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ニューラルネットワークが簡単に（第63回）：Unsupervised Pretraining for Decision Transformer (PDT)
ニューラルネットワークが簡単に（第63回）：Unsupervised Pretraining for Decision Transformer (PDT)
引き続き、Decision Transformer法のファミリーについて説明します。前回の記事から、これらの手法のアーキテクチャの基礎となるTransformerの訓練はかなり複雑なタスクであり、訓練のために大規模なラベル付きデータセットが必要であることにすでに気づきました。この記事では、ラベル付けされていない軌跡をモデルの予備訓練に使用するアルゴリズムについて見ていきます。
母集団最適化アルゴリズム：Spiral Dynamics Optimization (SDO)アルゴリズム
母集団最適化アルゴリズム：Spiral Dynamics Optimization (SDO)アルゴリズム
本稿では、軟体動物の殻など自然界における螺旋軌道の構築パターンに基づく最適化アルゴリズム、Spiral Dynamics Optimization（SDO、螺旋ダイナミクス最適化）アルゴリズムを紹介します。著者らが提案したアルゴリズムを徹底的に修正し、改変しました。この記事では、こうした変更の必要性について考えてみたいと思います。
母集団最適化アルゴリズム：Intelligent Water Drops (IWD)アルゴリズム
母集団最適化アルゴリズム：Intelligent Water Drops (IWD)アルゴリズム
この記事では、無生物由来の興味深いアルゴリズム、つまり川床形成プロセスをシミュレーションするIntelligent Water Drops (IWD)について考察しています。このアルゴリズムのアイデアにより、従来の格付けのリーダーであったSDSを大幅に改善することが可能になりました。いつものように、新しいリーダー（修正SDSm）は添付ファイルにあります。
リプレイシステムの開発（第32回）：受注システム(I)
リプレイシステムの開発（第32回）：受注システム(I)
これまで開発してきたものの中で、このシステムが最も複雑であることは、おそらく皆さんもお気づきでしょうし、最終的にはご納得いただけると思います。あとは非常に単純なことですが、取引サーバーの動作をシミュレーションするシステムを作る必要があります。取引サーバーの操作方法を正確に実装する必要性は、当然のことのように思えます。少なくとも言葉ではです。ただし、リプレイ/シミュレーションシステムのユーザーにとって、すべてがシームレスで透明なものとなるようにする必要があります。
リプレイシステムの開発（第31回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(V)
リプレイシステムの開発（第31回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(V)
リプレイ/シミュレーションの終了まで残り時間を表示できるタイマーが必要です。これは一見、シンプルで迅速な解決策に見えるかもしれません。多くの人は、取引サーバーが使用しているのと同じシステムを適応して使用しようとするだけです。しかし、この解決策を考えるとき、多くの人が考慮しないことがあります。リプレイでは、そしてシミュレーションではなおさら、時計の動きは異なるということです。こうしたことが、このようなシステムの構築を複雑にしています。
母集団最適化アルゴリズム：Stochastic Diffusion Search (SDS)
母集団最適化アルゴリズム：Stochastic Diffusion Search (SDS)
この記事では、ランダムウォークの原理に基づく非常に強力で効率的な最適化アルゴリズムである確SDS（Stochastic Diffusion Search、確率的拡散探索）について説明します。このアルゴリズムは、複雑な多次元空間で最適解を求めることができ、収束速度が速く、局所極値を避けることができるのが特徴です。
リプレイシステムの開発（第30回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(IV)
リプレイシステムの開発（第30回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(IV)
今日は、プログラマーとしての職業生活のさまざまな段階で非常に役立つテクニックを学びます。多くの場合、制限されているのはプラットフォーム自体ではなく、制限について話す人の知識です。この記事では、常識と創造性があれば、クレイジーなプログラムなどを作成することなく、MetaTrader 5 プラットフォームをより面白くて多用途にし、シンプルでありながら安全で信頼性の高いコードを作成できることを説明します。創造力を駆使して、ソース コードを1行も削除したり追加したりすることなく、既存のコードを変更します。
リプレイシステムの開発（第29回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(III)
リプレイシステムの開発（第29回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(III)
C_Mouseクラスを改良した後は、分析のためのまったく新しいフレームワークを作るためのクラスを作ることに集中しましょう。この新しいクラスを作るのに、継承やポリモーフィズムは使用しません。その代わりに、価格線に新しいオブジェクトを追加します。それがこの記事でやろうとしていることです。次回は、分析結果を変更する方法について見るつもりです。これらはすべて、C_Mouseクラスのコードを変更することなくおこなわれます。実際には、継承やポリモーフィズムを使用すれば、もっと簡単に実現できるでしょう。しかし、同じ結果を得る方法は他にもあります。
リプレイシステムの開発（第28回）：エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Mouseクラス(II)
リプレイシステムの開発（第28回）：エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Mouseクラス(II)
人々が初めてコンピューティングが可能なシステムを作り始めたとき、すべてには、プロジェクトを熟知しているエンジニアの参加が必要でした。コンピュータ技術の黎明期、プログラミング用の端末すらなかった時代の話です。それが発展し、より多くの人々が何かを創造できることに興味を持つようになると、新しいアイデアやプログラミングの方法が現れ、以前のようなコネクタの位置を変えるスタイルに取って変わりました。最初の端末が登場したのはこの時です。
リプレイシステムの開発（第27回）：エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Mouseクラス(I)
リプレイシステムの開発（第27回）：エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Mouseクラス(I)
この記事では、C_Mouseクラスを実装します。このクラスは、最高水準でプログラミングする能力を提供します。しかし、高水準や低水準のプログラミング言語について語ることは、コードに卑猥な言葉や専門用語を含めることではありません。逆です。高水準プログラミング、低水準プログラミングというのは、他のプログラマーが理解しやすいか、しにくいかという意味です。
リプレイシステムの開発（第26回）：エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Terminalクラス
リプレイシステムの開発（第26回）：エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Terminalクラス
これで、リプレイ/シミュレーションシステムで使用するEAの作成を開始できます。ただし、行き当たりばったりの解決策ではなく、何か改善策が必要です。にもかかわらず、最初の複雑さに怯んではなりません。どこかで始めることが重要で、そうでなければ、その課題を克服しようともせずに、その難しさを反芻してしまうことになります。それこそがプログラミングの醍醐味であり、学習、テスト、徹底的な研究を通じて障害を克服することです。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第25回）：次の段階への準備
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第25回）：次の段階への準備
この記事では、リプレイ/シミュレーションシステム開発の第1段階を完了しました。この成果により、システムが高度なレベルに達したことを確認し、新機能の導入への道を開くことができました。目標は、システムをさらに充実させ、市場分析の調査開発のための強力なツールに変えることです。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第24回）：FOREX (V)
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第24回）：FOREX (V)
本日は、Last価格に基づくシミュレーションを妨げていた制限を取り除き、このタイプのシミュレーションに特化した新しいエントリポイントをご紹介します。操作の仕組みはすべて、FOREX市場の原理に基づいています。この手順の主な違いは、BidシミュレーションとLastシミュレーションの分離です。ただし、時間をランダム化し、C_Replayクラスに適合するように調整するために使用された方法は、両方のシミュレーションで同じままであることに注意することが重要です。これは良いことです。特にティック間の処理時間に関して、一方のモードを変更すれば、もう一方のモードも自動的に改善されるからです。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第23回）FOREX (IV)
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第23回）FOREX (IV)
これで、ティックをバーに変換したのと同じ時点で作成がおこなわれます。こうすることで、変換プロセス中に問題が発生した場合、すぐにエラーに気づくことができます。これは、早送り中にチャート上に1分足を配置するコードと同じコードが、通常のパフォーマンス中に足を配置する位置決めシステムにも使用されるためです。言い換えれば、このタスクを担当するコードは他の場所には複製されません。このようにして、メンテナンスと改善の両方においてはるかに優れたシステムが得られます。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第22回）：FOREX (III)
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第22回）：FOREX (III)
このトピックに関する記事は今回で3回目になりますが、株式市場とFOREX市場の違いをまだ理解していない方のために説明しなければなりません。大きな違いは、FOREXでは、取引の過程で実際に発生したいくつかのポイントに関する情報がないというか、与えられないということです。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第21回）：FOREX (II)
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第21回）：FOREX (II)
FOREX市場で作業するためのシステムを構築し続けます。この問題を解決するためには、まず、前のバーを読み込む前にティックの読み込みを宣言しなければなりません。これによって問題は解決されますが、同時にユーザーは構成ファイルの構造に従わざるを得なくなります。これは個人的にはあまり意味がありません。なぜなら、構成ファイルの内容を分析し、実行する役割を担うプログラムを設計することで、ユーザーが必要な要素を好きな順番で宣言できるようになるからです。
外国為替市場の季節性から利益を得る
外国為替市場の季節性から利益を得る
例えば、冬になると新鮮な野菜の値段が上がったり、霜が降りると燃料の値段が上がったりすることはよく知られていますが、同じようなパターンが外国為替市場にもあることを知っている人は少ないです。
時系列マイニングのためのデータラベル（第4回）：ラベルデータを使用した解釈可能性の分解
時系列マイニングのためのデータラベル（第4回）：ラベルデータを使用した解釈可能性の分解
この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第09回）：K平均法とフラクタル波の組み合わせ
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第09回）：K平均法とフラクタル波の組み合わせ
K平均法では、まず無作為に生成されたクラスタ重心を使用するデータセットのマクロビューに焦点を当てたプロセスとしてデータポイントを集団化するアプローチを採用し、その後ズームインしてこれらの重心を調整してデータセットを正確に表現します。これを見て、その使用例をいくつか活用していきます。
ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン（第3回）：振る舞いパターン1
ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン（第3回）：振る舞いパターン1
デザインパターンの新しい記事として、その1タイプである振る舞いパターンを取り上げ、作成されたオブジェクト間の通信を効果的に構築する方法について説明します。これらの振る舞いパターンを完成させることで、再利用可能かつ拡張可能で、テストされたソフトウェアをどのように作成し、構築できるかを理解できるようになります。
ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン（第2回）：構造パターン
ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン（第2回）：構造パターン
この記事では、MQL5だけでなく他のプログラミング言語でも拡張可能で信頼性の高いアプリケーションを開発するために、デザインパターンのトピックが開発者としてどれほど重要であるかを学んだ後、当トピックについての記事を続けます。デザインパターンのもう1つのタイプである構造デザインパターンについて学び、クラスにあるものを使ってより大きな構造を形成することによってシステムをデザインする方法を学びます。
ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン（第１回）：生成パターン
ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン（第１回）：生成パターン
繰り返し発生する問題の多くを解決するためには、使用できる方法があります。これらの方法の使い方を理解すれば、ソフトウェアを効果的に作成し、DRY (Do not Repeat Yourself)の概念を適用するのに非常に役立ちます。この文脈では、デザインパターンのトピックが非常に役に立ちます。なぜなら、デザインパターンは、よく説明され、繰り返される問題に対する解決策を提供するパターンだからです。
データサイエンスと機械学習（第17回）：木の中のお金？外国為替取引におけるランダムフォレストの芸術と科学
データサイエンスと機械学習（第17回）：木の中のお金？外国為替取引におけるランダムフォレストの芸術と科学
金融情勢を解読する際の芸術性と正確性の融合についてガイドします。アルゴリズム錬金術の秘密を発見してください。ランダムフォレストがデータを予測能力に変換する方法を明らかにし、株式市場の複雑な地形をナビゲートするための独自の視点を提供します。金融の魔術の核心に触れ、市場の動向を形作り、収益の機会を開拓するランダムフォレストの役割を解き明かす旅にご参加ください。
データサイエンスと機械学習（第16回）：決定木を見直す
データサイエンスと機械学習（第16回）：決定木を見直す
連載「データサイエンスと機械学習」の最新作で、決定木の複雑な世界に飛び込みましょう。戦略的な洞察を求めるトレーダーのために、この記事は包括的な総括として、市場動向の分析において決定木が果たす強力な役割に光を当てています。これらのアルゴリズム木の根と枝を探り、取引の意思決定を強化する可能性を解き明かします。決定木について新たな視点から学び、複雑な金融市場をナビゲートする上で、決定木をどのように味方にできるかを発見しましょう。
MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方（第5回）： ケルトナーチャネルのボリンジャーバンド—指標シグナル
MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方（第5回）： ケルトナーチャネルのボリンジャーバンド—指標シグナル
この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引（注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど）ができるEAまたは自動売買ロボットです。この記事では、2つの指標、この場合はケルトナーチャネルのボリンジャーバンド®からのシグナルを使用します。
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第1部）：シンプルなヘッジEAを作る
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第1部）：シンプルなヘッジEAを作る
古典的なグリッド戦略と古典的なヘッジ戦略を混合した、より高度なグリッドヘッジEAのベースとして、シンプルなヘッジEAを作成する予定です。この記事が終わるころには、簡単なヘッジ戦略の作り方がわかり、この戦略が本当に100%儲かるかどうかについての人々の意見も知ることができるでしょう。
プログラミングパラダイムについて（第1部）：プライスアクションエキスパートアドバイザー開発の手続き型アプローチ
プログラミングパラダイムについて（第1部）：プライスアクションエキスパートアドバイザー開発の手続き型アプローチ
プログラミングパラダイムとMQL5コードへの応用について学びます。この記事では、手続き型プログラミングの具体的な方法について、実践的な例を通して説明します。EMA指標とローソク足の価格データを使って、プライスアクションエキスパートアドバイザー(EA)を開発する方法を学びます。さらに、この記事では関数型プログラミングのパラダイムについても紹介しています。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第08回）：パーセプトロン
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第08回）：パーセプトロン
パー​​セプトロン（単一隠れ層ネットワーク）は、基本的な自動取引に精通していて、ニューラルネットワークを試してみようとしている人にとって、優れた入門編となります。エキスパートアドバイザー(EA)用のMQL5ウィザードクラスの一部であるシグナルクラスアセンブリでこれをどのように実現できるかを段階的に見ていきます。
MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方（第4回）：三角移動平均 — 指標シグナル
MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方（第4回）：三角移動平均 — 指標シグナル
この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引（注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど）ができるEAまたは自動売買ロボットです。今回は、多時間枠または単一時間枠の「三角移動平均」という1つの指標のみを使用します。