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リプレイシステムの開発（第68回）：正しい時間を知る(I)
リプレイシステムの開発（第68回）：正しい時間を知る(I)
今日は、流動性が低い時間帯に、マウスポインタを使ってバーの残り時間を確認できるようにする作業を引き続き進めていきます。一見すると簡単そうに思えますが、実際にはこの作業には多くの困難が伴います。いくつかの障害を乗り越える必要があるため、このサブシリーズの最初のパートをしっかりと理解しておくことが、今後の内容を理解する上で非常に重要です。
経済予測：Pythonの可能性を探る
経済予測：Pythonの可能性を探る
世界銀行の経済データは、将来の動向を予測するためにどのように活用できるのでしょうか。そして、AIモデルと経済学を組み合わせることで、どのようなことが可能になるのでしょうか。
雲モデル最適化(ACMO)：実践編
雲モデル最適化(ACMO)：実践編
この記事では、ACMO（Atmospheric Cloud Model Optimization：雲モデル最適化）アルゴリズムの実装について、さらに詳しく掘り下げていきます。特に、低気圧領域への雲の移動および水滴の初期化と雲間での分布を含む降雨シミュレーションという2つの重要な側面に焦点を当てます。また、雲の状態を管理し、環境との相互作用を適切に保つために重要な役割を果たす他の手法についても紹介します。
リプレイシステムの開発（第67回）：コントロールインジケーターの改良
リプレイシステムの開発（第67回）：コントロールインジケーターの改良
この記事では、コードを少し手直しすることで、どのような改善が得られるかを見ていきます。今回の改良は、コードの簡素化を図り、MQL5ライブラリの呼び出しをより活用し、そして何よりも、将来的に開発する可能性のある他のプロジェクトでも、より安定して安全かつ使いやすくなることを目的としています。
リプレイシステムの開発（第66回）サービスの再生(VII)
リプレイシステムの開発（第66回）サービスの再生(VII)
この記事では、チャート上に新しいバーがいつ表示されるかを判断するための、最初のソリューションを実装します。このソリューションは、さまざまな状況に応用可能です。その仕組みを理解することで、いくつかの重要なポイントを把握する助けとなるでしょう。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。
雲モデル最適化(ACMO)：理論
雲モデル最適化(ACMO)：理論
この記事は、最適化問題を解決するために雲の挙動をシミュレートするメタヒューリスティックな雲モデル最適化(ACMO: Atmosphere Clouds Model Optimization)アルゴリズムについて解説します。このアルゴリズムは、雲の生成、移動、拡散といった自然現象の原理を用いて、解空間内の「気象条件」に適応します。この記事では、ACMOの気象的なシミュレーションが、複雑な可能性空間の中でどのようにして最適解を導き出すかを明らかにし、「空」の準備、雲の生成、雲の移動、そして雨の集約といった各ステップを詳しく説明します。
データサイエンスと機械学習（第27回）：MetaTrader 5取引ボットにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に価値はあるか?
データサイエンスと機械学習（第27回）：MetaTrader 5取引ボットにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に価値はあるか?
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像や映像のパターンを検出する能力に優れていることで有名で、さまざまな分野に応用されています。この記事では、金融市場の価値あるパターンを識別し、MetaTrader 5取引ボットのための効果的な取引シグナルを生成するCNNの可能性を探ります。このディープマシンラーニングの手法を、よりスマートな取引判断のためにどのように活用できるかを見てみましょう。
データサイエンスとML（第30回）：株式市場を予測するパワーカップル、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
データサイエンスとML（第30回）：株式市場を予測するパワーカップル、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
本稿では、株式市場予測における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の動的統合を探求します。CNNのパターン抽出能力と、RNNの逐次データ処理能力を活用します。この強力な組み合わせが、取引アルゴリズムの精度と効率をどのように高めることができるかを見てみましょう。
リスク管理への定量的なアプローチ：PythonとMetaTrader 5を使用してVaRモデルを適用し、多通貨ポートフォリオを最適化する
リスク管理への定量的なアプローチ：PythonとMetaTrader 5を使用してVaRモデルを適用し、多通貨ポートフォリオを最適化する
この記事では、複数通貨ポートフォリオの最適化におけるバリュー・アット・リスク(VaR: Value at Risk)モデルの可能性について探ります。PythonのパワーとMetaTrader 5の機能を活用し、効率的な資本配分とポジション管理のためにVaR分析をどのように実装するかを紹介します。理論的な基礎から実践的な実装まで、アルゴリズム取引における最も堅牢なリスク計算手法の一つであるVaRの応用に関するあらゆる側面を取り上げています。
PythonとMQL5における局所的特徴量選択の適用
PythonとMQL5における局所的特徴量選択の適用
この記事では、Narges Armanfardらの論文「Local Feature Selection for Data Classification」で提案された特徴量選択アルゴリズムを紹介します。このアルゴリズムはPythonで実装されており、MetaTrader 5アプリケーションに統合可能なバイナリ分類モデルの構築に使用されます。
リプレイシステムの開発（第65回）サービスの再生(VI)
リプレイシステムの開発（第65回）サービスの再生(VI)
この記事では、リプレイ/シミュレーションアプリケーションと併用する際に発生するマウスポインタの問題について、その実装と解決方法を解説します。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。
リプレイシステムの開発（第64回）：サービスの再生(V)
リプレイシステムの開発（第64回）：サービスの再生(V)
この記事では、コード内の2つのエラーを修正する方法について説明します。ただし、初心者プログラマーの皆さんに、物事が必ずしも期待どおりに進むとは限らないことを理解してもらえるよう、できるだけわかりやすく解説したいと思います。いずれにせよ、これは学びの機会です。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。ここで紹介する内容は教育目的のみに限定されており、提示された概念を探求すること以外の目的でこのアプリケーションを最終的な文書と見なすべきではありません。
リプレイシステムの開発（第63回）：サービスの再生(IV)
リプレイシステムの開発（第63回）：サービスの再生(IV)
この記事では、1分足のティックシミュレーションに関する問題を最終的に解決し、実際のティックと共存できるようにします。これにより、将来的なトラブルを回避することが可能になります。ここで提示される資料は教育目的のみに使用されます。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。
リプレイシステムの開発（第61回）：サービスの再生(II)
リプレイシステムの開発（第61回）：サービスの再生(II)
この記事では、リプレイ/シミュレーションシステムをより効率的かつ安全に動作させるための変更点について解説します。また、クラスを最大限に活用したいと考えている方にも役立つ情報を取り上げます。さらに、クラスを使用する際にコードのパフォーマンスを低下させるMQL5特有の問題点を取り上げ、それに対する具体的な解決策についても説明します。
リプレイシステムの開発（第62回）：サービスの再生(III)
リプレイシステムの開発（第62回）：サービスの再生(III)
この記事では、実際のデータを使用する際にアプリケーションのパフォーマンスに影響を及ぼす可能性のある「ティック過剰」の問題について取り上げます。このティック過剰は、1分足を適切なタイミングで構築するうえで支障となることがよくあります。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第52回）：ACオシレーター
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第52回）：ACオシレーター
ACオシレーター（アクセラレーターオシレーター、Accelerator Oscillator）は、価格のモメンタムの「速度」だけでなく、その「加速」を追跡する、ビル・ウィリアムズによって開発されたインジケーターの一つです。最近の記事で取り上げたオーサムオシレーター(AO)と非常によく似ていますが、単なるスピードではなく加速に重点を置くことで、遅延の影響を回避しようとしています。本記事では、毎回のようにこのオシレーターからどのようなパターンが得られるかを分析し、ウィザード形式で構築されたエキスパートアドバイザー(EA)を通じて、それらが実際の取引においてどのような意味を持ち得るかを検証します。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第6回）：Mean Reversion Signal Reaper
プライスアクション分析ツールキットの開発（第6回）：Mean Reversion Signal Reaper
いくつかの概念は一見するとシンプルに思えるかもしれませんが、実際にそれを形にするのは想像以上に難しいことがあります。この記事では、平均回帰(Mean Reversion)戦略を用いて市場を巧みに分析するエキスパートアドバイザー(EA)の自動化に取り組んだ、革新的なアプローチをご紹介します。この魅力的な自動化プロセスの奥深さを、一緒に紐解いていきましょう。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第51回）：SACによる強化学習
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第51回）：SACによる強化学習
Soft Actor Criticは、Actorネットワーク1つとCriticネットワーク2つ、合計3つのニューラルネットワークを用いる強化学習アルゴリズムです。これらのモデルは、CriticがActorネットワークの予測精度を高めるように設計された、いわばマスタースレーブの関係で連携します。本連載では、ONNXの導入も兼ねて、こうした概念を、ウィザード形式で構築されたエキスパートアドバイザー(EA)内のカスタムシグナルとしてどのように実装・活用できるかを探っていきます。
MQL5取引ツールキット（第5回）：ポジション関数による履歴管理EX5ライブラリの拡張
MQL5取引ツールキット（第5回）：ポジション関数による履歴管理EX5ライブラリの拡張
エクスポート可能なEX5関数を作成して、過去のポジションデータを効率的にクエリおよび保存する方法を解説します。このステップバイステップのガイドでは、直近にクローズされたポジションの主要なプロパティを取得するモジュールを開発し、HistoryManagement EX5ライブラリを拡張していきます。対象となるプロパティには、純利益、取引時間、ピップ単位でのストップロスやテイクプロフィット、利益値、その他多くの重要な情報が含まれます。
スイングエントリーモニタリングEAの開発
スイングエントリーモニタリングEAの開発
年末が近づくと、多くの長期トレーダーは市場の過去を振り返り、その動きや傾向を分析して、将来の動向を予測しようとします。この記事では、MQL5を用いて長期エントリーの監視をおこなうエキスパートアドバイザー(EA)の開発について解説します。手動取引や自動監視システムの不在によって、長期的な取引チャンスを逃してしまうという課題に取り組むことが本稿の目的です。今回は、特に取引量の多い通貨ペアの一つを例に挙げ、効果的な戦略を立案しながらソリューションを構築していきます。
ニュース取引が簡単に（第6回）：取引の実施(III)
ニュース取引が簡単に（第6回）：取引の実施(III)
この記事では、IDに基づいて個々のニュースイベントをフィルターする関数を実装します。さらに、以前のSQLクエリを改善し、追加情報が提供されたり、クエリの実行時間が短縮されるようになります。さらに、これまでの記事で作成したコードを機能的なものにします。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第5回）：Volatility Navigator EA
プライスアクション分析ツールキットの開発（第5回）：Volatility Navigator EA
市場の方向性を判断するのは簡単ですが、いつエントリーするかを知るのは難しい場合があります。連載「プライスアクション分析ツールキットの開発」の一環として、エントリーポイント、テイクプロフィットレベル、ストップロスの配置を提供する別のツールを紹介できることを嬉しく思います。これを実現するために、MQL5プログラミング言語を利用しました。この記事では、各ステップについて詳しく見ていきましょう。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第4回）：Analytics Forecaster EA
プライスアクション分析ツールキットの開発（第4回）：Analytics Forecaster EA
チャート上に表示された分析済みのメトリックを見るだけにとどまらず、Telegramとの統合によってブロードキャストを拡張するという、より広い視点へと移行しています。この機能強化により、Telegramアプリを通じて、重要な結果がモバイルデバイスに直接配信されるようになります。この記事では、この新たな取り組みを一緒に探っていきましょう。
ケリー基準とモンテカルロシミュレーションを使用したポートフォリオリスクモデル
ケリー基準とモンテカルロシミュレーションを使用したポートフォリオリスクモデル
数十年にわたり、トレーダーは破産リスクを最小限に抑えつつ長期的な資産成長を最大化する手法として、ケリー基準の公式を活用してきました。しかし、単一のバックテスト結果に基づいてケリー基準を盲目的に適用することは、個人トレーダーにとって非常に危険です。というのも、実際の取引では時間の経過とともに取引優位性が薄れ、過去の実績は将来の結果を保証するものではないからです。本記事では、Pythonによるモンテカルロシミュレーションの結果を取り入れ、MetaTrader 5上で1つ以上のエキスパートアドバイザー(EA)にケリー基準を現実的に適用するためのリスク配分アプローチを紹介します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第49回）：近接方策最適化による強化学習
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第49回）：近接方策最適化による強化学習
近接方策最適化は、強化学習におけるアルゴリズムの一つで、モデルの安定性を確保するために、しばしばネットワーク形式で非常に小さな増分で方策を更新します。前回の記事と同様に、ウィザードで作成したエキスパートアドバイザー(EA)において、これがどのように役立つかを探ります。
取引量による取引の洞察：OHLCチャートを超えて
取引量による取引の洞察：OHLCチャートを超えて
取引量分析と機械学習技術、特にLSTMニューラルネットワークを組み合わせたアルゴリズム取引システムです。価格変動を中心に据えた従来の取引アプローチとは異なり、このシステムは市場の動きを予測するために取引量パターンとその導関数を重視します。この方法論には、取引量導関数分析（一次導関数および二次導関数）、取引量パターンのLSTM予測、および従来のテクニカル指標という3つの主要コンポーネントが組み込まれています。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第3回）：Analytics Master EA
プライスアクション分析ツールキットの開発（第3回）：Analytics Master EA
シンプルな取引スクリプトから完全に機能するエキスパートアドバイザー(EA)に移行することで、取引エクスペリエンスが大幅に向上します。チャートを自動で監視し、バックグラウンドで重要な計算を実行し、さらに2時間ごとに定期的な更新を提供するシステムを想像してみてください。このEAは、的確な取引判断を下すために不可欠な主要指標を分析し、常に最新の情報を取得して戦略を効果的に調整できるようにします。
データサイエンスとML（第32回）：AIモデルを最新の状態に保つ、オンライン学習
データサイエンスとML（第32回）：AIモデルを最新の状態に保つ、オンライン学習
常に変化する取引の世界では、市場の変動に適応することは選択肢ではなく、必要不可欠です。新たなパターンやトレンドが日々生まれる中で、最先端の機械学習モデルでさえ、進化する環境に対応し続けることが困難になっています。本記事では、モデルを自動的に再訓練することで、その有効性を維持し、新しい市場データに柔軟に適応させる方法を解説します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第47回）：時間差分を用いた強化学習
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第47回）：時間差分を用いた強化学習
時間差分学習は、エージェントの訓練中に予測された報酬と実際の報酬の差に基づいてQ値を更新する強化学習のアルゴリズムの一つです。特に、状態と行動のペアにこだわらずにQ値を更新する点に特徴があります。したがって、これまでの記事と同様に、ウィザードで作成したエキスパートアドバイザー(EA)での適用方法を検討していきます。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第2回）： Analytical Commentスクリプト
プライスアクション分析ツールキットの開発（第2回）： Analytical Commentスクリプト
プライスアクションを簡素化するというビジョンに沿って、市場分析を大幅に強化し、十分な情報に基づいた意思決定を支援する新しいツールを導入できることを嬉しく思います。このツールは、前日の価格、重要な支持と抵抗のレベル、取引量などの主要なテクニカル指標を表示し、チャート上に視覚的なヒントを自動的に生成します。
MQL5における段階的特徴量選択
MQL5における段階的特徴量選択
この記事では、MQL5で実装された段階的特徴量選択の修正バージョンを紹介します。このアプローチは、Timothy Masters著の「Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C」で概説されている手法に基づいています。