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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第26回）：移動平均とハースト指数
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第26回）：移動平均とハースト指数
ハースト指数は、時系列データが長期間にわたってどれだけ自己相関しているかを示す指標です。ハースト指数は、時系列データの長期的な特性を捉えることがわかっているため、経済や金融に限らず、幅広い時系列分析において重要な役割を果たします。本稿では、ハースト指数を移動平均線と組み合わせることで、トレーダーにとって有用なシグナルをどのように得られるかを検討し、その潜在的なメリットに焦点を当てます。
MQL5で日次ドローダウンリミッターEAを作成する
MQL5で日次ドローダウンリミッターEAを作成する
この記事では、取引アルゴリズムに基づくエキスパートアドバイザー(EA)の作成方法を、詳細な観点から解説しています。これはMQL5のシステムを自動化し、デイリードローダウンをコントロールするのに役立ちます。
MQLプロジェクトでJSON Data APIを使用する
MQLプロジェクトでJSON Data APIを使用する
MetaTraderにはないデータを使用できることを想像してみてください。価格分析とテクニカル分析による指標からデータを得るだけです。取引力を一段と高めるデータにアクセスできることを想像してみてください。APIデータを通して他のソフトウェア、マクロ分析手法、超高度ツールの出力をMetaTraderを通じてミックスすれば、MetaTraderソフトウェアのパワーを倍増させることができます。この記事では、APIの使い方を教え、便利で価値のあるAPIデータサービスを紹介します。
データサイエンスと機械学習（第25回）：回帰型ニューラルネットワーク(RNN)を用いたFX時系列予測
データサイエンスと機械学習（第25回）：回帰型ニューラルネットワーク(RNN)を用いたFX時系列予測
回帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network: RNN)は、過去の情報を活用して将来の出来事を予測することに優れています。その驚くべき予測能力は、さまざまな領域で応用され、大きな成功を収めています。この記事では、外為市場のトレンドを予測するためにRNNモデルを導入し、外為取引における予測精度を高める可能性を示します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第25回）：多時間枠のテストと取引
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第25回）：多時間枠のテストと取引
アセンブリクラスで使用されているMQL5コードアーキテクチャの制限によって、複数の時間枠に基づく戦略は、デフォルトではウィザードで組み立てられたEAではテストできません。今回は、二次移動平均を使用したケーススタディで、複数の時間枠を使用する戦略について、この制限を回避する可能性を探ります。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第5回）：通知システム（パート3）
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第5回）：通知システム（パート3）
本稿ではWhatsAppとMetaTrader 5を統合して通知する方法を紹介します。理解を容易にするためにフローチャートを掲載し、統合におけるセキュリティ対策の重要性について説明します。指標の主な目的は、自動化によって分析を簡素化することであり、特定の条件が満たされたときにユーザーに警告するための通知方法を含むべきです。詳しくは本稿で説明します。
取引戦略の開発を実践する
取引戦略の開発を実践する
この記事では、独自の取引戦略の開発を試みます。どんな取引戦略も、何らかの統計的優位性に基づいていなければなりません。しかも、この利点は長く続くべきです。
MQL5入門（第6部）：MQL5における配列関数の入門ガイド (II)
MQL5入門（第6部）：MQL5における配列関数の入門ガイド (II)
MQL5の旅の次の段階を始めましょう。この洞察に満ちて初心者に優しい記事では、残りの配列関数について調べ、複雑な概念を解明し、効率的な取引戦略を作成できるようにします。ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse、ArraySortについて説明します。アルゴリズム取引の専門知識を、これらの必要不可欠な配列関数で高めてください。一緒にMQL5マスターへの道を歩みましょう。
PythonとMQL5を使用した取引戦略の自動パラメータ最適化
PythonとMQL5を使用した取引戦略の自動パラメータ最適化
取引戦略とパラメータを自己最適化するアルゴリズムには、いくつかの種類があります。これらのアルゴリズムは、過去と現在の市場データに基づいて取引戦略を自動的に改善するために使用されます。この記事では、そのうちの1つをpythonとMQL5の例で見ていきます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第23回）：CNN
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第23回）：CNN
畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN)もまた、多次元のデータセットを主要な構成要素に分解することに特化した機械学習アルゴリズムです。一般的にどのように達成されるかを見て、別のMQL5ウィザードシグナルクラスのトレーダーへの応用の可能性を探ります。
MQL5でゾーン回復マーチンゲール戦略を開発する
MQL5でゾーン回復マーチンゲール戦略を開発する
この記事では、ゾーン回復取引アルゴリズムに基づくエキスパートアドバイザー(EA)の作成に向けて実施すべきステップについて、詳細な観点から論じています。これは、アルゴリズムトレーダーの時間を節約するシステムの自動化に役立ちます。
ニューラルネットワークが簡単に（第79回）：状態の文脈におけるFeature Aggregated Queries (FAQ)
ニューラルネットワークが簡単に（第79回）：状態の文脈におけるFeature Aggregated Queries (FAQ)
前回の記事では、画像内のオブジェクトを検出する方法の1つを紹介しました。ただし、静的な画像の処理は、私たちが分析する価格のダイナミクスのような動的な時系列の処理とは多少異なります。この記事では、私たちが解決しようとしている問題にやや近い、ビデオ中の物体を検出する方法について考えます。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第5回）：通知システム（パート2）
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第5回）：通知システム（パート2）
今日は、PythonとTelegram Bot APIと連携して、MQL5のパワーを活用した MetaTrader 5指標通知のための実用的なTelegram統合について説明します。ポイントが見逃がされることがないように、すべてを詳細に説明します。このプロジェクトが終了する頃には、ご自分のプロジェクトに応用できる貴重な洞察を得ることができるでしょう。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第5回）：通知システム（パート1）
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第5回）：通知システム（パート1）
本連載で作成するTrend Constraint指標からのシグナル通知を受信するためのTelegramとWhatsAppの統合を説明するために、メインのMQL5コードを特定のコードスニペットに分解します。これにより、トレーダーや開発者（初心者か経験豊富かを問わず）が簡単にコンセプトを把握できるようになります。まず、MetaTrader 5の通知に関する設定と、ユーザーにとってのその意義について説明します。これは、開発者が自分のシステムにさらに応用するためのメモを事前に取るのに役立ちます。
独自のLLMをEAに統合する（第4部）：GPUを使った独自のLLMの訓練
独自のLLMをEAに統合する（第4部）：GPUを使った独自のLLMの訓練
今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。
因果推論における傾向スコア
因果推論における傾向スコア
本稿では、因果推論におけるマッチングについて考察します。マッチングは、データセット内の類似した観測を比較するために使用されます。これは因果関係を正しく判定し、バイアスを取り除くために必要なことです。著者は、訓練されていない新しいデータではより安定する、機械学習に基づく取引システムを構築する際に、これがどのように役立つかを説明しています。傾向スコアは因果推論において中心的な役割を果たし、広く用いられています。
MetaTraderのMultibot（第2回）：動的テンプレートの改良
MetaTraderのMultibot（第2回）：動的テンプレートの改良
前回の記事のテーマを発展させ、より柔軟で機能的なテンプレートを作成することにしました。このテンプレートは、より大きな機能を持ち、フリーランスとして、また外部ソリューションとの統合機能を備えた多通貨多期間EAを開発するためのベースとして効果的に使用することができます。
ニューラルネットワークが簡単に（第76回）：Multi-future Transformerで多様な相互作用パターンを探る
ニューラルネットワークが簡単に（第76回）：Multi-future Transformerで多様な相互作用パターンを探る
この記事では、今後の値動きを予測するというトピックを続けます。Multi-future Transformerのアーキテクチャーをお見せします。その主なアイデアは、未来のマルチモーダル分布をいくつかのユニモーダル分布に分解することで、シーンのエージェント間の相互作用のさまざまなモデルを効果的にシミュレートすることができるというものです。
Break of Structure (BoS)戦略のステップバイステップガイド
Break of Structure (BoS)戦略のステップバイステップガイド
Break of Structure (BoS)戦略に基づく自動売買アルゴリズム開発のための包括的ガイドです。MQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を作成し、MetaTrader 5でテストするためのあらゆる側面に関する詳細情報（価格サポートとレジスタンスの分析からリスク管理まで）が含まれています。
MQL5取引ツールキット（第1回）：ポジション管理EX5ライブラリ
MQL5取引ツールキット（第1回）：ポジション管理EX5ライブラリ
MQL5で様々なポジション操作を管理するための開発者用ツールキットの作成方法をご紹介します。この記事では、MQL5でポジション管理タスクを処理する際に発生するさまざまなエラーの自動処理とレポートも含め、簡単なものから高度なものまでポジション管理操作を実行する関数ライブラリ(ex5)の作成方法を紹介します。
独自のLLMをEAに統合する（第3部）：CPUを使った独自のLLMの訓練
独自のLLMをEAに統合する（第3部）：CPUを使った独自のLLMの訓練
今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。
古典的戦略の再構築：原油
古典的戦略の再構築：原油
この記事では、教師あり機械学習アルゴリズムを活用することで、古典的な原油取引戦略を強化することを目的として、原油取引戦略を再検討します。ブレント原油価格とWTI原油価格のスプレッドに基づいて、将来のブレント原油価格を予測する最小二乗モデルを構築します。目標は、将来のブレント価格変動の先行指標を特定することです。
予測による統計的裁定取引
予測による統計的裁定取引
統計的裁定取引について調べ、共和分で相関する銘柄をPythonで検索し、ピアソン係数の指標を作成し、PythonとONNX モデルで予測をおこなって統計的裁定取引を行うEAを作成します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第20回）：関数同定問題
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第20回）：関数同定問題
関数同定問題は、研究対象のデータセットをマッピングする基本モデルがどのようなものであるかについて、最小限の仮定から始める回帰の形式です。ベイズ法やニューラルネットワークでも実装可能ですが、ここでは遺伝的アルゴリズムによる実装が、MQL5ウィザードで使用可能なExpertSignalクラスのカスタマイズにどのように役立つかを見ていきます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第19回）：ベイズ推定
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第19回）：ベイズ推定
ベイズ推定とは、新しい情報が入手可能になったときに確率仮説を更新するためにベイズの定理を採用することです。これは直感的に時系列分析への適応につながるので、シグナルだけでなく、資金管理やトレーリングストップのためのカスタムクラスを構築する際に、これをどのように利用できるか見てみましょう。
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第4部）：シンプルなグリッド戦略の最適化（I）
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第4部）：シンプルなグリッド戦略の最適化（I）
この第4部では、以前に開発したシンプルヘッジとシンプルグリッドエキスパートアドバイザー(EA)を再考します。最適な戦略の使用を目指し、数学的分析と総当り攻撃アプローチを通じてシンプルグリッドEAを改良することに焦点を移します。戦略の数学的最適化について深く掘り下げ、後の回でコーディングに基づく最適化を探求するための舞台を整えます。