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MQL5の圏論（第15回）：関手とグラフ
MQL5の圏論（第15回）：関手とグラフ
この記事はMQL5における圏論の実装に関する連載を続け、関手について見ていきますが、今回はグラフと集合の間の橋渡しとして関手を見ていきます。カレンダーデータを再検討します。ストラテジーテスターでの使用には限界がありますが、相関性の助けを借りて、ボラティリティを予測する際に関手を使用するケースを説明します。
MQL5ストラテジーテスターを理解し、効果的に活用する
MQL5ストラテジーテスターを理解し、効果的に活用する
MQL5のプログラマーや開発者は、重要で貴重なツールをマスターする必要があります。ストラテジーテスターはこれらのツールのうちの1つです。この記事は、MQL5のストラテジーテスターを理解し、使用するための実践的なガイドです。
MQL4およびMQL5開発のフレームワーク内のOpenAI ChatGPT機能
MQL4およびMQL5開発のフレームワーク内のOpenAI ChatGPT機能
この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)、指標、スクリプトの開発にかかる時間と労力を削減するという観点から、OpenAI ChatGPTの機能を理解するために、ChatGPTをいじっていきます。このテクノロジーについて簡単に説明し、MQL4およびMQL5でのプログラミングにこのテクノロジーを正しく使用する方法を説明します。
MQL5の圏論（第13回）：データベーススキーマを使用したカレンダーイベント
MQL5の圏論（第13回）：データベーススキーマを使用したカレンダーイベント
この記事は、MQL5での順序の圏論実装に従うもので、MQL5での分類のためにデータベーススキーマをどのように組み込むことができるかを検討します。取引関連のテキスト（文字列）情報を特定する際に、データベーススキーマの概念を圏論とどのように組み合わせることができるかの基礎を見ていきます。カレンダーイベントが中心です。
MQL5における圏論（第12回）：順序
MQL5における圏論（第12回）：順序
この記事は、MQL5でのグラフの圏論実装に従う連載の一部であり、順序について詳しく説明します。2つの主要な順序タイプを検討することで、順序理論の概念が取引の意思決定に情報を提供する上で、モノイド集合をどのようにサポートできるかを検証します。
MQL5の圏論（第11回）：グラフ
MQL5の圏論（第11回）：グラフ
この記事は、MQL5での圏論の実装を考察する連載の続きです。ここでは、取引システムへのクローズアウト戦略を開発する際に、グラフ理論をモノイドやその他のデータ構造とどのように統合できるかを検討します。
MQL5の圏論（第9回）：モノイド作用
MQL5の圏論（第9回）：モノイド作用
MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。ここでは、前の記事で説明したモノイドを変換する手段としてモノイド作用を継続し、応用の増加につなげます。
時系列の周波数領域表現：パワースペクトル
時系列の周波数領域表現：パワースペクトル
この記事では、周波数領域での時系列分析に関連する方法について説明します。予測モデルを構築する際に、時系列のパワースペクトルを調べることの有用性を強調します。この記事では、離散フーリエ変換(dft)を用いて時系列を周波数領域で分析することで得られる有用な視点のいくつかを説明します。
データサイエンスと機械学習（第14回）：コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける
データサイエンスと機械学習（第14回）：コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける
複雑で変化し続ける市場をナビゲートする、最先端の取引アプローチをお探しですか。人工ニューラルネットワークの革新的な形態であるコホネンマップは、市場データの隠れたパターンやトレンドを発見するのに役立ちます。この記事では、コホネンマップがどのように機能するのか、そして、より賢く、より効果的な取引戦略を開発するために、どのように活用できるのかを探ります。経験豊富なトレーダーも、これから取引を始める人も、このエキサイティングな新しいアプローチを見逃す手はありません。
MQL5の圏論（第8回）：モノイド
MQL5の圏論（第8回）：モノイド
MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。今回は、ルールと単位元を含むことで、圏論を他のデータ分類法と一線を画す始域（集合）としてモノイドを紹介します。
Rebuyのアルゴリズム：効率を上げるための数学モデル
Rebuyのアルゴリズム：効率を上げるための数学モデル
この記事では、取引システムの効率をより深く理解するためにRebuyアルゴリズムを使用し、数学と論理を使用して取引効率を向上させる一般的な原則に着手し、どのような取引システムでも制約なく使用するという観点から、最も非標準的な、効率を高める方法を適用します。
MQL5の圏論（第7回）：多重集合、相対集合、添字集合
MQL5の圏論（第7回）：多重集合、相対集合、添字集合
圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
MQL5でのARIMAトレーニングアルゴリズムの実装
MQL5でのARIMAトレーニングアルゴリズムの実装
この記事では、関数最小化のPowell法を使用して、ボックス・ジェンキンス法の自己回帰和分移動平均モデルを適用するアルゴリズムを実装します。ボックスとジェンキンスは、ほとんどの時系列は2つのフレームワークの一方または両方でモデル化できると述べました。
MQL5でJanus factorを実装する
MQL5でJanus factorを実装する
ゲイリー・アンダーソンは、「Janus factor」と名付けた理論に基づく市場分析法を開発しました。この理論は、トレンドを明らかにし、市場リスクを評価するために使用できる一連の指標を記述するものです。今回は、これらのツールをMQL5で実装してみます。
MQL5の圏論（第6回）：単射的引き戻しと全射的押し出し
MQL5の圏論（第6回）：単射的引き戻しと全射的押し出し
圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
母集団最適化アルゴリズム：電磁気的アルゴリズム(ЕМ)
母集団最適化アルゴリズム：電磁気的アルゴリズム(ЕМ)
この記事では、様々な最適化問題において、電磁気的アルゴリズム（EM、electroMagnetism-like Algorithm）を使用する原理、方法、可能性について解説しています。EMアルゴリズムは、大量のデータや多次元関数を扱うことができる効率的な最適化ツールです。
データサイエンスと機械学習（第13回）：主成分分析(PCA)で金融市場分析を改善する
データサイエンスと機械学習（第13回）：主成分分析(PCA)で金融市場分析を改善する
主成分分析（Principal component analysis、PCA）で金融市場分析に革命を起こしましょう。この強力な手法がどのようにデータの隠れたパターンを解き放ち、潜在的な市場動向を明らかにし、投資戦略を最適化するかをご覧ください。この記事では、PCAが複雑な金融データを分析するための新しいレンズをどのように提供できるかを探り、従来のアプローチでは見逃されていた洞察を明らかにします。金融市場データにPCAを適用することで競争力を高め、時代を先取りする方法をご覧ください。
MQL5の圏論（第3回）
MQL5の圏論（第3回）
圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQL5コミュニティでは今のところ比較的知られていません。この連載では、その概念のいくつかを紹介して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
母集団最適化アルゴリズム：ハーモニーサーチ(HS)
母集団最適化アルゴリズム：ハーモニーサーチ(HS)
今回は、完璧な音のハーモニーを見つける過程に着想を得た、最も強力な最適化アルゴリズムであるハーモニーサーチ(HS)を研究し、検証してみます。私たちの評価でトップになるのはどのアルゴリズムでしょうか。
母集団最適化アルゴリズム：モンキーアルゴリズム(MA)
母集団最適化アルゴリズム：モンキーアルゴリズム(MA)
今回は、最適化アルゴリズムであるモンキーアルゴリズム（MA、Monkey Algorithm）について考えてみたいと思います。この動物が難関を乗り越え、最もアクセスしにくい木のてっぺんまで到達する能力が、MAアルゴリズムのアイデアの基礎となりました。
アラン・アンドリュースとその時系列分析手法
アラン・アンドリュースとその時系列分析手法
アラン・アンドリュースは、取引の分野において、現代世界で最も有名な「教育者」の一人です。彼の「ピッチフォーク」は、現代のほとんどの相場分析プログラムに搭載されています。しかし、ほとんどのトレーダーは、このツールが提供するチャンスのほんの一部も利用していません。その上、アンドリュースのオリジナルのトレーニングコースには、ピッチフォークだけでなく（ピッチフォークが主要な道具であることに変わりはないが）、他のいくつかの便利な構造についても説明があります。この記事では、アンドリュースがオリジナルのコースで教えていた驚異的なチャート分析法を紹介しています。画像がたくさん出てきますのでご注意ください。
母集団最適化アルゴリズム：重力探索アルゴリズム(GSA)
母集団最適化アルゴリズム：重力探索アルゴリズム(GSA)
GSAは、無生物から着想を得た母集団最適化アルゴリズムです。アルゴリズムに実装されたニュートンの重力の法則のおかげで、その物体の相互作用をモデル化する高い信頼性によって、惑星系や銀河団の魅惑的なダンスを観察することができます。今回は、最も興味深く、独創的な最適化アルゴリズムの1つを考えてみます。また、宇宙物体の移動シミュレータも提示されています。
ニューラルネットワークが簡単に（第34部）：FQF（Fully Parameterized Quantile Function、完全にパラメータ化された分位数関数）
ニューラルネットワークが簡単に（第34部）：FQF（Fully Parameterized Quantile Function、完全にパラメータ化された分位数関数）
分散型Q学習アルゴリズムの研究を続けます。以前の記事では、分散型の分位数Q学習アルゴリズムについて検討しました。最初のアルゴリズムでは、与えられた範囲の値の確率を訓練しました。2番目のアルゴリズムでは、特定の確率で範囲を訓練しました。それらの両方で、1つの分布のアプリオリな知識を使用し、別の分布を訓練しました。この記事では、モデルが両方の分布で訓練できるようにするアルゴリズムを検討します。