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時系列マイニングのためのデータラベル（第1回）：EA操作チャートでトレンドマーカー付きデータセットを作成する
時系列マイニングのためのデータラベル（第1回）：EA操作チャートでトレンドマーカー付きデータセットを作成する
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、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。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。
時系列マイニングのためのデータラベル（第2回）：Pythonを使ってトレンドマーカー付きデータセットを作成する
時系列マイニングのためのデータラベル（第2回）：Pythonを使ってトレンドマーカー付きデータセットを作成する
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、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。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。
MQL5の圏論（第19回）：自然性の正方形の帰納法
MQL5の圏論（第19回）：自然性の正方形の帰納法
自然性の正方形の帰納法を考えることで、自然変換について考察を続けます。MQL5ウィザードで組み立てられたエキスパートアドバイザー(EA)の多通貨の実装には若干の制約があるため、スクリプトでデータ分類能力を紹介しています。主な用途は、価格変動の分類とその予測です。
取引トランザクション：リクエストとレスポンスの構造体、説明、ロギング
取引トランザクション：リクエストとレスポンスの構造体、説明、ロギング
この記事では、取引リクエストの構造体、すなわち、リクエストの作成、サーバーに送信する前の事前検証、取引リクエストに対するサーバーの応答、および取引トランザクションの構造体の取り扱いについて検討します。取引注文をサーバーに送信するためのシンプルで便利な関数を作成し、すべての議論された内容に基づいて、取引トランザクションを通知するEAを作成します。
ニューラルネットワークが簡単に（第51回）：Behavior-Guided Actor-Critic (BAC)
ニューラルネットワークが簡単に（第51回）：Behavior-Guided Actor-Critic (BAC)
最後の2つの記事では、エントロピー正則化を報酬関数に組み込んだSoft Actor-Criticアルゴリズムについて検討しました。このアプローチは環境探索とモデル活用のバランスをとりますが、適用できるのは確率モデルのみです。今回の記事では、確率モデルと確定モデルの両方に適用できる代替アプローチを提案します。
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ（第V部）：新鮮なアングル
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ（第V部）：新鮮なアングル
この記事では、私が長い時間をかけてたどり着いた、アルゴリズム取引に対するまったく異なるアプローチを紹介します。もちろん、これはすべて私の総当たり攻撃プログラムに関係しています。これには、複数の問題を同時に解決できるように多くの変更が加えられています。とはいえ、この記事はより一般的で可能な限りシンプルなものであるため、総当たり攻撃について何も知らない読者にも適しています。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第14回）：シミュレーターの誕生(IV)
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第14回）：シミュレーターの誕生(IV)
この記事ではシミュレーターの開発段階を続けます。 今回は、ランダムウォークタイプの動きを効果的に作成する方法を見ていきます。このような動きには非常に興味をそそられます。資本市場で起こるすべてのことの基礎がそれによって形成されるためです。さらに、市場分析をおこなう上で基本となるいくつかの概念についても理解を深めていきます。
ニューラルネットワークが簡単に（第49回）：Soft Actor-Critic
ニューラルネットワークが簡単に（第49回）：Soft Actor-Critic
連続行動空間の問題を解決するための強化学習アルゴリズムについての議論を続けます。この記事では、Soft Actor-Critic (SAC)アルゴリズムについて説明します。SACの主な利点は、期待される報酬を最大化するだけでなく、行動のエントロピー（多様性）を最大化する最適な方策を見つけられることです。
離散ハートレー変換
離散ハートレー変換
この記事では、スペクトル分析と信号処理の方法の1つである離散ハートレー変換について説明します。信号のフィルタリング、スペクトルの分析などが可能になります。DHTの能力は離散フーリエ変換の能力に劣りません。ただし、DFTとは異なり、DHTは実数のみを使用するため、実際の実装がより便利であり、その適用結果はより視覚的です。
MQL5の構造体とデータ表示メソッド
MQL5の構造体とデータ表示メソッド
この記事では、MqlDateTime、MqlTick、MqlRates、MqlBookInfoの各構造体と、それらからデータを表示するメソッドについて見ていきます。構造体のすべてのフィールドを表示するためには、標準的なArrayPrint()関数があります。この関数では、配列に含まれるデータを便利な表形式で、扱われる構造体の型とともに表示します。
StringFormat()：レビューと既成の例
StringFormat()：レビューと既成の例
この記事では、PrintFormat()関数のレビューを続けます。StringFormat()を使った文字列の書式設定と、そのプログラムでのさらなる使用法について簡単に説明します。また、ターミナル操作ログに銘柄データを表示するためのテンプレートも作成します。この記事は、初心者にも経験豊富な開発者にも役立つでしょう。
PrintFormat()を調べてすぐ使える例を適用する
PrintFormat()を調べてすぐ使える例を適用する
この記事は、初心者にも経験豊富な開発者にも役立つでしょう。PrintFormat()関数について調べ、文字列フォーマットの例を分析し、ターミナルのログに様々な情報を表示するためのテンプレートを書きます。
ニューラルネットワークが簡単に（第48回）：Q関数値の過大評価を減らす方法
ニューラルネットワークが簡単に（第48回）：Q関数値の過大評価を減らす方法
前回は、連続的な行動空間でモデルを学習できるDDPG法を紹介しました。しかし、他のQ学習法と同様、DDPGはQ関数値を過大評価しやすくなります。この問題によって、しばしば最適でない戦略でエージェントを訓練することになります。この記事では、前述の問題を克服するためのいくつかのアプローチを見ていきます。
ニューラルネットワークが簡単に（第45回）：状態探索スキルの訓練
ニューラルネットワークが簡単に（第45回）：状態探索スキルの訓練
明示的な報酬関数なしに有用なスキルを訓練することは、階層的強化学習における主な課題の1つです。前回までに、この問題を解くための2つのアルゴリズムを紹介しましたが、環境調査の完全性についての疑問は残されています。この記事では、スキル訓練に対する異なるアプローチを示します。その使用は、システムの現在の状態に直接依存します。
ニューラルネットワークが簡単に（第44回）：ダイナミクスを意識したスキルの習得
ニューラルネットワークが簡単に（第44回）：ダイナミクスを意識したスキルの習得
前回は、様々なスキルを学習するアルゴリズムを提供するDIAYN法を紹介しました。習得したスキルはさまざまな仕事に活用できます。しかし、そのようなスキルは予測不可能なこともあり、使いこなすのは難しくなります。この記事では、予測可能なスキルを学習するアルゴリズムについて見ていきます。
MQL5の圏論（第17回）：関手とモノイド
MQL5の圏論（第17回）：関手とモノイド
関手を題材にしたシリーズの最終回となる今回は、圏としてのモノイドを再考します。この連載ですでに紹介したモノイドは、多層パーセプトロンとともに、ポジションサイジングの補助に使われます。
さまざまな移動平均タイプをテストして、それらがどの程度洞察力に富むかを確認する
さまざまな移動平均タイプをテストして、それらがどの程度洞察力に富むかを確認する
多くのトレーダーにとって移動平均指標が重要であることは周知の事実です。取引に役立つ移動平均タイプは他にもあります。この記事ではこれらのタイプを特定し、それぞれのタイプと最も人気のある単純移動平均タイプを簡単に比較して、どれが最良の結果を示すことができるかを確認します。
初めてのMetaTrader VPS：ステップバイステップ
初めてのMetaTrader VPS：ステップバイステップ
自動売買ロボットやコピー取引を利用していると必ず、遅かれ早かれ、取引プラットフォーム用に信頼できる24時間365日のホスティングサーバーをレンタルする必要性を認識するようになります。様々な理由から、MetaTrader VPSの使用が推奨されます。このサービスの支払いとサブスクリプションはMQL5.communityのアカウントで管理できます。
アプリケーションを使用してMQL5の関数を理解する
アプリケーションを使用してMQL5の関数を理解する
関数はどのプログラミング言語においても重要なものです。関数は、開発者が同じことを繰り返さないことを意味するDRY (Do not Repeat Yourself)の概念を適用するのに役立つなどの多くのメリットを提供します。この記事では、関数に関する詳細情報と、物事を複雑にすることなく取引システムを強化するために、あらゆるシステムで使用または呼び出しできる簡単なアプリケーションを作成して、MQL5で独自の関数を作成する方法について説明します。
回帰指標を用いたONNXモデルの評価
回帰指標を用いたONNXモデルの評価
回帰とは、ラベル付けされていない例から実際の値を予測するタスクのことです。いわゆる回帰メトリクスは、回帰モデルの予測精度を評価するために使用されます。
MQL5の圏論（第16回）：多層パーセプトロンと関手
MQL5の圏論（第16回）：多層パーセプトロンと関手
本連載16回目となる今回は、関手と、それが人工ニューラルネットワークを使ってどのように実装できるかを見ていきます。当連載ではこれまで、ボラティリティを予測するというアプローチをとってきましたが、今回はポジションのエントリーとエグジットのシグナルを設定するためのカスタムシグナルクラスの実装を試みます。