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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第32回）：正則化
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第32回）：正則化
正則化とは、ニューラルネットワークのさまざまな層全体に適用される離散的な重み付けに比例して、損失関数にペナルティを与える形式です。様々な正則化形式について、ウィザードで組み立てたEAを使ったテスト実行で、この正則化が持つ重要性を見てみます。
古典的な戦略を再構築する（第5回）：USDZARの多銘柄分析
古典的な戦略を再構築する（第5回）：USDZARの多銘柄分析
この連載では、古典的な戦略を再検討し、AIを使って戦略を改善できるかどうかを検証します。今日の記事では、複数の相関する証券をまとめて分析するという一般的な戦略について検討し、エキゾチックな通貨ペアであるUSDZAR（米ドル/南アフリカランド）に焦点を当てます。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第8回）：エキスパートアドバイザーの開発 (I)
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第8回）：エキスパートアドバイザーの開発 (I)
今回は、前回の記事で作成した指標を元に、MQL5で最初のエキスパートアドバイザー(EA)を作成します。リスク管理を含め、取引プロセスを自動化するために必要な全機能を紹介します。これにより、手動の取引執行から自動化されたシステムへとスムーズに移行できるメリットがあります。
MQL5の統合：Python
MQL5の統合：Python
Pythonは、特に金融、データサイエンス、人工知能、機械学習の分野で多くの特徴を持つ、よく知られた人気のプログラミング言語です。また、Pythonは取引にも有効な強力なツールです。MQL5では、この強力な言語を統合して使用することで、目的を効果的に達成することができます。本記事では、Pythonの基本的な情報を学んだ後、MQL5でPythonを統合して使用する方法を紹介します。
アルゴリズム取引のリスクマネージャー
アルゴリズム取引のリスクマネージャー
本稿の目的は、リスクマネージャーを利用する必要性を証明し、アルゴリズム取引におけるリスク管理の原則を別クラスで実践することで、金融市場におけるデイ取引と投資におけるリスク標準化アプローチの有効性を誰もが検証できるようにすることです。この記事では、アルゴリズム取引用のリスクマネージャークラスを作成します。これは、手動取引のリスクマネージャーの作成について述べた前回の記事の論理的な続きです。
独自のLLMをEAに総合する（第5部）： LLMを使った取引戦略の開発とテスト(I) - 微調整
独自のLLMをEAに総合する（第5部）： LLMを使った取引戦略の開発とテスト(I) - 微調整
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（ファインチューニング）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。
ニューラルネットワークが簡単に（第88回）：Time-series Dense Encoder (TiDE)
ニューラルネットワークが簡単に（第88回）：Time-series Dense Encoder (TiDE)
研究者たちは、より正確な予測を得るために、しばしばモデルを複雑化します。しかし、その結果として、モデルの訓練やメンテナンスにかかるコストも増加します。この増大したコストは常に正当化されるのでしょうか。本記事では、シンプルで高速な線形モデルの特性を活かし、複雑なアーキテクチャを持つ最新モデルに匹敵する結果を示すアルゴリズムを紹介します。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第11回）：最適化の自動化（最初のステップ）
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第11回）：最適化の自動化（最初のステップ）
良いEAを得るためには、取引戦略の複数のインスタンスから優れたパラメータセットを選択する必要があります。これを実現するためには、さまざまな銘柄で最適化を行い、最良の結果を選ぶという手動のプロセスがあります。しかし、この作業をプログラムに任せ、より生産的な活動に専念したほうが効率的です。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第10回）：文字列からオブジェクトを作成する
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第10回）：文字列からオブジェクトを作成する
エキスパートアドバイザー(EA)の開発計画は複数の段階で構成されており、中間結果はデータベースに保存されます。しかし、これらの結果はオブジェクトとしてではなく、文字列や数値としてのみ抽出できます。したがって、データベースから読み込んだ文字列を基に、EAで目的のオブジェクトを再構築する方法が必要です。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第31回）：損失関数の選択
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第31回）：損失関数の選択
損失関数は、機械学習アルゴリズムの重要な指標です。これは、与えられたパラメータセットが目標に対してどれだけうまく機能しているかを定量的に評価し、学習プロセスにフィードバックを提供する役割を果たします。本記事では、MQL5のカスタムウィザードクラスを使って、損失関数のさまざまな形式を探っていきます。
MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第2回）：MQL5からTelegramへのシグナル送信
MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第2回）：MQL5からTelegramへのシグナル送信
この記事では、移動平均クロスオーバーシグナルをTelegramに送信するMQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。移動平均クロスオーバーから売買シグナルを生成し、MQL5で必要なコードを実装し、統合がシームレスに機能するようにするプロセスを詳しく説明します。その結果、リアルタイムの取引アラートをTelegramのグループチャットに直接提供するシステムが完成します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第30回）：機械学習におけるバッチ正規化のスポットライト
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第30回）：機械学習におけるバッチ正規化のスポットライト
バッチ正規化とは、ニューラルネットワークのような機械学習アルゴリズムに投入するデータの前処理です。これは、アルゴリズムが使用する活性化の種類を常に意識しながらおこなわれます。そこで、エキスパートアドバイザー(EA)を使って、そのメリットを享受するためのさまざまなアプローチを探ります。
MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第1回）：MQL5からTelegramへのメッセージ送信
MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第1回）：MQL5からTelegramへのメッセージ送信
この記事では、MQL5を使用してEAを作成し、Telegramに自動でメッセージを送信する方法を説明します。ボットのAPIトークンやチャットIDといった必要なパラメータを設定し、HTTP POSTリクエストを実行してメッセージを配信する流れを学びます。また、応答を処理し、万が一メッセージ送信が失敗した場合には、トラブルシューティングについても解説します。最終的には、MQL5を通じてTelegramにメッセージを送るボットを構築する手順をマスターします。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第3回）：使用中のトレンド変化の検出
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第3回）：使用中のトレンド変化の検出
この記事では、経済ニュースの発表、投資家の行動、さまざまな要因が市場のトレンド反転にどのような影響を与えるかを探ります。ビデオによる説明もあり、MQL5のコードをプログラムに組み込むことで、トレンドの反転を検出し、警告を発し、市場の状況に応じて適切な行動を取ることができます。これは、本連載の過去の記事に基づいています。
MQL5で動的な多銘柄多期間の相対力指標(RSI)指標ダッシュボードを作成する
MQL5で動的な多銘柄多期間の相対力指標(RSI)指標ダッシュボードを作成する
この記事では、MQL5を使用して、動的に複数の銘柄と時間枠にわたるRSI指標のダッシュボードを開発し、トレーダーにリアルタイムでRSI値を提供する方法を解説します。このダッシュボードには、インタラクティブなボタン、リアルタイム更新、色分けされた指標が搭載されており、トレーダーがより的確な意思決定をおこなうためのサポートをします。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第28回）：学習率に関する入門書によるGANの再検討
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第28回）：学習率に関する入門書によるGANの再検討
学習率（Learning Rate）とは、多くの機械学習アルゴリズムの学習プロセスにおいて、学習目標に向かうステップの大きさのことです。以前の記事で検証したニューラルネットワークの一種である生成的敵対的ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Network)のパフォーマンスに、その多くのスケジュールと形式が与える影響を検証します。
MQL5取引ツールキット（第2回）：ポジション管理EX5ライブラリの拡張と実装
MQL5取引ツールキット（第2回）：ポジション管理EX5ライブラリの拡張と実装
MQL5コードやプロジェクトでEX5ライブラリをインポートして使用する方法をご紹介します。今回は、既存のライブラリにポジション管理関数を追加し、2つのエキスパートアドバイザー(EA)を作成することで、EX5ライブラリを拡張します。最初の例では、可変指数ダイナミック平均(VIDyA: Variable Index Dynamic Average)テクニカル指標を使用して、トレーリングストップ取引戦略EAを開発し、2番目の例では、取引パネルを使用して、ポジションの監視、オープン、クローズ、および修正をおこないます。この2つの例では、アップグレードされたEX5ポジション管理ライブラリの使用方法と実装方法を紹介します。
MQL5とPythonで自己最適化EAを構築する
MQL5とPythonで自己最適化EAを構築する
この記事では、市況に基づいて取引戦略を自律的に選択変更できるエキスパートアドバイザー(EA)を構築する方法について解説します。マルコフ連鎖の基本を学び、それがアルゴリズムトレードにどのように役立つかを探っていきます。
ニューラルネットワークが簡単に（第84回）：RevIN (Reversible Normalization)
ニューラルネットワークが簡単に（第84回）：RevIN (Reversible Normalization)
入力データの前処理がモデル訓練の安定性に大きく寄与することは、すでに広く知られています。オンラインで「生」の入力データを処理するために、バッチ正規化層が頻繁に使用されますが、時には逆の手順が求められる場合もあります。この記事では、この問題を解決するための1つのアプローチについて解説します。
MQL5でのもみ合いレンジブレイクアウト戦略に基づくエキスパートアドバイザー(EA)の開発
MQL5でのもみ合いレンジブレイクアウト戦略に基づくエキスパートアドバイザー(EA)の開発
この記事では、もみ合い期間後の価格ブレイクアウトを活用したエキスパートアドバイザー(EA)の作成手順を説明します。トレーダーは、もみ合いレンジを特定し、ブレイクアウトレベルを設定することで、この戦略に基づいて取引判断を自動化できます。EAは、誤ったブレイクアウトを回避しつつ、明確なエントリポイントとエグジットポイントを提供することを目的としています。
MQL5入門（第8回）：初心者のためのEA構築ガイド(II)
MQL5入門（第8回）：初心者のためのEA構築ガイド(II)
この記事では、MQL5フォーラムでよく見られる初心者からの質問を取り上げ、実践的な解決策を紹介します。売買やローソク足の価格取得、取引限度額の設定、取引期間や利益/損失の閾値の管理といった基本的なタスクを自動売買で実行する方法を学びます。MQL5でのこれらの概念の理解と実装を強化するため、ステップごとのガイダンスも提供します。
初心者のためのMQL5におけるファンダメンタル分析とテクニカル分析戦略の組み合わせ
初心者のためのMQL5におけるファンダメンタル分析とテクニカル分析戦略の組み合わせ
この記事では、トレンドフォローとファンダメンタル分析の原則を1つのエキスパートアドバイザー(EA)にシームレスに統合し、より強固な取引戦略を構築する方法について説明します。MQL5を活用して、誰でも簡単にカスタマイズされた取引アルゴリズムを作成できることを紹介します。
MQL5でインタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェイスを作成する（第2回）：コントロールと応答性の追加
MQL5でインタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェイスを作成する（第2回）：コントロールと応答性の追加
ダイナミックな機能でMQL5のGUIパネルを強化することで、ユーザーの取引体験を大幅に向上させることができます。インタラクティブな要素、ホバー効果、リアルタイムのデータ更新を取り入れることで、パネルは現代のトレーダーにとって強力なツールとなるでしょう。
データサイエンスと機械学習(第26回)：時系列予測における究極の戦い - LSTM対GRUニューラルネットワーク
データサイエンスと機械学習(第26回)：時系列予測における究極の戦い - LSTM対GRUニューラルネットワーク
前回の記事では、データの長期的な依存関係をうまく捉えられないにもかかわらず、利益を上げる戦略を構築できる単純RNNについて説明しました。この記事では、LSTM (Long-Short Term Memory)とGRU (Gated Recurrent Unit)の両方について説明します。この2つは、単純RNNの欠点を克服し、それを凌駕するために紹介されました。