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リプレイシステムの開発（第49回）：物事は複雑になる(I)
リプレイシステムの開発（第49回）：物事は複雑になる(I)
この記事では、物事は少し複雑になります。前回の記事で紹介した内容を使用して、ユーザーが独自のテンプレートを使用できるようにテンプレート ファイルを開きます。ただし、MetaTrader 5の負荷を軽減するために指標を改良していく予定なので、変更は徐々におこなっていく予定です。
リプレイシステムの開発（第47回）：Chart Tradeプロジェクト(VI)
リプレイシステムの開発（第47回）：Chart Tradeプロジェクト(VI)
ついに、Chart Trade指標はEAと相互作用を開始し、情報をインタラクティブに転送できるようにします。そこで今回は、この指標を改良し、どのEAでも使えるような機能的なものにします。これにより、Chart Trade指標にアクセスし、実際にEAに接続されているかのように操作できるようになります。しかし、以前よりもずっと興味深い方法でそれをおこなうつもりです。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第8回）：エキスパートアドバイザーの開発 (I)
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第8回）：エキスパートアドバイザーの開発 (I)
今回は、前回の記事で作成した指標を元に、MQL5で最初のエキスパートアドバイザー(EA)を作成します。リスク管理を含め、取引プロセスを自動化するために必要な全機能を紹介します。これにより、手動の取引執行から自動化されたシステムへとスムーズに移行できるメリットがあります。
リプレイシステムの開発（第46回）：Chart Tradeプロジェクト(V)
リプレイシステムの開発（第46回）：Chart Tradeプロジェクト(V)
アプリケーションを動作させるために必要なファイルを探すのに時間を浪費していませんか。すべてを実行ファイルに含めてみてはどうでしょうか。そうすれば、ファイルを探す必要がなくなります。多くの人がこのような配布・保管方法を採用していることは知っていますが、少なくとも、実行ファイルの配布や保管に関してはもっと適切な方法があります。ここで紹介する方法は、MQL5だけでなく、MetaTrader 5そのものを優れたアシスタントとして使うことができるので、非常に便利です。しかも、理解するのはそれほど難しくありません。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第11回）：最適化の自動化（最初のステップ）
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第11回）：最適化の自動化（最初のステップ）
良いEAを得るためには、取引戦略の複数のインスタンスから優れたパラメータセットを選択する必要があります。これを実現するためには、さまざまな銘柄で最適化を行い、最良の結果を選ぶという手動のプロセスがあります。しかし、この作業をプログラムに任せ、より生産的な活動に専念したほうが効率的です。
リプレイシステムの開発（第45回）：Chart Tradeプロジェクト(IV)
リプレイシステムの開発（第45回）：Chart Tradeプロジェクト(IV)
この記事の主な目的は、C_ChartFloatingRADクラスの紹介と説明です。Chart Trade指標は、非常に興味深い方法で機能しています。チャート上のオブジェクトの数はまだ少ないものの、期待通りの機能を実現しています。指標の値は編集可能ですが、その実現方法については疑問が残るかもしれません。この記事を読めば、これらの疑問が解消されるでしょう。
リプレイシステムの開発（第4４回）：Chart Tradeプロジェクト（III）
リプレイシステムの開発（第4４回）：Chart Tradeプロジェクト（III）
前回の記事では、OBJ_CHARTで使用するテンプレートデータの操作方法について解説しました。ただし、あの記事ではトピックの概要に焦点を当て、詳細な部分には触れていませんでした。これは、説明をよりシンプルにするために、非常に簡略化された手法を用いたからです。物事は一見シンプルに見えることが多いですが、実際にはそうではないケースもあり、全体を正確に理解するためには、まず最も基本的な部分をしっかり押さえる必要があります。
母集団最適化アルゴリズム：クジラ最適化アルゴリズム(WOA)
母集団最適化アルゴリズム：クジラ最適化アルゴリズム(WOA)
(WOA)は、ザトウクジラの行動と狩猟戦略に着想を得たメタヒューリスティクスアルゴリズムです。WOAの主なアイデアは、クジラが獲物の周囲に泡を作り、螺旋状の動きで獲物に襲いかかる、いわゆる「バブルネット」と呼ばれる捕食方法を模倣することです。
母集団最適化アルゴリズム：ボイドアルゴリズム
母集団最適化アルゴリズム：ボイドアルゴリズム
この記事では、動物の群れ行動のユニークな例に基づいたボイドアルゴリズムについて考察しています。その結果、ボイドアルゴリズムは、「群知能（Swarm Intelligence）」の名の下に統合されたアルゴリズム群全体の基礎となった。
母集団アルゴリズムのハイブリダイゼーション：逐次構造と並列構造
母集団アルゴリズムのハイブリダイゼーション：逐次構造と並列構造
ここでは、最適化アルゴリズムのハイブリダイゼーションの世界に飛び込み、3つの主要なタイプ、すなわち戦略混合、逐次ハイブリダイゼーション、並列ハイブリダイゼーションについて見ていきます。関連する最適化アルゴリズムを組み合わせ、テストする一連の実験をおこないます。
GIT：それは何か？
GIT：それは何か？
今回は、開発者にとって非常に重要なツールを紹介しましょう。GITに馴染みのない方は、この記事を読んでGITとは何か、MQL5でどのように使用するかをご覧ください。
リプレイシステムの開発（第43回）：Chart Traderプロジェクト(II)
リプレイシステムの開発（第43回）：Chart Traderプロジェクト(II)
プログラミングを学びたいと夢見る人のほとんどは、実際に自分が何をしているのかわかっていません。彼らの活動は、ある方法で物事を創造しようとすることから成っています。しかし、プログラミングとは、適切な解決策を仕立てることではありません。このようなやり方は、解決策よりも多くの問題を引き起こす可能性があります。ここでは、より高度で、それゆえに異なることをします。
リプレイシステムの開発（第42回）：Chart Traderプロジェクト（I）
リプレイシステムの開発（第42回）：Chart Traderプロジェクト（I）
もっと面白いものを作りましょう。ネタバレはしたくないので、理解を深めるために記事を読んでください。リプレイ/シミュレーターシステムの開発に関する本連載の最初の段階から、私は、開発中のシステムと実際の市場の両方で同じようにMetaTrader 5プラットフォームを使用することがアイディアであると述べてきました。これが適切におこなわれることが重要です。ある道具を使用して訓練して戦い方を学んだ末、戦いの最中に別の道具を使用しなければならないというようなことは誰もしたくありません。
PythonとMQL5を使用した取引戦略の自動パラメータ最適化
PythonとMQL5を使用した取引戦略の自動パラメータ最適化
取引戦略とパラメータを自己最適化するアルゴリズムには、いくつかの種類があります。これらのアルゴリズムは、過去と現在の市場データに基づいて取引戦略を自動的に改善するために使用されます。この記事では、そのうちの1つをpythonとMQL5の例で見ていきます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第23回）：CNN
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第23回）：CNN
畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN)もまた、多次元のデータセットを主要な構成要素に分解することに特化した機械学習アルゴリズムです。一般的にどのように達成されるかを見て、別のMQL5ウィザードシグナルクラスのトレーダーへの応用の可能性を探ります。
母集団最適化アルゴリズム：極値から抜け出す力（第I部）
母集団最適化アルゴリズム：極値から抜け出す力（第I部）
本稿では、母集団最適化アルゴリズムの挙動を、集団の多様性が低い場合に効率的に極小値を脱出し、最大値に到達する能力という観点から検証することを目的としたユニークな実験を紹介します。この方向性で取り組むことで、ユーザーが設定した座標を出発点として、どの特定のアルゴリズムが検索を成功させることができるのか、またその成功にどのような要因が影響するのかについて、さらなる洞察が得られるでしょう。
効率的な最適化のバックボーンとしての母集団アルゴリズムの基本クラス
効率的な最適化のバックボーンとしての母集団アルゴリズムの基本クラス
この記事は、最適化手法の適用を単純化するために、様々な母集団アルゴリズムを1つのクラスにまとめるというユニークな研究の試みです。このアプローチは、ハイブリッド型を含む新しいアルゴリズム開発の機会を開くだけでなく、普遍的な基本テストスタンドの構築にもつながります。このスタンドは、特定のタスクに応じて最適なアルゴリズムを選択するための重要なツールとなります。
リプレイシステムの開発（第40回）：第2段階の開始(I)
リプレイシステムの開発（第40回）：第2段階の開始(I)
今日は、リプレイ/シミュレーターシステムの新しい段階について話しましょう。この段階で、会話は本当に面白くなり、内容もかなり濃くなります。記事を熟読し、そこに掲載されているリンクを利用することを強くお勧めします。そうすることで、内容をより深く理解することができます。
リプレイシステムの開発（第41回）：第2段階(II)の開始
リプレイシステムの開発（第41回）：第2段階(II)の開始
もし、この時点まですべてが正しく思えたとしたら、それはアプリケーションの開発を始めるときに、長期的なことをあまり考えていないということです。時間が経つにつれて、新しいアプリケーションをプログラムする必要はなくなり、それらを連携させるだけで済むようになります。それでは、マウス指標を組み立てる方法を説明しましょう。
リプレイシステムの開発（第39回）：道を切り開く(III)
リプレイシステムの開発（第39回）：道を切り開く(III)
開発の第2段階に進む前に、いくつかのアイデアを修正する必要があります。MQL5に必要なことをさせる方法をご存知ですか。ドキュメントに書かれている以上のことをしようとしたことはありますか。そうでないなら、準備をしましょう。ここでは、ほとんどの人が普段やらないことをやるからです。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第18回）：固有ベクトルによるニューラルアーキテクチャの探索
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第18回）：固有ベクトルによるニューラルアーキテクチャの探索
ニューラルアーキテクチャー探索は、理想的なニューラルネットワーク設定を決定するための自動化されたアプローチで、多くのオプションや大規模なテストデータセットに直面したときにプラスになります。固有ベクトルをペアにすることで、この過程がさらに効率的になることを検証します。
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第4部）：シンプルなグリッド戦略の最適化（I）
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第4部）：シンプルなグリッド戦略の最適化（I）
この第4部では、以前に開発したシンプルヘッジとシンプルグリッドエキスパートアドバイザー(EA)を再考します。最適な戦略の使用を目指し、数学的分析と総当り攻撃アプローチを通じてシンプルグリッドEAを改良することに焦点を移します。戦略の数学的最適化について深く掘り下げ、後の回でコーディングに基づく最適化を探求するための舞台を整えます。
リプレイシステムの開発（第38回）：道を切り開く(II)
リプレイシステムの開発（第38回）：道を切り開く(II)
MQL5プログラマーを自認する人の多くは、この記事で概説するような基本的な知識を持っていません。MQL5は多くの人によって限定的なツールだと考えてられていますが、実際の理由は、そのような人たちが必要な知識を持っていないということです。知らないことがあっても恥じることはありません。聞かなかったことを恥じるべきです。MetaTrader 5で指標の複製を強制的に無効にするだけでは、指標とEA間の双方向通信を確保することはできません。まだこれにはほど遠いものの、チャート上でこの指標が重複していないという事実は、私たちに自信を与えてくれます。
母集団最適化アルゴリズム：2進数遺伝的アルゴリズム(BGA)（第１回）
母集団最適化アルゴリズム：2進数遺伝的アルゴリズム(BGA)（第１回）
この記事では、2進数遺伝的アルゴリズムやその他の集団アルゴリズムで使用されるさまざまな手法を探ります。選択、交叉、突然変異といったアルゴリズムの主な構成要素と、それらが最適化に与える影響について見ていきます。さらに、データの表示手法と、それが最適化結果に与える影響についても研究します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第14回）：STFによる多目的時系列予測
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第14回）：STFによる多目的時系列予測
データのモデリングに「空間」と「時間」の両方の測定基準を使用する空間的時間的融合は、主にリモートセンシングや、私たちの周囲をよりよく理解するための他の多くの視覚ベースの活動で有用です。発表された論文のおかげで、トレーダーへの可能性を検証することで、その活用に斬新なアプローチを取ります。
データサイエンスと機械学習(第21回)：ニューラルネットワークと最適化アルゴリズムの解明
データサイエンスと機械学習(第21回)：ニューラルネットワークと最適化アルゴリズムの解明
ニューラルネットワーク内部で使用される最適化アルゴリズムを解明しながら、ニューラルネットワークの核心に飛び込みます。この記事では、ニューラルネットワークの可能性を最大限に引き出し、モデルを精度と効率の新たな高みへと押し上げる重要なテクニックご紹介します。
リプレイシステムの開発（第37回）：道を切り開く（I）
リプレイシステムの開発（第37回）：道を切り開く（I）
今回は、もっと前にやりたかったことをようやく始めます。確固たる地盤がないため、この部分を公に発表する自信がありませんでした。今、私にはその根拠があります。この記事の内容を理解することにできるだけ集中することをお勧めします。単に読むだけではなくて、という意味です。ここで強調しておきたいのは、この記事を理解できなければ、それに続く記事の内容を理解することはできないということです。