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非線形指標
非線形指標
今回は、非線形指標を構築する方法と取引での使用について、いくつか考えてみたいと思います。MetaTraderの取引プラットフォームには、非線形なアプローチを使用する指標がかなりあります。
ニューラルネットワークが簡単に（第32部）：分散型Q学習
ニューラルネットワークが簡単に（第32部）：分散型Q学習
この連載で前回Q学習法を紹介しました。この手法は、各行動の報酬を平均化するものです。2017年には、報酬分布関数を研究する際に、より大きな成果を示す2つの研究が発表されました。そのような技術を使って、私たちの問題を解決する可能性を考えてみましょう。
Frames Analyzerツールによるタイムトレード間隔の魔法
Frames Analyzerツールによるタイムトレード間隔の魔法
Frames Analyzerとは何でしょうか。これは、パラメータ最適化の直後に作成されたMQDファイルまたはデータベースを読み取ることにより、ストラテジーテスター内外でパラメータ最適化中に最適化フレームを分析するためのエキスパートアドバイザー（EA)のプラグインモジュールです。これらの最適化の結果はFrames Analyzerツールを使用している他のユーザーと共有して、結果について話し合うことができます。
ニューラルネットワークが簡単に（第29部）：Advantage Actor-Criticアルゴリズム
ニューラルネットワークが簡単に（第29部）：Advantage Actor-Criticアルゴリズム
本連載のこれまでの記事で、2つの強化学習アルゴリズムを見てきました。それぞれに長所と短所があります。このような場合ではよくあることですが、次に、2つの方法の良いところを組み合わせてアルゴリズムにすることが考え出されます。そうすれば、それぞれの欠点が補われることになります。今回は、そのような手法の1つを紹介します。
ニューラルネットワークが簡単に（第28部）：方策勾配アルゴリズム
ニューラルネットワークが簡単に（第28部）：方策勾配アルゴリズム
強化学習法の研究を続けます。前回は、Deep Q-Learning手法に触れました。この手法では、特定の状況下でとった行動に応じて、これから得られる報酬を予測するようにモデルを訓練します。そして、方策と期待される報酬に応じた行動がとられます。ただし、Q関数を近似的に求めることは必ずしも可能ではありません。その近似が望ましい結果を生み出さないこともあります。このような場合、効用関数ではなく、行動の直接的な方針（戦略）に対して、近似的な手法が適用されます。その1つが方策勾配です。
ニューラルネットワークが簡単に（第24部）：転移学習用ツールの改善
ニューラルネットワークが簡単に（第24部）：転移学習用ツールの改善
前回の記事では、ニューラルネットワークのアーキテクチャを作成および編集するためのツールを作成しました。今日はこのツールでの作業を続けて、より使いやすくします。これは、私たちのトピックから一歩離れていると思われるかもしれませんが、うまく整理されたワークスペースは、結果を達成する上で重要な役割を果たすと思われないでしょうか。
ニューラルネットワークが簡単に（第21部）：変分オートエンコーダ(Variational autoencoder、VAE)
ニューラルネットワークが簡単に（第21部）：変分オートエンコーダ(Variational autoencoder、VAE)
前回の記事で、オートエンコーダアルゴリズムについて学びました。他のアルゴリズム同様、このアルゴリズムには長所と短所があります。元の実装では、オートエンコーダは、訓練標本からオブジェクトを可能な限り分離するために使用されます。今回はその短所への対処法についてお話します。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第22部）：新規受注システム(V)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第22部）：新規受注システム(V)
今日は、新しい受注システムの開発を進めていきます。新しいシステムを導入するのはそう簡単なことではありません。プロセスが非常に複雑になるような問題がしばしば発生します。このような問題が発生したときは、一度立ち止まって、自分たちの進むべき方向を再分析しなければなりません。
ニューラルネットワークが簡単に（第18部）：アソシエーションルール
ニューラルネットワークが簡単に（第18部）：アソシエーションルール
この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。
ニューラルネットワークが簡単に（第17部）：次元削減
ニューラルネットワークが簡単に（第17部）：次元削減
今回は、人工知能モデルについて引き続き説明します。具体的には、教師なし学習アルゴリズムについて学びます。クラスタリングアルゴリズムの1つについては既に説明しました。今回は、次元削減に関連する問題を解決する方法のバリエーションを紹介します。
モスクワ取引所(MOEX)の指値注文を使用した自動グリッド取引
モスクワ取引所(MOEX)の指値注文を使用した自動グリッド取引
この記事では、MOEXでの作業を目的としたMetaTrader 5用のMQL5エキスパートアドバイザー(EA)の開発について考察します。EAは、MetaTrader 5ターミナルを使用して、グリッド戦略に従いながらMOEXで取引することになります。EAには、ストップロスとテイクプロフィットによるポジションの決済、および特定の市況での未決注文の削除が含まれます。
ニューラルネットワークが簡単に（第14部）：データクラスタリング
ニューラルネットワークが簡単に（第14部）：データクラスタリング
前回の記事を公開してから1年以上が経過しました。アイデアを修正して新しいアプローチを開発するには、これはかなりの時間です。この新しい記事では、以前に使用された教師あり学習法から逸れようと思います。今回は、教師なし学習アルゴリズムについて説明します。特に、クラスタリングアルゴリズムの1つであるk-meansについて検討していきます。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第12部）：Times and Trade (I)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第12部）：Times and Trade (I)
今日は、注文の流れを読むために、高速な解釈を持つTimes & Tradeを作成します。これは、システムを構築していくうえで最初の部分です。次回は、足りない情報を補って、システムを完成させる予定です。この新しい機能を実装するために、エキスパートアドバイザー(EA)のコードにいくつかの新しいものを追加する必要があります。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第7部）：価格別出来高の追加(I)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第7部）：価格別出来高の追加(I)
価格別出来高は、現存する最も強力なインジケータの1つです。ある程度の自信を持って取引するには、チャートにはこのインジケータが必須です。このインジケータはよく「テープリーディング」を好むトレーダーに使われますが、プライスアクションのみを使用して取引する場合にも活用できます。
単一チャート上の複数インジケータ(第06部）：MetaTrader 5をRADシステムに変える(II)
単一チャート上の複数インジケータ(第06部）：MetaTrader 5をRADシステムに変える(II)
前回の記事では、MetaTrader 5のオブジェクトを使ってChart Tradeを作成し、プラットフォームをRADシステムに変える方法を紹介しました。このシステムは非常によく機能しており、読者の多くは、提案されたシステムの機能を拡張できるようなライブラリを作成することをお考えになったのではないでしょうか。これに基づいて、より直感的で使い勝手の良いEAを開発することも可能でしょう。
単一チャート上の複数インジケータ（第05部）：MetaTrader 5をRADシステムに変える（I）
単一チャート上の複数インジケータ（第05部）：MetaTrader 5をRADシステムに変える（I）
プログラミングはできなくても創造性に富んだ素晴らしいアイデアを持っている人はたくさんいます。しかし、プログラミングの知識がないため、これらのアイデアを実行に移すことができないのです。MetaTrader5のプラットフォームそのものをIDEのように使って、Chart Tradeを作成する方法を一緒に見てみましょう。
チャートをより面白くする: 背景の追加
チャートをより面白くする: 背景の追加
多くのワークステーションには、ユーザーに関する何かを語る代表的な画像が含まれています。これらの画像は、作業環境をより美しくエキサイティングなものにします。背景を追加してチャートをより面白くする方法を見てみましょう。
MetaTrader 5のWebSocket — WindowsAPIの使用
MetaTrader 5のWebSocket — WindowsAPIの使用
この記事では、WinHttp.dllを使用してMetaTrader 5プログラム用のWebSocketクライアントを作成します。クライアントは最終的にクラスとして実装され、Binary.com WebSocketAPIに対してもテストされます。
マーケットからエキスパートアドバイザーを選択する正しい方法
マーケットからエキスパートアドバイザーを選択する正しい方法
この記事では、エキスパートアドバイザーを購入する際に注意すべき重要なポイントのいくつかを検討します。また、利益を増やし、お金を賢く使ってこの支出から利益を得る方法を探します。また、記事を読み終われば、シンプルで無料の製品を使用しても収益を得られることがわかると思います。
MQL5の行列とベクトル
MQL5の行列とベクトル
特別な「matrix」と「vector」データ型を使用すると、数学表記に非常に近いコードを作成することができます。行列とベクトルのメソッドを使用すると、計算でネストされたループを作成したり配列で正しいインデックスを作成したりする必要がなくなるため、複雑なプログラムの開発における信頼性と速度が向上します。