新しい記事を追加
Python + MetaTrader 5：データ、機能、プロトタイプのための高速研究フレームワーク
Python + MetaTrader 5：データ、機能、プロトタイプのための高速研究フレームワーク
本記事では、PythonとMetaTrader 5の統合によって、研究の柔軟性と取引実行を単一のワークフローに統合できることを示しています。Pythonはデータ分析、特徴量選択、モデル学習に使用され、MetaTrader 5はテストおよび取引自動化に使用されます。このアプローチにより、ソリューションを実運用へ移行するプロセスが簡素化され、再現性が向上し、トレードシステムの開発がより迅速かつ構造化されます。
決定論的振動型探索（DOS）
決定論的振動型探索（DOS）
決定論的振動型探索(DOS, Deterministic Oscillatory Search)アルゴリズムは、乱数を使用せずに勾配法と群知能アルゴリズムの利点を組み合わせた、革新的な大域最適化手法です。適応度の振動と勾配状態メカニズムによって、DOSは複雑な探索空間を決定論的に探索することができます。
マルコフ状態遷移行列に基づくニューラルネットワークを用いた自己学習型エキスパートアドバイザー
マルコフ状態遷移行列に基づくニューラルネットワークを用いた自己学習型エキスパートアドバイザー
マルコフ状態遷移行列に基づくニューラルネットワークを用いた自己学習型EA。本記事では、ALGLIB MQL5ライブラリで開発した多層ニューラルネットワーク(MLP)とマルコフ連鎖を組み合わせた自己学習型EAについて解説します。マルコフ連鎖とニューラルネットワークをどのように統合し、FX予測へ応用できるのでしょうか。
マルコフ連鎖に基づく行列予測モデル
マルコフ連鎖に基づく行列予測モデル
マルコフ連鎖に基づいた行列予測モデルを作成します。マルコフ連鎖とは何でしょうか。また、マルコフ連鎖を外国為替取引にどのように活用できるのでしょうか。
価格変動：数理モデルとテクニカル分析
価格変動：数理モデルとテクニカル分析
為替通貨ペアの価格変動を予測することは、トレーディング成功における重要な要素です。本記事では、さまざまな価格変動モデルを検討し、それぞれの利点と欠点を分析するとともに、実際のトレード戦略への応用可能性を探ります。また、隠れたパターンを特定し、予測精度を向上させるためのアプローチについても考察します。
市場シミュレーション（第20回）：SQL入門(III)
市場シミュレーション（第20回）：SQL入門(III)
約10件程度のレコードを含むデータベースでも操作をおこなうことはできますが、15,000件を超えるレコードを含むファイルを使って作業したほうが、内容をはるかに理解しやすくなります。つまり、そのようなデータベースを手作業で作成しようとすると、膨大な作業になってしまうということです。しかし、教育目的で利用可能な、そのようなデータベースをダウンロードできる場所を見つけるのは簡単ではありません。ですが、実際にはその必要はありません。MetaTrader 5を使えば、自分たちでデータベースを作成できるからです。本日の記事では、その方法について見ていきます。
MQL5における取引へのコンピュータビジョンの統合（第2回）：アーキテクチャを2D RGB画像解析に拡張する
MQL5における取引へのコンピュータビジョンの統合（第2回）：アーキテクチャを2D RGB画像解析に拡張する
取引におけるコンピュータビジョン：仕組みと開発手順本記事では、RGB画像として価格チャートを認識するアルゴリズムを構築し、アテンション機構と双方向LSTM層を用いる方法について説明します。結果として、EURUSDの価格を予測する動作モデルを構築し、検証セクションにおいて最大55%の正解率を得ます。
ラクダアルゴリズム(CA)
ラクダアルゴリズム(CA)
ラクダアルゴリズムは2016年に開発され、砂漠におけるラクダの行動をシミュレートして最適化問題を解く手法です。本アルゴリズムは、温度、補給、持久力といった要素を考慮しています。また、本記事では改良版であるCAmも紹介しており、ガウス分布による解生成とオアシス効果パラメータの最適化という主要な改良が含まれています。
機械学習ベースの取引システムにおける隠れマルコフモデル
機械学習ベースの取引システムにおける隠れマルコフモデル
隠れマルコフモデル(HMM, Hidden Markov Models)は、観測された事象が、マルコフ過程を形成する未観測（隠れ）状態の系列に依存するような逐次データを解析するために設計された、確率的モデルの強力なクラスです。HMMの主要な仮定には、隠れ状態に対するマルコフ性（すなわち、次の状態への遷移確率は現在の状態のみに依存すること）と、現在の隠れ状態が既知である場合における観測の独立性が含まれます。
ヒルベルト＝シュミット独立性基準(HSIC)
ヒルベルト＝シュミット独立性基準(HSIC)
データ内の線形および非線形依存関係を検出するために設計されたノンパラメトリック統計検定HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criterion)について解説します。MQL5言語におけるHSIC計算アルゴリズムとして、厳密な置換検定とガンマ近似の2つの実装を提案します。また、特徴量と目的変数の間の非線形関係をモデル化した合成データを用いて、本手法の有効性を示します。
フラクタルベースアルゴリズム(FBA)
フラクタルベースアルゴリズム(FBA)
最適化問題を解くための、フラクタルアプローチに基づく新しいメタヒューリスティック手法を紹介します。本アルゴリズムは、探索空間を分割しながら有望な領域を順次特定し分割していくことで、自己相似的なフラクタル構造を形成し、計算資源を最も有望な領域へ集中的に投入します。さらに、より良い解を指向する独自の突然変異メカニズムにより、探索空間における探索と活用の最適なバランスを実現し、アルゴリズムの効率を大幅に向上させています。
市場シミュレーション（第19回）：SQL入門(II)
市場シミュレーション（第19回）：SQL入門(II)
最初のSQLに関する記事でも説明したように、SQLにすでに組み込まれていることを実現するために、わざわざ時間をかけて手続きをプログラミングする意味はありません。しかし、基礎を理解していなければ、SQLを使って何かをおこなうことも、このツールが提供する機能を十分に活用することもできません。そこで今回の記事では、データベースにおける基本的な作業をどのようにおこなうかを見ていきます。
FX裁定取引：リスク管理を伴う公正価値への回帰を目指す行列取引システム
FX裁定取引：リスク管理を伴う公正価値への回帰を目指す行列取引システム
本記事では、クロスレート計算アルゴリズムの詳細な説明、不均衡マトリクスの可視化、さらに効率的な取引のためのMinDiscrepancyおよびMaxRiskパラメータの最適な設定方法について解説します。本システムは、クロスレートを用いて各通貨ペアの「公正価値」を自動的に算出し、価格が公正価値より低い方向へ乖離した場合には買いシグナルを、高い方向へ乖離した場合には売りシグナルを生成します。
カオス最適化アルゴリズム(COA)：続編
カオス最適化アルゴリズム(COA)：続編
引き続き、カオス最適化アルゴリズムの研究を進めていきます。記事の後半では、アルゴリズムの実装、テスト、および結論といった実践的な側面について述べます。
カオス最適化アルゴリズム(COA)
カオス最適化アルゴリズム(COA)
本記事では、カオス理論と適応型探索メカニズムを組み合わせた改良型カオス最適化(COA)を紹介します。このアルゴリズムでは、複数のカオス写像と慣性成分を利用して探索空間を効率的に走査します。また、金融最適化におけるカオス的手法の理論的基盤についても解説します。
価格変動の角度分析：金融市場予測のためのハイブリッドモデル
価格変動の角度分析：金融市場予測のためのハイブリッドモデル
金融市場の角度分析とは何でしょうか。プライスアクションにおける「角度」をどのように活用すれば、機械学習によって67%の予測精度を達成できるのでしょうか。さらに、角度特徴量を用いた回帰モデルと分類モデルをどのように統合し、実用可能なアルゴリズムへと落とし込むことができるのでしょうか。ギャンはこれとどのような関係があるのでしょうか。価格変動の角度が機械学習において有効な指標である理由は何でしょうか。
市場シミュレーション（第18回）：SQL入門(I)
市場シミュレーション（第18回）：SQL入門(I)
使用するSQLプログラムがMySQLであっても、SQL Server、SQLite、OpenSQL、あるいはその他のものであっても問題ではありません。これらはすべて共通点を持っており、その共通要素がSQL言語です。たとえMySQL Workbenchを使用しない場合でも、MetaEditorやMQL5を通じてデータベースを直接操作し、MetaTrader 5上で操作することが可能です。ただしそのためにはSQLの知識が必要になります。ここでは、その基本を学習します。
CatBoost AIによるレンコ足の予測
CatBoost AIによるレンコ足の予測
AIを用いてレンコ足をどのように活用するのでしょうか。本記事では、最大59.27%の予測精度を実現したForex向けレンコ足トレーディングを題材に解説していきます。まず、レンコ足がどのように市場ノイズを除去するのか、その利点を見ていきます。さらに、なぜ価格パターンよりも出来高の方が重要なのかを学び、EURUSDに最適なレンコ足ブロックサイズの設定方法についても掘り下げます。また、CatBoost、Python、MetaTrader 5を組み合わせ、自分自身のレンコ足予測システムを構築する手順をステップごとに解説します。従来のテクニカル分析を超えるアプローチを求めるトレーダーに最適な内容です。
FX裁定取引：関係性評価パネル
FX裁定取引：関係性評価パネル
MQL5における裁定取引分析パネルの開発について説明します。さまざまな方法で、Forexで理論為替レートを導き出すにはどうすればよいでしょうか。市場価格と理論為替レートとの乖離を把握し、ある通貨を別の通貨に交換する裁定取引（三角裁定取引など）の収益機会を評価するためのインジケーターを作成します。
一次元特異スペクトル解析
一次元特異スペクトル解析
本記事では、特異スペクトル解析(SSA, Singular Spectrum Analysis)法の理論的および実践的側面について考察します。SSAは時系列解析の有効な手法の一つであり、時系列の複雑な構造を、トレンド、季節性（周期的）変動、ノイズなどの単純な成分へ分解して表現することを可能にします。
ペアトレード：Zスコアの差に基づく自動最適化機能を備えたアルゴリズム取引
ペアトレード：Zスコアの差に基づく自動最適化機能を備えたアルゴリズム取引
この記事では、ペアトレードとは何か、そして相関トレードがどのように機能するのかを解説します。また、ペアトレードを自動化するためのEA（エキスパートアドバイザー）を作成し、さらに過去データに基づいてこの取引アルゴリズムを自動最適化する機能も追加していきます。加えて、プロジェクトの一環として、Zスコアを用いて2つの通貨ペア間の差異を計算する方法についても学びます。
サンゴ礁最適化(CRO)
サンゴ礁最適化(CRO)
サンゴ礁の形成および発展過程に着想を得たメタヒューリスティクス手法であるサンゴ礁最適化(CRO, Coral Reef Optimization)アルゴリズムを包括的に解析します。このアルゴリズムは、放卵放精、体内発生、幼生定着、無性生殖、ならびに限られた礁空間を巡る競争といった、サンゴの進化過程における主要な生物学的現象をモデル化したものです。特に、本記事では改良版アルゴリズムに重点を置いて説明します。
市場シミュレーション（第17回）：ソケット(XI)
市場シミュレーション（第17回）：ソケット(XI)
MetaTrader 5上で実行されるコードの実装自体は、それほど難しいものではありません。しかし、いくつか考慮すべき重要な点があります。これはシステムを正しく動作させるために必要です。ここで重要な点を1つ覚えておいてください。実際には1つのプログラムだけが動作するわけではありません。現実には、3つのプログラムを同時に実行する必要があります。それぞれのプログラムが相互に連携し、通信できるように設計して構造化することが重要です。また、それぞれが他のプログラムの処理内容を認識できる必要があります。
市場シミュレーション（第16回）：ソケット(X)
市場シミュレーション（第16回）：ソケット(X)
このチャレンジも終盤に差し掛かっていますが、その前に、今回の内容と前回の記事の2つの記事をしっかり理解しておく必要があります。そうすることで、次の記事をより深く理解できるようになります。次の記事では、MQL5プログラミングに関連する部分のみを扱う予定です。また、できるだけ分かりやすく説明するように努めます。しかし、これら2つの記事の内容を理解していない場合、次の記事を理解することは難しくなるでしょう。内容が段階的に積み重なっていく構造になっているからです。達成すべき目標に近づくほど、必要となる理解や実装すべき要素は増えていきます。
バトルロイヤル最適化(BRO)
バトルロイヤル最適化(BRO)
本記事では、Battle Royale Optimizer（バトルロイヤル最適化アルゴリズム）について解説します。このアルゴリズムは、各解が近傍解と競合し、「ダメージ」を蓄積し、ある閾値を超えた場合に置き換えられ、さらに現在の最良解の周囲へと探索空間を周期的に縮小していくというメタヒューリスティックです。あわせて、擬似コードおよびCAOBROクラスのMQL5実装も紹介します。また、近傍探索、最良解への移動、適応的なデルタ区間といった主要な処理も含まれています。テスト結果としては、Hilly関数、Forest関数、Megacity関数における評価が示されており、本手法の強みと限界が明らかにされています。さらに、popSizeやmaxDamageといった重要パラメータを調整しながら実験し、検証できる基盤も提供されています。
市場シミュレーション（第15回）：ソケット(IX)
市場シミュレーション（第15回）：ソケット(IX)
本記事では、これまで実演してきた内容、すなわち「ExcelユーザーがMetaTrader 5上で操作できるようにする方法」の一例について解説します。ここで扱うのは、注文送信やポジションの新規建て・決済をExcel側から直接実行する方法ではなく、ExcelからMetaTrader 5上のEAにそれらの操作を指示する方法です。ユーザーはExcelを用いて特定銘柄のファンダメンタル分析をおこない、その結果をもとに、Excelだけを使ってMetaTrader 5上で稼働しているエキスパートアドバイザー(EA)に対し、特定ポジションの新規建てまたは決済を指示できるようにします。
市場シミュレーション（第13回）：ソケット(VII)
市場シミュレーション（第13回）：ソケット(VII)
xlwingsなど、Excelへの直接的な読み書きを可能にするパッケージを用いて何かを開発する場合には、すべてのプログラム、関数、または手続きは実行され、その処理を完了すると同時に終了するという点に注意する必要があります。どれだけ工夫をしても、それらを継続的なループ処理として動作させ続けることはできません。
市場シミュレーション（第12回）：ソケット(VI)
市場シミュレーション（第12回）：ソケット(VI)
本記事では、Pythonコードを他のプログラム内で使用する際に発生する特定の問題や課題をどのように解決するかについて説明します。特に、ExcelとMetaTrader 5を併用する際に生じる一般的な問題を取り上げ、その具体例を示します。なお、この連携の実現にはPythonを使用します。ただし、この実装には小さな欠点があります。この問題は常に発生するわけではなく、特定の状況下でのみ起こります。そして、実際に発生した場合には、その原因を理解することが重要です。本日の記事では、この問題の解決方法について解説を開始します。
共和分株式による統計的裁定取引（第10回）：構造変化の検出
共和分株式による統計的裁定取引（第10回）：構造変化の検出
本記事では、ペア関係における構造変化を検出するためのChow検定と、構造変化の監視および早期検出のための累積平方和(CUSUM)の適用について解説します。例として、NvidiaとIntelの提携発表および米国政府による対外貿易関税の発表を取り上げ、それぞれ「傾きの反転」と「切片のシフト」の事例として説明します。すべてのPythonテストスクリプトも提供します。
ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第7回）：Trade Day of the Week概念の実証研究
ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第7回）：Trade Day of the Week概念の実証研究
ラリー・ウィリアムズのTrade Day of the Week (TDW)概念の実証研究です。時間ベースの市場バイアスを、MQL5を用いてどのように測定、検証、活用できるかを示します。曜日ごとの勝率やパフォーマンスを分析するための実践的なフレームワークを提示し、短期取引システムの改善に役立てる方法を解説します。
MQL5取引ツール（第12回）：相関行列ダッシュボードのインタラクティブ機能の強化
MQL5取引ツール（第12回）：相関行列ダッシュボードのインタラクティブ機能の強化
MQL5における相関行列ダッシュボードを強化し、パネルのドラッグ操作、最小化と最大化、ボタンや時間足に対するホバー効果、マウスイベント処理などを追加することで、ユーザー体験の向上を図ります。さらに、相関の強さに基づく銘柄の並び替え（昇順、降順）、相関値表示とp値表示の切り替え、ライトテーマとダークテーマの切り替え、動的なカラー更新も実装します。
古典的な戦略を再構築する（第21回）：ボリンジャーバンドとRSIのアンサンブル戦略の発見
古典的な戦略を再構築する（第21回）：ボリンジャーバンドとRSIのアンサンブル戦略の発見
EURUSD市場を対象としたアンサンブル型アルゴリズム取引戦略の開発について説明します。この戦略は、ボリンジャーバンドとRSI（相対力指数）を組み合わせたものです。初期のルールベース戦略は高品質なシグナルを生成した一方で、取引頻度が低く、収益性にも限界がありました。その後、複数の戦略バリエーションを反復的に評価した結果、市場に対する理解の誤り、ノイズの増加、パフォーマンスの劣化といった問題が明らかになりました。これらの課題に対し、統計的学習アルゴリズムを適切に活用し、モデリング対象をテクニカル指標へと再定義し、適切なスケーリングを適用したうえで、機械学習による予測と従来の取引ルールを組み合わせることで、最終的には許容可能なシグナル品質を維持しながら、収益性と取引頻度の大幅な改善を達成しました。
MQL5取引ツール（第11回）：ヒートマップおよび標準モード対応相関行列ダッシュボード（ピアソン、スピアマン、ケンドール）
MQL5取引ツール（第11回）：ヒートマップおよび標準モード対応相関行列ダッシュボード（ピアソン、スピアマン、ケンドール）
MQL5で相関行列ダッシュボードを構築し、ピアソン、スピアマン、ケンドールの各手法を用いて、指定した時間足およびバー数に基づいて資産間の相関関係を算出します。色の閾値と星印によってp値の有意性を示す標準モードに加え、相関の強さをグラデーションで可視化するヒートマップモードを実装します。さらに、時間足選択ツール、モード切り替え、動的な凡例を備えたインタラクティブなユーザーインターフェースを搭載しており、銘柄間の依存関係を効率的に分析できます。
Python-MetaTrader 5ストラテジーテスター（第4回）：テスター入門
Python-MetaTrader 5ストラテジーテスター（第4回）：テスター入門
シミュレーター上で初めての自動売買ロボットを構築し、MetaTrader 5のストラテジーテスター風にストラテジーテスト処理を実行します。その上で、カスタムシミュレーションで生成された結果を、普段使用しているターミナルの結果と比較します。
MetaTrader 5用シグマスコアインジケーター：単純な統計的異常検出器
MetaTrader 5用シグマスコアインジケーター：単純な統計的異常検出器
MetaTrader 5用の実践的なSigma Score（シグマスコア）インジケーターをゼロから構築し、その指標が本質的に何を測定しているのかを理解します。シグマスコアとは、対数収益率のz得点（直近の値動きが過去の平均から標準偏差でどれだけ乖離しているか）を表すものです。OnInit()、OnCalculate()、OnDeinit()の各コードブロックを一つずつ丁寧に解説しながら実装を進めます。さらに、±2といった閾値の解釈方法や、このシグマスコアを「市場ストレスメーター」として活用し、平均回帰戦略およびモメンタム戦略の双方に応用する方法についても説明します。
MQL5でカスタムインジケーターを作成する（第5回）：WaveTrend Crossover Evolution：Canvasを用いたフォグ状グラデーション、シグナルバブル、リスク管理
MQL5でカスタムインジケーターを作成する（第5回）：WaveTrend Crossover Evolution：Canvasを用いたフォグ状グラデーション、シグナルバブル、リスク管理
MQL5におけるSmart WaveTrend Crossoverンジケーターを拡張し、Canvasを用いた描画機能を組み込むことで、霧状のグラデーションオーバーレイ、ブレイクアウトを検出するシグナルボックス、さらに買いシグナルや売りシグナルをバブルや三角形で表示する視覚的アラート機能を追加します。さらに、リスク管理機能として、ローソク足倍率またはパーセンテージに基づいて計算される動的なテイクプロフィットおよびストップロスレベルを導入し、ライン表示およびテーブル表示によって可視化します。加えて、トレンドフィルタリングやボックス延長機能といったオプションも提供します。
MQL5でボラティリティモデルを構築する（第I回）：初期実装
MQL5でボラティリティモデルを構築する（第I回）：初期実装
本記事では、Pythonのarchパッケージに類似した機能を持つ、ボラティリティモデリング用のMQL5ライブラリを提示します。このライブラリは現在、一般的な条件付き平均モデル（HAR、AR、一定平均、ゼロ平均）および条件付き分散モデル（一定分散、ARCH、GARCH）をサポートしています。
MQL5で他の言語の実用的なモジュールを実装する（第6回）：MQL5におけるPython風ファイルI/O操作
MQL5で他の言語の実用的なモジュールを実装する（第6回）：MQL5におけるPython風ファイルI/O操作
複雑なMQL5ファイル操作を簡素化するために、読み書きを容易にするPythonスタイルのインターフェースを構築する方法を紹介します。カスタム関数とクラスを用いて、Pythonの直感的なファイル処理パターンを再現する方法を解説します。その結果、MQL5のファイルI/Oにおいて、よりクリーンで信頼性の高いアプローチが実現しました。