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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
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
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。
ボックスーコックス変換
ボックスーコックス変換
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。
ランダムウォーク理論とトレンドインディケータ
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。
ランダムフォレストの予測トレンド
ランダムフォレストの予測トレンド
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。
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
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
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。
プライスヒストグラム(マーケット特性)とMQL5への導入
プライスヒストグラム(マーケット特性)とMQL5への導入
「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。
MQL5での統計確率分布
MQL5での統計確率分布
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。
インディケータの統計パラメータ分析
インディケータの統計パラメータ分析
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。
統計的推定
統計的推定
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。
トレーダーの統計的クックブック：仮説
トレーダーの統計的クックブック：仮説
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。
ディープニューラルネットワーク(その3)サンプル選択と次元削減
ディープニューラルネットワーク(その3)サンプル選択と次元削減
本稿は、ディープニューラルネットワークに関する一連の記事の続きです。ここでは、ニューラルネットワークの訓練データの準備に当たってのサンプルの選択（ノイズ除去）、入力データの次元数の削減、及びデータセットの訓練/検証/テストセットへの分割を検討します。
未知の確率密度関数のカーネル密度推定
未知の確率密度関数のカーネル密度推定
本稿では、未知の確率密度関数のカーネル密度推定を可能にするプログラム作成に取り組みます。そしてタスク実行のためにカーネル密度推定法を選択しました。本稿にはメソッドのソフトウェア実装コード、その使用例、説明が述べられています。
HedgeTerminalAPI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2
HedgeTerminalAPI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2
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。これは『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』の続編です。パート2ではカスタム Expert Advisors のHedgeTerminalAPIへの統合についてお話します。これは便利なポジション管理のためのツールを提供する快適なソフトウェア環境における双方向トレードを行うための特別な可視化ライブラリです。
チャート分析の良計経済学的アプローチ
チャート分析の良計経済学的アプローチ
本稿では、分析の計量経済学的手法、自己相関分析、とりわけ条件付き分散の分析について述べていきます。ここに挙げた手法のメリットは何でしょうか？非線形 GARCH モデルの使用により、数学的観点から正式に分析した系列を表現することができ、また特定の段階数に関して予測をすることができます。
トレーディングシステム作成のための判別分析の利用
トレーディングシステム作成のための判別分析の利用
トレーディングシステムを開発するとき、たいていインディケータとそのシグナルの最良の組合せを選ぶのに問題が起こります。判別分析はそのような組合せを見つける方法の一つです。本稿では、マーケットデータ収集のための EA 開発例を提供し、f Statistica ソフトウェアにおいてFOREXマーケットに対する予測モデル構築のための判別分析の使用を解説します。
SQL と MQL5：SQLite データベースとの連携
SQL と MQL5：SQLite データベースとの連携
本稿はご自身のプロジェクトで SQL を利用することに興味のある開発者を対象としています。ここではSQLite の機能性とメリットについて説明します。SQLite の特別な知識は必要ありませんが、SQL の最小限の知識があれば役に立つと思います。
貨幣価格変動に対するマクロ経済データの影響の回帰分析
貨幣価格変動に対するマクロ経済データの影響の回帰分析
本稿ではマクロ経済統計に対する重回帰分析のアプリケーションについか考察します。また通貨ペア EURUSD の例に基づく為替レートにおけるその統計の影響評価の洞察も提供します。その評価により初心者トレーダーにも利用可能となるファンダメンタル分析の自動化ができます。
MQL5プログラミングベージックス:リスト
MQL5プログラミングベージックス:リスト
トレーディング戦略開発のためのプログラミング言語の新バージョン、MQL5は、以前のバージョン、MQL4と比較してより強力で効果的な機能を提供しています。その利点は本質的にオブジェクト指向プログラミングの機能にあります。この記事は、ノードやリストなど複雑なカスタムデータ型を用いることについて詳しく見ていきます。また、MQL5での実際的なプログラミングにてリストを用いる例を紹介します。
一連の指標シグナルに対する単純ベイズ分類器
一連の指標シグナルに対する単純ベイズ分類器
本稿では、複数の独立した指標からのシグナルを使用して取引システムの信頼性を向上させるベイズの公式の適用を分析します。理論計算は、任意の指標で動作するように構成された単純な汎用EAで検証されます。
エキスパートアドバイザの自己最適化：進化的遺伝的アルゴリズム
エキスパートアドバイザの自己最適化：進化的遺伝的アルゴリズム
この記事では、進化的アルゴリズムにある主要な原理と、その多様性および特徴について検証します。実験を使用した簡単なエキスパートアドバイザの例では、最適化が私達の取引システムに何をもたらすかを見ていきます。遺伝的、進化的、またその他のタイプの最適化を実装するプログラムのセットを検証し、取引システムのパラメータの最適化や予測変数のセットの最適化時の適用例をご紹介します。
MQL5を使用した整列法とその可視化
MQL5を使用した整列法とその可視化
Graphic.mqhライブラリは、MQL5のグラフィックスで動作するように設計されています。本稿では、実用的なアプリケーションの例を示し、ソートの概念について説明します。ソートタイプには既に少なくとも1つの別個の記事が書かれておりソートタイプのいくつかは詳細な調査の対象なので、ここではソートの一般的な概念が説明されます。
ディープニューラルネットワーク(その1)データの準備
ディープニューラルネットワーク(その1)データの準備
この一連の記事では、取引を含んだ多くの分野で応用されているディープニューラルネットワーク（DNN）の探索を続けます。ここでは、実践的な実験によって新しい方法や概念をテストするとともにこのテーマの新しい次元を探求する予定です。シリーズの最初の記事は、DNNのデータを準備することを目的としています。
MetaTrader4とMetaTrader5のトレーディングシグナル用ウィジェット
MetaTrader4とMetaTrader5のトレーディングシグナル用ウィジェット
MetaTrader4とMetaTrader5ユーザーがシグナル提供者になり、さらなる利益を生む機会を得ることができるようになりました。新しいウィジェットを用いて、あなたのサイトやブログ、SNSページにトレーディング実績を掲載できます。ウィジェットを用いる利点は明確です；シグナルプロバイダーの人気を向上し、成功したトレーダーとしての評判を築くのみでなく、新しい購読者を惹きつけます。その他のサイトにウィジェットを載せているトレーダーはこれらの利益を享受できます。
ろうそく足パターンの分析
ろうそく足パターンの分析
日本式のろうそく足チャートの構築とろうそく足パターンの分析は技術分析のすばらしい領域となっています。ろうそく足の利点はデータ内部の動きを追跡できるデータ表現になっていることです。本稿では、ろうそく足タイプとパターン分類を分析し、 またろうそく足パターンを決定するインディケータについてお伝えしていきます。
初心者のためのMQL5におけるデジタルフィルタの実践的実装
初心者のためのMQL5におけるデジタルフィルタの実践的実装
トレーディングシステムを構築するトピックを扱うフォーラムではデジタルシグナルのフィルタリングに関する考え方が広く議論されてきています。MQL5においてデジタルフィルタの標準コードを作成しないことは思慮が足りないかもしれません。本稿では、『初心者のためのMQL5におけるカスタムインディケータ』よりシンプルなSMAのインディケータ コードをより複雑で汎用なデジタルフィルタに変換することについて述べます。本稿は前稿からのロジカルな続編です。また、コード内テキストの置き換え方法、プログラムエラーの修正方法についても述べます。
機械学習モデルの評価と変数の選択
機械学習モデルの評価と変数の選択
この記事では、機械学習モデルで使用する入力変数（予測変数）の選択、前処理および評価の詳細に焦点を当てています。新しいアプローチと予測分析とモデルの可能性と過学習への影響を考慮します。モデルを使用した全体的な結果は、この段階の結果に依存します。予測変数の選択に、新しい、オリジナルなアプローチを提供します。
ディナポリ取引システム
ディナポリ取引システム
本稿では、ジョー・ディナポリによって開発されたフィボレベルベースの取引システムについて説明します。システムの背後にあるアイデアと主なコンセプトが説明され、それらをさらに明確にする、シンプルな指標が例として示されます。
MetaTrader 5の継続的な先物取引
MetaTrader 5の継続的な先物取引
先物取引の短期的なスパンは、テクニカル分析を複雑にします。短いチャートをテクニカル分析するのは難しいです。例えば、UX-9.13 Ukrainian Stockインデックス先物のディチャートにおけるバーの数は、100以上になります。したがって、トレーダーは総合的な長期の先物取引を作成します。この記事は、MetaTrader 5ターミナルにて、異なる日付の先物取引を組み合わせる方法を紹介します。
マルチ通貨システム エキスパートアドバイザーの作成
マルチ通貨システム エキスパートアドバイザーの作成
この記事は、複数のシンボルをトレードし、同時にいくつものトレーディングシステムを使用するエキスパートアドバイザーのストラクチャーを紹介します。もしすでにすべてのEAにおいて最適な入力パラメーターを特定し、それぞれに対して個別に良いテスト結果を得ているのであれば、もしすべての戦略を合わせて同時に全EAをテストすればどのような結果を得ることができるか、ご自身に尋ねてみてください。
2013 年第二四半期 MQL5マーケット 実績
2013 年第二四半期 MQL5マーケット 実績
1年半成功裏に実績を積み、MQL5 「マーケット」はトレーダーにとってトレーディング戦略およびテクニカルインディケータの最大のストアとなりました。そこでは世界中の開発者 350 名から提供される約 800 件のトレーディングアプリケーションが提供されています。100,000 件以上のトレーディングプログラムがすでにトレーダーにより購入され、MetaTrader 5 ターミナルにダウンロードされています。
トレードシステムの評価 - 参入、退出と取引における一般の有効性
トレードシステムの評価 - 参入、退出と取引における一般の有効性
トレードシステムの有効性と利益性を決定できる多数の尺度がある。しかし、トレーダーは常にどのシステムでも試したいと考えている。この記事はどのようにして有効性の尺度に基づいた統計が MetaTrader 5 のプラットフォームに使えるかを教えるものである。　これは取引による統計の解釈を、S.V.Bulashev(ブラシェフ)による著作"Statistika dlya traderov"(トレーダーのための統計) の記述に矛盾しないものに変換するクラスを含んでいる。また最適化のためのカスタムファンクションの例も含んでいる。
安くて楽しいニューラルネットワーク - MetaTrader 5 でNeuroPro へリンク
安くて楽しいニューラルネットワーク - MetaTrader 5 でNeuroPro へリンク
トレード用の特定のニューラルネットワークプログラムが高価で複雑そうであったら、反対にシンプル過ぎると思えたら、NeuroPro をお試しください。それは無料でアマチュア用の最適な機能セットが備えられています。本稿では MetaTrader 5 と連携してそれを利用する方法をお伝えします。
ハースト指数の計算
ハースト指数の計算
ハースト指数とその計算アルゴリズムの背後にある考え方について紹介します。 金融相場セグメントの数を分析し、MT５でフラクタル解析をする方法を説明します。
第三世代ニューラルネットワーク：深層ネットワーク
第三世代ニューラルネットワーク：深層ネットワーク
本稿ではマシン学習の新しい視点方向－深層学習、より正確には深いニューラルネットワークについてお話します。第二世代のニューラルネットワークについて、その連携のアーキテクチャと主なタイプ、メソッド、学習ルール、主な欠点とそれに続き第三世代の開発とその主要タイプ、特殊性、トレーニング方法について簡単に再検討しています。実データについて集積されたオートエンコーダのウェイトによって開始される深いニューラルネットワークの構築とトレーニングにおける実践的実験を行います。入力データを選択するところから行列偏差までの全段階について詳細にお話します。本稿最終部分は MQL4/R を基にした内蔵インディケータを持つ Expert Advisor での深いニューラルネットワークのソフトウェア実装です。