Add a new article
ニューラルネットワークが簡単に（第69回）：密度に基づく行動方策の支持制約(SPOT)
ニューラルネットワークが簡単に（第69回）：密度に基づく行動方策の支持制約(SPOT)
オフライン学習では、固定されたデータセットを使用するため、環境の多様性をカバーする範囲が制限されます。学習過程において、私たちのエージェントはこのデータセットを超える行動を生成することができます。環境からのフィードバックがなければ、そのような行動の評価が正しいとどうやって確信できるのでしょうか。訓練データセット内のエージェントの方策を維持することは、訓練の信頼性を確保するために重要な要素となります。これが、この記事でお話しする内容です。
初心者からプロまでMQL5をマスターする（第2回）：基本的なデータ型と変数の使用
初心者からプロまでMQL5をマスターする（第2回）：基本的なデータ型と変数の使用
初心者向け連載の続きです。この記事では、定数や変数を作成する方法、日付や色、その他の便利なデータを書き込む方法を見ていきます。曜日や線のスタイル（実線、点線など）を列挙する方法も学びます。変数と式はプログラミングの基本です。これらは99%のプログラムに間違いなく存在するので、理解することは非常に重要です。したがって、この記事はとてもプログラミング初心者の役に立つでしょう。必要なプログラミング知識レベル：前回の記事（冒頭のリンク参照）の範囲内で、ごく基本的なものです。
ボラティリティベースの取引システムの構築と最適化の方法（チャイキンボラティリティ - CHV）
ボラティリティベースの取引システムの構築と最適化の方法（チャイキンボラティリティ - CHV）
この記事では、チャイキンボラティリティ（CHV、Chaikin Volatility）という名前の、ボラティリティに基づく後1つの指標を提供します。カスタム指標の使用方法と構築方法を確認した後、カスタム指標の構築方法を理解します。使用できるいくつかの簡単な戦略を共有し、どちらがより優れているかを理解するためにテストします。
データサイエンスと機械学習(第22回)：オートエンコーダニューラルネットワークを活用してノイズからシグナルへと移行することで、よりスマートな取引を実現する
データサイエンスと機械学習(第22回)：オートエンコーダニューラルネットワークを活用してノイズからシグナルへと移行することで、よりスマートな取引を実現する
目まぐるしく変化する金融市場の世界では、意味のあるシグナルをノイズから切り離すことが、取引を成功させるために極めて重要です。オートエンコーダは、洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャを採用するため、市場データ内の隠れたパターンを発見し、ノイズの多い入力を実用的な洞察に変換することに優れています。この記事では、オートエンコーダがいかに取引慣行に革命をもたらし、トレーダーに意思決定を強化し、今日のダイナミックな市場で競争力を得るための強力なツールを提供しているかを探ります。
フェアバリューギャップ(FVG)/不均衡取引方法をステップバイステップで学ぶ：スマートマネーコンセプトのアプローチ
フェアバリューギャップ(FVG)/不均衡取引方法をステップバイステップで学ぶ：スマートマネーコンセプトのアプローチ
フェアバリューギャップ(FVG)取引戦略に基づいて、MQL5で自動売買アルゴリズムを作成して実装するためのステップバイステップのガイドです。初心者にも経験豊富なトレーダーにも役立つエキスパートアドバイザー(EA)の作成に関する詳細なチュートリアルです。
MQL5入門（第5部）：MQL5における配列関数の入門ガイド
MQL5入門（第5部）：MQL5における配列関数の入門ガイド
全くの初心者のために作られた第5部では、MQL5配列の世界を探検してみましょう。この記事は、複雑なコーディングの概念を簡素化し、明快さと包括性に重点を置いています。質問が受け入れられ、知識が共有される、学習者のコミュニティに仲間入りしてください。
プログラミングパラダイムについて（第2部）：オブジェクト指向アプローチによるプライスアクションエキスパートアドバイザーの開発
プログラミングパラダイムについて（第2部）：オブジェクト指向アプローチによるプライスアクションエキスパートアドバイザーの開発
オブジェクト指向プログラミングのパラダイムとMQL5コードへの応用について学びます。この第2回目の記事では、オブジェクト指向プログラミングの具体的な内容をより深く掘り下げ、実践的な例を通して実体験を提供します。EMA指標とローソク足価格データを使用した、手続き型プライスアクションエキスパートアドバイザー(EA)をオブジェクト指向コードに変換する方法を学びます。
MQL5入門（第3部）：MQL5のコア要素をマスターする
MQL5入門（第3部）：MQL5のコア要素をマスターする
この初心者向けの記事では、MQL5プログラミングの基本を解説します。配列、カスタム関数、プリプロセッサ、イベント処理など、すべてのコードをわかりやすく説明し、すべての行にアクセスできるようにします。すべてのステップで理解を深める独自のアプローチで、MQL5のパワーを引き出しましょう。この記事はMQL5をマスターするための基礎となるもので、各コード行の説明に重点を置き、明確で充実した学習体験を提供します。
PythonとMetaTrader5 Pythonパッケージを使用した深層学習による予測と注文とONNXモデルファイル
PythonとMetaTrader5 Pythonパッケージを使用した深層学習による予測と注文とONNXモデルファイル
このプロジェクトでは、金融市場における深層学習に基づく予測にPythonを使用します。平均絶対誤差(MAE)、平均二乗誤差(MSE)、R二乗(R2)などの主要なメトリクスを使用してモデルのパフォーマンスをテストする複雑さを探求し、すべてを実行ファイルにまとめる方法を学びます。また、そのEAでONNXモデルファイルを作成します。
MQL5入門（第4部）：構造体、クラス、時間関数をマスターする
MQL5入門（第4部）：構造体、クラス、時間関数をマスターする
最新記事でMQL5プログラミングの秘密を解き明かしましょう。構造体、クラス、時間関数の本質に迫り、コーディングの旅に力を与えます。初心者から経験豊富な開発者まで、個のガイドは、MQL5をマスターするための貴重な洞察を提供し、複雑な概念を簡素化します。プログラミングのスキルを高め、アルゴリズム取引の世界で一歩先を行きましょう。
ニューラルネットワークが簡単に（第66回）：オフライン学習における探索問題
ニューラルネットワークが簡単に（第66回）：オフライン学習における探索問題
モデルは、用意された訓練データセットのデータを使用してオフラインで訓練されます。一定の利点がある反面、環境に関する情報が訓練データセットのサイズに大きく圧縮されてしまうというマイナス面もあります。それが逆に、探求の可能性を狭めています。この記事では、可能な限り多様なデータで訓練データセットを埋めることができる方法について考えます。
ニューラルネットワークが簡単に（第61回）：オフライン強化学習における楽観論の問題
ニューラルネットワークが簡単に（第61回）：オフライン強化学習における楽観論の問題
オフライン訓練では、訓練サンプルデータに基づいてエージェントの方策を最適化します。その結果、エージェントは自分の行動に自信を持つことができます。しかし、そのような楽観論は必ずしも正当化されるとは限らず、模型の操作中にリスクを増大させる可能性があります。今日は、こうしたリスクを軽減するための方法の1つを紹介しましょう。
多銘柄多期間指標の作成
多銘柄多期間指標の作成
この記事では、多銘柄、多期間の指標を作成する原則について見ていきます。また、エキスパートアドバイザー(EA)や他の指標から、このような指標のデータにアクセスする方法も紹介します。EAや指標でマルチ指標を使用する主な特徴について考察し、カスタム指標バッファを使用してそれらをプロットする方法を見ていきます。
MLモデルとストラテジーテスターの統合（結論）：価格予測のための回帰モデルの実装
MLモデルとストラテジーテスターの統合（結論）：価格予測のための回帰モデルの実装
この記事では、決定木に基づく回帰モデルの実装について説明します。モデルは金融資産の価格を予測しなければなりません。すでにデータを準備し、モデルを訓練評価し、調整最適化しました。ただし、このモデルはあくまで研究用であり、実際の取引に使用するものではないことに留意する必要があります。
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。
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。
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。
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3回）：銘柄名のプレフィックスおよび/またはサフィックスと取引時間セッションを追加しました
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3回）：銘柄名のプレフィックスおよび/またはサフィックスと取引時間セッションを追加しました
数人のトレーダー仲間から、プレフィックスやサフィックスを持つ銘柄名を持つブローカーでこの多通貨EAを使用する方法、およびこの多通貨EAで取引タイムゾーンや取引タイムセッションを実装する方法についてメールやコメントをいただきました。