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MQL5のALGLIB数値解析ライブラリ
MQL5のALGLIB数値解析ライブラリ
この記事では、ALGLIB3.19数値分析ライブラリ、その応用、金融データ分析の効率を向上させる新しいアルゴリズムについて簡単に説明します。
エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート（第2部）：出来高指標とビルウィリアムズの指標
エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート（第2部）：出来高指標とビルウィリアムズの指標
この記事では、標準的な出来高指標とビルウィリアムズ指標のカテゴリについて見ていきます。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAで指標を使用するためのすぐに使えるテンプレートを作成します。
MQL5における代替リスクリターン指標
MQL5における代替リスクリターン指標
本稿では、シャープレシオの代替指標とされるいくつかのリスクリターン指標の実装を紹介し、その特徴を分析するために仮想資本曲線を検証します。
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ（第VI部）：循環最適化
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ（第VI部）：循環最適化
この記事では、MetaTrader 4および5の取引の自動化チェーン全体を完成するだけでなく、より興味深いことができるようになった改善の最初の部分を示します。今後、このソリューションにより、EAの作成と最適化の両方を完全に自動化し、効果的な取引構成を見つけるための人件費を最小限に抑えることができます。
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2回）：指標シグナル：多時間枠放物線SAR指標
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2回）：指標シグナル：多時間枠放物線SAR指標
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、PERIOD_M15からPERIOD_D1までの多時間枠でパラボリックSARまたはiSARという1つの指標のみを使用します。
ニューラルネットワークが簡単に（第53回）：報酬の分解
ニューラルネットワークが簡単に（第53回）：報酬の分解
報酬関数を正しく選択することの重要性については、すでに何度かお話ししました。報酬関数は、個々の行動に報酬またはペナルティを追加することでエージェントの望ましい行動を刺激するために使用されます。しかし、エージェントによる信号の解読については未解決のままです。この記事では、訓練されたエージェントに個々のシグナルを送信するという観点からの報酬分解について説明します。
MQL5での発注を理解する
MQL5での発注を理解する
取引システムを構築する際には、効果的に処理しなければならない作業があります。この作業は、注文の発注、または作成された取引システムに注文を自動的に処理させることです。これはあらゆる取引システムにおいて極めて重要だからです。この記事では、発注が効果的な取引システムを作成する作業のために理解する必要があるほとんどのトピックについて説明します。
エキスパートアドバイザーのQ値の開発
エキスパートアドバイザーのQ値の開発
この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)がストラテジーテスターで表示できる品質スコアを開発する方法を見ていきます。Van TharpとSunny Harrisという2つの有名な計算方法を見てみましょう。
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。
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。
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。
もうひとつ別の MQL5 OOP クラス
もうひとつ別の MQL5 OOP クラス
本稿では一からオブジェクト指向 Expert Advisor を構築する方法をお伝えします。トレードの理論的考えを着想することからその考えを実験的世界で実現する MQL5 EA をプログラムするまでです。実践から学ぶことは IMHO で成功への確実な方法です。よってみなさんが最終的に Forex ロボットのコーディングをするために考えを整理できる方法を確認していただけるよう実例を示していきます。また私の目標はみなさんにオブジェクト指向の原理に忠実に従うようお勧めすることです。
ニューラルネットワークが簡単に（第37回）：スパースアテンション(Sparse Attention)
ニューラルネットワークが簡単に（第37回）：スパースアテンション(Sparse Attention)
前回は、アテンションメカニズムをアーキテクチャーに用いたリレーショナルモデルについて説明しました。これらのモデルの特徴の1つは、コンピューティングリソースを集中的に利用することです。今回は、セルフアテンションブロック内部の演算回数を減らす仕組みの1つについて考えてみたいと思います。これにより、モデルの一般的なパフォーマンスが向上します。
ONNXモデルをクラスでラップする
ONNXモデルをクラスでラップする
オブジェクト指向プログラミングは、読みやすく修正しやすい、よりコンパクトなコードの作成を可能にします。ここでは3つのONNXモデルの例を見てみましょう。
MQL5における圏論（第12回）：順序
MQL5における圏論（第12回）：順序
この記事は、MQL5でのグラフの圏論実装に従う連載の一部であり、順序について詳しく説明します。2つの主要な順序タイプを検討することで、順序理論の概念が取引の意思決定に情報を提供する上で、モノイド集合をどのようにサポートできるかを検証します。
MQL5の圏論（第11回）：グラフ
MQL5の圏論（第11回）：グラフ
この記事は、MQL5での圏論の実装を考察する連載の続きです。ここでは、取引システムへのクローズアウト戦略を開発する際に、グラフ理論をモノイドやその他のデータ構造とどのように統合できるかを検討します。
古いトレンドトレーディング戦略の再検討：2つのストキャスティクス、MAとフィボナッチ
古いトレンドトレーディング戦略の再検討：2つのストキャスティクス、MAとフィボナッチ
古い取引戦略。この記事では、純粋にテクニカルな方法でトレンドをフォローするための戦略の1つを紹介します。これは純粋なテクニカル戦略で、シグナルとターゲットを出すためにいくつかのテクニカル指標とツールを使用します。戦略の構成要素は次の通りです。14期間のストキャスティクス、5期間のストキャスティクス、200期間の移動平均線、フィボナッチ予測ツール（目標設定用）。
平均足と移動平均を組み合わせると良好なシグナルを提供できるのか
平均足と移動平均を組み合わせると良好なシグナルを提供できるのか
戦略を組み合わせることで、より良い機会が得られる可能性があります。指標やパターンを組み合わせたり、さらに良いことに指標とパターンを組み合わせたりして、追加の確認要素を得ることができます。移動平均はトレンドを確認し、それに乗るのに役立ちます。これらは、そのシンプルさと、分析に付加価値をもたらす実証済みの実績により、最もよく知られているテクニカル指標です。
シンプルな平均回帰取引戦略
シンプルな平均回帰取引戦略
平均回帰とは、トレーダーが価格が何らかの形の均衡に戻ることを期待する逆張り取引の一種で、通常は平均値または別の中心的傾向の統計によって測定されます。
MQL5の圏論（第10回）：モノイド群
MQL5の圏論（第10回）：モノイド群
MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。ここでは、モノイド集合を正規化して、より幅広いモノイド集合とデータ型にわたって比較しやすくする手段としてモノイド群を見ていきます。