコードをわかりやすく説明し、すべての行にアクセスできるようにします。すべてのステップで理解を深める独自のアプローチで、MQL5のパワーを引き出しましょう。この記事はMQL5をマスターするための基礎となるもので、各コード行の説明に重点を置き、明確で充実した学習体験を提供します。