統計と分析 | アルゴリズム取引記事

この記事では、前回の記事で始まった最適化結果を扱うMQLアプリケーションの開発を続けます。今回は、グラフィカルインターフェースを介して、別の基準を指定してパラメーターを最適化した後、最良の結果の表を作成する例をご紹介します。

この記事は、ラルフ·ビンスによる "The Mathematics of Money Management" に基づいています。トレードロットの最適なサイズを見つけるために使用される経験的およびパラメトリックメソッドの説明をします。また、それらのメソッドに基づいて MQL5 ウィザードのトレーディングモジュールの実装を行います。

MetaTrader5トレーディングプラットフォームのストラテジーテスターは、パラメータと遺伝的アルゴリズムの完全な検索、つまり、2 つの最適化オプションのみを提供します。この記事では、トレーディング戦略を最適化するための新しいメソッドを提案します (シミュレーティットアニーリング)。このメソッドのアルゴリズム、実装、およびEAへの統合を考察します。開発したアルゴリズムは移動平均 EA でテストします。

本稿では、個々の指標セットを組み立てることでカスタム取引戦略を作成するとともに、カスタム市場エントリシグナルを開発する技術を提案します。

この記事では、Kohonenマップで動作するのテクニックについて説明します。Kohonenマップで困難に直面し、MQL4とMQL5でのプログラミングの基本的なレベルがわかる研究者や経験豊富なプログラマーを対象としています。自己組織化特徴マップ（Kohonenマップ） - サブジェクトリビジッティング

この記事では、夜間取引の概念、および MQL5 におけるトレーディング戦略とその実装について扱います。テストを通じ、適切な結論を下します。

トレーダーにはさまざまな事態が発生します。多くの場合、勝ちトレードは、負けトレードと照らし合わせながら、戦略を再構成することができます。どちらの場合でも、既知のインジケーターとトレードを比較します。この記事では、インジケーターを使ったトレードの比較方法を考察します。

MetaTrader 5のヘッジ導入は、複数のエキスパートアドバイザーを1つの取引口座で同時に取引する絶好の機会を提供します。1つの戦略が利益を上げ、2番目の戦略が損失を生み出している場合、利益チャートはゼロに近い値を表示するかもしれません。この場合、各取引戦略のバランスチャートとエクイティチャートを別々に作成することが便利です。

ミニマーケットエミュレータは、端末での作業の部分的なエミュレーション用に設計された指標で、市場分析と取引の「手動」戦略をテストするために使用することができるでしょう。

MQL5 はプログラマーに関数の完全セットとオブジェクト指向API を提供します。それらのお陰でプログラマーは MetaTrader 環境内で願うことを行うことができるのです。ただ「ウェブテクノロジー」は今日ひじょに特殊なことをしてなにか違ったもので顧客を驚かせる必要があったり、ただ MT5 「標準ライブラリ」の特定箇所をマスターする十分な時間がないなんらかの状況で救助にきてくれる極端に多才なツールです。今回の例題によりご自身の開発時間管理の仕方と同時にすばらしいテクノロジーカクテルを作成する方法を実用例をご紹介します。

この記事では、執筆者は遺伝的アルゴリズムを使用した進化計算について紹介しています。例を用いながらアルゴリズムの機能について紹介し、実用的な推奨される用例を提示しています。

この記事は、経験的モード分解メソッド（EMD）に読者が慣れ親しむことが目的です。Hilbert-HUang変換の基礎部分であり、非定常・非線形的プロセスからデータを分析することを意図されています。この記事はこのメソッドの実装について紹介し、また、その特徴や使用例も提示しています。

MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール：ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー

この記事は、リモートプロシージャコールを可能にするMQL5-RPCフレームワークを紹介します。XML-RPCの基礎から始め、MQL5の実装、そして、二つの実例を紹介します。最初の例は、外部のウェブサービスを使用するというもので、二つ目は、XML-RPC ATC 2011 Analyzerサービスのクライアントの例です。もし、ATC 2011からの異なる統計の実装や分析方法に興味のある場合、この記事はうってつけだと思います。

本稿では、Growing neural gas (GNG)と呼ばれるクラスタの適用アルゴリズを実装するムMQL5プログラム開発方法をお見せしていきます。本稿は言語ドキュメンテーションを学習し、一定のプログラミングスキルがあり、神経情報科学分野の基礎知識がある方を対象としています。

本稿は、理論的統計的分布に連携するクラスについて述べた拙著『MQL5 における投擲的可能性』の続編です。われわれには理論的基盤があるので、現実のデータ設定に進み、こ基盤を情報的に利用していきたいと思います。

本稿はすでに作成済みのインディケータをグレードアップを模索し、またブート処理と変位値を利用して予測信頼区間を推定するための手法を簡単に取り上げます。その結果、予測精度を推定するために用いる予測インディケータおよびスクリプトを手にすることになります。

たとえファンダメンタル分析支持者であったとしても、すべてのトレーダーは、特定の統計的な計算を使用し作業を行います。この記事は、統計の基礎、基礎的な要素を紹介し、意思決定における統計の重要性を示します。

応用統計学の主な問題は受け入れる統計仮説の問題ですそれはながらく解決不可能と考えられていました。しかし、固有座標法の登場により状況は一変しました。それはシグナルの構造学にとってすぐれた力強いツールであり、近代的な応用統計学手法を用いることで、可能なこと以上のものを見極めることができるようになります。本稿はこの手法の実践的使用に着目し、MQL5によるプログラムの説明をします。また Hilhorst と Schehrによって紹介される分布例を交えて関数同定の問題も取り上げます。

フィッシャートランスフォームの適用とMetaTrader5の市場分析に対するフィッシャートランスフォーム

市場サイクルの確率密度関数（PDF）がガウス性では残らず、むしろ正弦波のPDGとして維持され、大半のインジケーターがその市場サイクルPDFがガウス性であると想定しています。その解決策は、フィッシャートランスフォームを使用することです。フィッシャートランスフォームは、いかなる波形のPDFをガウス性に変換します。この記事は、フィッシャートランスフォームの裏にある数学と、対するフィッシャートランスフォーム、トレーディングへの適用例を紹介します。反対のフィッシャートランスフォームに基づく所有のトレーディングシグナルモジュールが紹介され、評価されます。

本稿ではさまざまな時系列特性を予めすばやく判断するために設計されるクラスを紹介します。これを行うにあたり、統計的パラメータと自己相関関数を決め、時系列のスペクトル推定を実行し、ヒストグラムを作成します。

Rで実装されている基本的な統計分布を操作するための関数を紹介します。コーシー、ワイブル、正規、対数正規、ロジスティック、指数、均一、ガンマ分布、カイ 2 乗、中央と非心 beta スチューデントの t 分布、F 分布フィッシャーの離散二項および否定的な二項分布、幾何学、幾何とポアソン分布。これらのモデルに実際の分布の適合性の程度を評価できるように、分布の理論的モーメントを計算する関数があります。

HedgeTerminalパネルを利用して MetaTrader 5 で双方向トレードとポジションヘッジを行う - パート1

本稿ではポジションヘッジへの新しいアプローチについて述べ、本件に関する MetaTrader 4 および MetaTrader 5 のユーザー間のディベートに一線を画します。そのようなヘッジを信頼して行うアルゴリズムは解りやすい言葉で、またシンプルなグラフと図で説明されています。本稿は新しいパネルHedgeTerminalに特化して説明しています。これは MetaTrader 5 内で本質的に完全な機能を備えたトレードターミナルです。HedgeTerminalとそれによるトレードの仮想化でポジションは MetaTrader 4 と同じような方法で管理することができます。

自己組織化機能マップ（Kohonenマップ）の最も興味深い特徴に一つとして、データを監視することなく分類するという点です。基礎的な形式では、入力データの類似マップを作成します。SOMマップは、高次元のデータの分類とビジュアル化のために使用することができます。この記事では、Kohnenマップのいくつかの簡単な使用方法を紹介します。

この記事は、読者に短期間の時系列分析にて使用される指数平滑法モデルに馴染みを持ってもらうことを目的としています。加えて、最適化や予測結果の評価に関連する問題も扱い、スクリプトやインジケーターのいくつかの例を提供します。この記事は、指数平滑法モデルに基づいた予測の原則の初歩の知識として役に立つと思います。

本稿は、MQL5言語のグラフィカルオブジェクト使用が可能なバリアントを知っていただくのが目的です。それはグラフィカルオブジェクトを使用し、シンプルなスペクトラム分析を管理するパネルの実装を行うインディケータを分析します。読者のみなさんには本稿をとおしてMQL5の基本を知っていただきたいと思います。

過去の価格変動と将来のトレンドの間に関連はあるのでしょうか？前日の値動き特性が本日繰り返されるのはなぜでしょうか？価格変動予想に統計は有用でしょうか？答えはあり、それはポジティブなものです。もしお疑いならこの記事はそんな方向けです。MQL5のシステムでトレーディングシステム向けの作業フィルター作成方法をお話します。それは価格変動の興味深いパターンを表します。

本稿ではトレーディングシステム開発のために重回帰分析を利用する方法を述べます。戦略検索自動化のための回帰分析の利用法を示します。例としてプログラミングに高い技能を要求せず作成され統合される回帰式を提供します。

ファジーロジックは、数学的論理と集合論の境界を拡張します。この記事では、マムダニ型とスゲノ型モデルを使用して、2つのファジー推論システムを説明し、ファジー理論の基本的な原則を取り扱います。MQL5FuzzyNetライブラリを使用して、これら2つのシステムに基づいてファジーモデルの実装について説明します。

トレードロジックを勉強する際、チャートの視覚的な表現は非常に重要です。科学分野で人気のある数々のプログラミング言語 (R や Python など) は可視化のための関数”プロット”があります。これらは視覚化するために、線、点の分布、ヒストグラムなどを描くことができます。MQL5でも、CGraphics クラスを使用して、同じことができます。

この記事は、読者がボックスーコックス変換について詳しく知ることができることを意図されています。使用方法に関して取り組まれ、ランダムなシーケンスと実際の取引価格での変換率を評価を行うものに関しての例がいくつか提示されています。

ランダムウォークは現実のマーケットデータと実によく似ていますが、大きな特徴がいくつかあります。本稿ではコインン投げゲームを使用するシミュレーションでランダムウォークのプロパティを考察します。データのプロパティを調査するためトレンドインディケータを作成します。

本稿は Forex における通貨ペアのロングおよびショートポジションを予測するパターンを自動検索するための Rattle パッケージの使用について考察を行います。本稿は初心者トレーダーにも経験あるトレーダーにも有用な内容です。

本稿はファイナンシャルマーケット分析にファジー理論の概念を実用的に適用することに特化しています。エンベロープインディケータ上で2つのファジールールに基づくインディケータ生成シグナルの例を提供します。作成されたインディケータは複数のインディケータバッファを使用します。7個のバッファを計算に、5個のバッファをチャート表示に、2個をカラーバッファとします。

本稿ではZ.G.Silagadze氏による論文 'Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis'を基にした移動ミニマックスインディケータの実装手順について述べます。このインディケータの考え方は、G. Gamov 氏のα 崩壊で提案される量子トンネル現象を基にしています。

「マーケットプロファイル」は非常に優秀な思索家、ピーター・スタイドルマイヤー氏によって展開されました。氏は全く異なるモデルセットに導く『水平的な』また『垂直的な』マーケットの動きに関する情報の別の解釈の仕方を提案しました。潜在するマーケットの拍動、または均衡と不均衡の周期と呼ばれる基本パターンがある、と仮定したのです。本記事では、プライスヒストグラムについて考察していきたいと思います。それは、マーケットプロファイルの最も単純なモデルです。また、その MQL5への導入について述べていきたいと思います。

この記事では、トレードシステムの分析における確率と数学的統計理論のメソッドについて説明します。

本稿は、適用統計に使用されるランダム変数の確率分布（標準、対数正規分布、二項分布、ロジスティック分布、指数分布、コーシー分布、ストゥーデンとの t-分布、ラプラス分布、ポアソン分布、双曲線正割分布、ベータ分布、ガンマ分布）について述べます。またこういった分布を処理するクラス特性についても述べます。

テクニカル分析は基本クオートを「より明確に」示し、トレーダーがマーケット価格動向を分析し推定することのできるインディケータを幅広く採り入れます。インディケータを使用することに意味はなく、言うまでもなく最初のクオート変換と取得した結果の信頼性に関する問題を解決できないかぎり、インディケータを特定のトレーディングシステムに適用することにも意味がありません。本稿ではそのような結論について確たる理由があることを示していきます。

シーケンスの統計的パラメータの推定はたいへん重要なものです。それはたいていの数学的モデルと手法が異なる前提に基づいているからです。たとえば、分布法則の正常化、分散値、その他パラメータです。よって時系列を分析し推定するとき、主要な統計的パラメータを素早く明確に推定できるシンプルで使い勝手のよいツールが必要です。本稿では、もっともシンプルなランダムシーケンスの統計パラメータとビジュアル分析のメソッドをいくつか取り上げ述べていきます。それにより MQL5 でこれらメソッド、またニュープロットアプリケーションを用いて計算した結果の視覚化メソッドを実装します。

本稿では仮説について考察します。それは数理統計学の基本的考え方のひとつです。ここでは多様な仮説が検討され、数学的手法を用いて例を挙げて検証されます。実データはノンパラメトリックな方法を用いて一般化されます。データ処理には Statistica パッケージと移植された ALGLIB MQL5 数値解析ライブラリが使用されています。

選択した基準による最適化結果の可視化

ビンスによる資金管理 MQL5 ウィザードのモジュールとしての実装

制御された最適化: シミュレーティットアニーリング

エントリを指標によって分類する技術を用いた新たな取引戦略の作成

自己組織化特徴マップ(Kohonenマップ) - サブジェクトリビジッティング

アジアセッション中の夜間取引: どのように収益性を維持するか

インジケーターへのエントリの解決

銘柄とEAのORDER_MAGICによるバランス/エクイティチャートの分析

ミニマーケットエミュレータまたは手動ストラテジーテスター

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遺伝的アルゴリズム - とても簡単です！

経験的モード分解メソッドのイントロダクション

MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール：ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー

Growing Neural Gas: MQL5への実装

トレーダーの作業における統計的分布の役割

指数平滑化を利用した時系列予測(続編)

統計の基礎

非加法的統計分布構造解析への固有座標法の応用

フィッシャートランスフォームの適用とMetaTrader5の市場分析に対するフィッシャートランスフォーム

時系列の主要特性分析

Rを使って高速化したＭＱＬ５の統計分布

HedgeTerminalパネルを利用して MetaTrader 5 で双方向トレードとポジションヘッジを行う - パート1

MetaTrader 5での自己組織化機能マップ(Kohonenマップ)の使用

指数平滑法を用いた時系列予測

スペクトラム分析の構築

価格 Correlationの統計データを基にしたシグナルのフィルタリング

重回帰分析ストラテジージェネレータ兼ストラテジーテスタ

ファジーロジックの概要

可視化の可能性 Rのプロットに似たMQL5のグラフィックスライブラリ

ボックスーコックス変換

ランダムウォーク理論とトレンドインディケータ

ランダムフォレストの予測トレンド

ファジー理論を使用しインディケータを作成する簡単な例

移動ミニマックス法：テクニカル分析用新インディケータと MQL5への実装実装

プライスヒストグラム(マーケット特性)とMQL5への導入

一連の取引に対するリスク評価

MQL5での統計確率分布

インディケータの統計パラメータ分析

統計的推定

トレーダーの統計的クックブック：仮説