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リプレイシステムの開発（第50回）：物事は複雑になる(II)

リプレイシステムの開発（第50回）：物事は複雑になる(II)

チャートIDの問題を解決すると同時に、ユーザーが希望する資産の分析とシミュレーションに個人用テンプレートを使用できるようにする機能を提供し始めます。ここで提示される資料は教育目的のみであり、提示される概念の学習および習得以外の目的には決して適用されないものとします。
リプレイシステムの開発（第49回）：物事は複雑になる(I)

リプレイシステムの開発（第49回）：物事は複雑になる(I)

この記事では、物事は少し複雑になります。前回の記事で紹介した内容を使用して、ユーザーが独自のテンプレートを使用できるようにテンプレート ファイルを開きます。ただし、MetaTrader 5の負荷を軽減するために指標を改良していく予定なので、変更は徐々におこなっていく予定です。
行列分解：より実用的なモデリング

行列分解：より実用的なモデリング

行と列ではなく列のみが指定されているため、行列モデリングが少し奇妙であることに気付かなかったかもしれません。行列分解を実行するコードを読むと、これは非常に奇妙に見えます。行と列がリストされていることを期待していた場合、因数分解しようとしたときに混乱する可能性があります。さらに、この行列モデリング方法は最適ではありません。これは、この方法で行列をモデル化すると、いくつかの制限に遭遇し、より適切な方法でモデル化がおこなわれていれば必要のない他の方法や関数を使用せざるを得なくなるためです。
リプレイシステムの開発（第47回）：Chart Tradeプロジェクト(VI)

リプレイシステムの開発（第47回）：Chart Tradeプロジェクト(VI)

ついに、Chart Trade指標はEAと相互作用を開始し、情報をインタラクティブに転送できるようにします。そこで今回は、この指標を改良し、どのEAでも使えるような機能的なものにします。これにより、Chart Trade指標にアクセスし、実際にEAに接続されているかのように操作できるようになります。しかし、以前よりもずっと興味深い方法でそれをおこなうつもりです。
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第１回）：メッセージングインターフェイスの構築

MQL5で取引管理者パネルを作成する（第１回）：メッセージングインターフェイスの構築

この記事では、システム管理者を対象に、プラットフォーム内で他のトレーダーと直接コミュニケーションを図るための、MetaTrader 5用メッセージングインターフェイスの作成について説明します。ソーシャルプラットフォームとMQL5との最近の統合により、さまざまなチャンネルに素早くシグナルをブロードキャストことができるようになりました。YESかNOのどちらかをクリックするだけで、送られてきたシグナルを検証できることをご想像ください。詳しくは本稿をご覧ください。
古典的な戦略を再構築する（第5回）：USDZARの多銘柄分析

古典的な戦略を再構築する（第5回）：USDZARの多銘柄分析

この連載では、古典的な戦略を再検討し、AIを使って戦略を改善できるかどうかを検証します。今日の記事では、複数の相関する証券をまとめて分析するという一般的な戦略について検討し、エキゾチックな通貨ペアであるUSDZAR（米ドル/南アフリカランド）に焦点を当てます。
コードロックアルゴリズム（CLA）

コードロックアルゴリズム（CLA）

この記事では、コードロックを単なるセキュリティメカニズムとしてではなく、複雑な最適化問題を解くためのツールとして再考し、新たな視点から捉えます。セキュリティ装置にとどまらず、最適化への革新的アプローチのインスピレーション源となるコードロックの世界をご紹介します。各ロックが特定の問題の解を表す「ロック」の母集団を作り、機械学習や取引システム開発など様々な分野でこれらのロックを「ピッキング」し、最適解を見つけるアルゴリズムを構築します。
彗尾アルゴリズム(CTA)

彗尾アルゴリズム(CTA)

この記事では、ユニークな宇宙物体である彗星と、太陽に接近する際に形成されるその印象的な尾にインスパイアされた「彗尾最適化アルゴリズム(CTA: Comet Tail Algorithm)」について考察します。このアルゴリズムは、彗星とその尾の運動の概念に基づき、最適化問題の最適解を見つけることを目的としています。
亀甲進化アルゴリズム(TSEA)

亀甲進化アルゴリズム(TSEA)

これは、亀の甲羅の進化にインスパイアされたユニークな最適化アルゴリズムです。TSEAアルゴリズムは、問題に対する最適解を表す構造化された皮膚領域が徐々に形成される様子をエミュレートします。最良の解は「硬く」なり、外側に近い位置に配置され、成功しなかった解は「柔らかい」ままで内側に留まります。このアルゴリズムは、質と距離に基づく解のクラスタリングを利用し、成功率の低い選択肢を保持しながら、柔軟性と適応性を提供します。
リプレイシステムの開発（第46回）：Chart Tradeプロジェクト(V)

リプレイシステムの開発（第46回）：Chart Tradeプロジェクト(V)

アプリケーションを動作させるために必要なファイルを探すのに時間を浪費していませんか。すべてを実行ファイルに含めてみてはどうでしょうか。そうすれば、ファイルを探す必要がなくなります。多くの人がこのような配布・保管方法を採用していることは知っていますが、少なくとも、実行ファイルの配布や保管に関してはもっと適切な方法があります。ここで紹介する方法は、MQL5だけでなく、MetaTrader 5そのものを優れたアシスタントとして使うことができるので、非常に便利です。しかも、理解するのはそれほど難しくありません。
SMAとEMAを使った自動最適化された利益確定と指標パラメータの例

SMAとEMAを使った自動最適化された利益確定と指標パラメータの例

この記事では、機械学習とテクニカル分析を組み合わせた、FX取引向けの高度なEAを紹介します。アップル株取引を中心に、適応的な最適化やリスク管理、複数の取引戦略を活用しています。バックテストでは、収益性が高い一方で、大きなドローダウンを伴う結果が得られており、さらなる改良の余地が示唆されています。
移動エントロピーを用いた時系列の因果分析

移動エントロピーを用いた時系列の因果分析

この記事では、統計的因果関係をどのように活用して予測変数を特定できるかを解説します。因果性と移動エントロピーの関連性を探り、2つの変数間で情報がどの方向に伝達されているかを検出するためのMQL5コードを紹介します。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
母集団最適化アルゴリズム：群鳥アルゴリズム(BSA)

母集団最適化アルゴリズム：群鳥アルゴリズム(BSA)

本稿では、自然界における鳥の群れの集団的な相互作用に着想を得た、鳥の群れに基づくアルゴリズム(BSA)を探求します。飛行、警戒、採餌行動の切り替えなど、BSAの個体にはさまざまな探索戦略があるため、このアルゴリズムは多面的なものとなっています。鳥の群れ、コミュニケーション、適応性、先導と追随の原理を利用し、効率的に最適解を見つけます。
母集団最適化アルゴリズム：クジラ最適化アルゴリズム(WOA)

母集団最適化アルゴリズム：クジラ最適化アルゴリズム(WOA)

(WOA)は、ザトウクジラの行動と狩猟戦略に着想を得たメタヒューリスティクスアルゴリズムです。WOAの主なアイデアは、クジラが獲物の周囲に泡を作り、螺旋状の動きで獲物に襲いかかる、いわゆる「バブルネット」と呼ばれる捕食方法を模倣することです。
母集団最適化アルゴリズム：ボイドアルゴリズム

母集団最適化アルゴリズム：ボイドアルゴリズム

この記事では、動物の群れ行動のユニークな例に基づいたボイドアルゴリズムについて考察しています。その結果、ボイドアルゴリズムは、「群知能（Swarm Intelligence）」の名の下に統合されたアルゴリズム群全体の基礎となった。
母集団アルゴリズムのハイブリダイゼーション：逐次構造と並列構造

母集団アルゴリズムのハイブリダイゼーション：逐次構造と並列構造

ここでは、最適化アルゴリズムのハイブリダイゼーションの世界に飛び込み、3つの主要なタイプ、すなわち戦略混合、逐次ハイブリダイゼーション、並列ハイブリダイゼーションについて見ていきます。関連する最適化アルゴリズムを組み合わせ、テストする一連の実験をおこないます。