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MQL5における修正グリッドヘッジEA（第2部）：シンプルなグリッドEAを作る

MQL5における修正グリッドヘッジEA（第2部）：シンプルなグリッドEAを作る

この記事では、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を使用した自動化について詳しく説明し、初期のバックテスト結果を分析します。この戦略には高い保有能力が必要であることを強調し、今後の回で距離、takeProfit、ロットサイズなどの主要パラメータを最適化する計画を概説します。本連載は、取引戦略の効率性と異なる市場環境への適応性を高めることを目的としています。
ケルトナーチャネル取引システムの構築とテスト

ケルトナーチャネル取引システムの構築とテスト

この記事では、金融市場において非常に重要な概念であるボラティリティを利用した取引システムを紹介します。ケルトナーチャネル指標を理解し、それをどのようにコードし、どのように簡単な取引戦略に基づいて取引システムを作成し、様々な資産でテストすることができるかを理解した上で、ケルトナーチャネル指標に基づく取引システムを提供します。
アルーン（Aroon）取引システムの構築とテスト

アルーン（Aroon）取引システムの構築とテスト

この記事では、指標の基本を学んだ後、どのようにアルーンの取引システムを構築できるかを学び、アルーンの指標に基づいた取引システムを構築するために必要なステップを紹介します。この取引システムを構築した後、利益が出るのかさらに最適化が必要なのかをテストします。
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第10回）：型破りなRBM

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第10回）：型破りなRBM

制限ボルツマンマシン（Restrictive Boltzmann Machine、RBM）は、基本的なレベルでは、次元削減による教師なし分類に長けた2層のニューラルネットワークです。その基本原理を採用し、常識にとらわれない方法で設計し直して訓練すれば有用なシグナルフィルタが得られるかどうかを検証します。
時系列マイニングのためのデータラベル（第6回）：ONNXを使用したEAへの応用とテスト

時系列マイニングのためのデータラベル（第6回）：ONNXを使用したEAへの応用とテスト

この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
時系列マイニングのためのデータラベル（第5回）：ソケットを使用したEAへの応用とテスト

時系列マイニングのためのデータラベル（第5回）：ソケットを使用したEAへの応用とテスト

この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
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。
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。
MQL5入門（第2部）：定義済み変数、共通関数、制御フロー文の操作

MQL5入門（第2部）：定義済み変数、共通関数、制御フロー文の操作

連載第2部の光り輝く旅に出かけましょう。これらの記事は単なるチュートリアルではなく、プログラミング初心者と魔法使いが共に集う魔法の世界への入り口です。この旅を本当に魔法のようなものにしているのは何でしょうか。連載第2部は、複雑な概念を誰にでも理解できるようにした、さわやかなシンプルさが際立っています。読者の質問にお答えしながら、双方向的に私たちと関わることで、充実した個別学習体験をお約束します。MQL5を理解することが誰にとっても冒険となるようなコミュニティを作りましょう。魔法の世界へようこそ。
PythonとMQL5を使用して初めてのグラスボックスモデルを作る

PythonとMQL5を使用して初めてのグラスボックスモデルを作る

機械学習モデルの解釈は難しく、このような高度なテクニックを使用して何らかの価値を得たいのであれば、モデルが予想から外れる理由を理解することが重要です。モデルの内部構造に対する包括的な洞察がなければ、モデルのパフォーマンスを低下させるバグを発見できないことがあります。予測できない機能のエンジニアリングに時間を浪費し、長期的にはモデルのパワーを十分に活用できない危険性があります。幸いなことに、モデルの内部で何が起こっているかを正確に見ることができる、洗練され、よく整備されたオールインワンソリューションがあります。
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。
トレーダーに優しい損切りと利食い

トレーダーに優しい損切りと利食い

損切り（ストップロス）と利食い（テイクプロフィット）は取引結果に大きな響を与えます。この記事では、最適な逆指値注文の値を見つけるためのいくつかの方法を見ていきます。
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。
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。
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。
リプレイシステムの開発（第31回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(V)

リプレイシステムの開発（第31回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(V)

リプレイ/シミュレーションの終了まで残り時間を表示できるタイマーが必要です。これは一見、シンプルで迅速な解決策に見えるかもしれません。多くの人は、取引サーバーが使用しているのと同じシステムを適応して使用しようとするだけです。しかし、この解決策を考えるとき、多くの人が考慮しないことがあります。リプレイでは、そしてシミュレーションではなおさら、時計の動きは異なるということです。こうしたことが、このようなシステムの構築を複雑にしています。
リプレイシステムの開発（第30回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(IV)

リプレイシステムの開発（第30回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(IV)

今日は、プログラマーとしての職業生活のさまざまな段階で非常に役立つテクニックを学びます。多くの場合、制限されているのはプラットフォーム自体ではなく、制限について話す人の知識です。この記事では、常識と創造性があれば、クレイジーなプログラムなどを作成することなく、MetaTrader 5 プラットフォームをより面白くて多用途にし、シンプルでありながら安全で信頼性の高いコードを作成できることを説明します。創造力を駆使して、ソース コードを1行も削除したり追加したりすることなく、既存のコードを変更します。
リプレイシステムの開発（第29回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(III)

リプレイシステムの開発（第29回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(III)

C_Mouseクラスを改良した後は、分析のためのまったく新しいフレームワークを作るためのクラスを作ることに集中しましょう。この新しいクラスを作るのに、継承やポリモーフィズムは使用しません。その代わりに、価格線に新しいオブジェクトを追加します。それがこの記事でやろうとしていることです。次回は、分析結果を変更する方法について見るつもりです。これらはすべて、C_Mouseクラスのコードを変更することなくおこなわれます。実際には、継承やポリモーフィズムを使用すれば、もっと簡単に実現できるでしょう。しかし、同じ結果を得る方法は他にもあります。
時系列マイニングのためのデータラベル（第4回）：ラベルデータを使用した解釈可能性の分解

時系列マイニングのためのデータラベル（第4回）：ラベルデータを使用した解釈可能性の分解

この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第09回）：K平均法とフラクタル波の組み合わせ

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第09回）：K平均法とフラクタル波の組み合わせ

K平均法では、まず無作為に生成されたクラスタ重心を使用するデータセットのマクロビューに焦点を当てたプロセスとしてデータポイントを集団化するアプローチを採用し、その後ズームインしてこれらの重心を調整してデータセットを正確に表現します。これを見て、その使用例をいくつか活用していきます。
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。
ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン（第3回）：振る舞いパターン1

ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン（第3回）：振る舞いパターン1

デザインパターンの新しい記事として、その1タイプである振る舞いパターンを取り上げ、作成されたオブジェクト間の通信を効果的に構築する方法について説明します。これらの振る舞いパターンを完成させることで、再利用可能かつ拡張可能で、テストされたソフトウェアをどのように作成し、構築できるかを理解できるようになります。
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入門（第１部）：アルゴリズム取引入門ガイド

MQL5入門（第１部）：アルゴリズム取引入門ガイド

この初心者向けMQL5プログラミングガイドで、魅力的なアルゴリズム取引の世界へ飛び込みましょう。MetaTrader 5を動かす言語であるMQL5のエッセンスを発見し、自動売買の世界を解明します。基本を理解することからコーディングの第一歩を踏み出すことまで、この記事はプログラミングの知識がなくてもアルゴリズム取引の可能性を解き放つ鍵となります。MQL5のエキサイティングな宇宙で、一緒に、シンプルさと洗練が出会う旅に出ましょう。