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エキスパートアドバイザー(EA)の選び方：取引ボットを却下するための20の強力な基準
エキスパートアドバイザー(EA)の選び方：取引ボットを却下するための20の強力な基準
この記事では、「どうやって正しいエキスパートアドバイザーを選べばいいのか」という問いに答えようと思います。ポートフォリオに最適なのはどれでしょうか。また、市場で入手できる大規模な取引ボットリストをどのようにフィルタリングすればいいのでしょうか。この記事では、エキスパートアドバイザーを却下するための20の明確で強力な基準を紹介します。それぞれの基準が提示され、よく説明されているので、より持続的な判断ができ、より収益性の高いエキスパートアドバイザーを集めることができるようになります。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第05回）：マルコフ連鎖
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第05回）：マルコフ連鎖
マルコフ連鎖は、金融をはじめとする様々な分野で、時系列データのモデル化や予測に利用できる強力な数学的ツールです。金融の時系列モデル化や予測では、株価や為替レートなど、金融資産の時間的変化をモデル化するためにマルコフ連鎖がよく使われます。マルコフ連鎖モデルの大きな利点の1つは、そのシンプルさと使いやすさにあります。
母集団最適化アルゴリズム：魚群検索(FSS)
母集団最適化アルゴリズム：魚群検索(FSS)
魚群検索(FSS)は、そのほとんど（最大80%）が親族の群落の組織的な群れで泳ぐという魚の群れの行動から着想を得た新しい最適化アルゴリズムです。魚の集合体は、採餌の効率や外敵からの保護に重要な役割を果たすことが証明されています。
母集団最適化アルゴリズム：灰色オオカミオプティマイザー(GWO)
母集団最適化アルゴリズム：灰色オオカミオプティマイザー(GWO)
最新の最適化アルゴリズムの1つである灰色オオカミオプティマイザについて考えてみましょう。テスト関数の元々の動作により、このアルゴリズムは、以前に検討されたものの中で最も興味深いものの1つになります。これは、ニューラルネットワークの訓練に使用される最も優れたアルゴリズムの1つであり、多くの変数を持つ滑らかな関数です。
母集団最適化アルゴリズム：粒子群(PSO)
母集団最適化アルゴリズム：粒子群(PSO)
この記事では、一般的な粒子群最適化(PSO)アルゴリズムについて検討します。以前は、収束、収束率、安定性、スケーラビリティなどの最適化アルゴリズムの重要な特性について説明し、テストスタンドを開発し、最も単純なRNGアルゴリズムを検討しました。
Frames Analyzerツールによるタイムトレード間隔の魔法
Frames Analyzerツールによるタイムトレード間隔の魔法
Frames Analyzerとは何でしょうか。これは、パラメータ最適化の直後に作成されたMQDファイルまたはデータベースを読み取ることにより、ストラテジーテスター内外でパラメータ最適化中に最適化フレームを分析するためのエキスパートアドバイザー（EA)のプラグインモジュールです。これらの最適化の結果はFrames Analyzerツールを使用している他のユーザーと共有して、結果について話し合うことができます。
母集団最適化アルゴリズム
母集団最適化アルゴリズム
最適化アルゴリズム(OA)の分類についての入門記事です。この記事では、OAを比較するためのテストスタンド（関数群）を作成し、広く知られたアルゴリズムの中から最も普遍的なものを特定することを試みています。
市場の数学：利益、損失、コスト
市場の数学：利益、損失、コスト
この記事では、手数料やスワップなど、あらゆる取引の総損益を計算する方法を紹介します。最も正確な数学的モデルを提供し、それを使ってコードを書き、標準と比較するつもりです。そのほか、利益を計算するMQL5のメイン関数の内部にも入り込み、仕様から必要な値をすべて突き詰めてみます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第01回）：回帰分析
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第01回）：回帰分析
今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合（意識的かどうかにかかわらず...）新しいアイデアを探し、試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。トレーダーの時間とミスを避ける必要性は明らかに重視されます。この連載では、MQL5ウィザードがトレーダーの主力であるべきであることを示します。なぜでしょうか。MQL5ウィザードを使用すれば、新しいアイデアを組み立てることで時間を節約できるだけでなく、コーディングの重複によるミスを大幅に減らすことができるため、最終的に、取引の哲学のいくつかの重要な分野にエネルギーを注ぐことができるからです。
マーケットからエキスパートアドバイザーを選択する正しい方法
マーケットからエキスパートアドバイザーを選択する正しい方法
この記事では、エキスパートアドバイザーを購入する際に注意すべき重要なポイントのいくつかを検討します。また、利益を増やし、お金を賢く使ってこの支出から利益を得る方法を探します。また、記事を読み終われば、シンプルで無料の製品を使用しても収益を得られることがわかると思います。
最適化結果の視覚的評価
最適化結果の視覚的評価
この記事では、すべての最適化パスのグラフを作成する方法と、最適なカスタム基準を選択する方法について検討します。また、Webサイトに公開されている記事とフォーラムのコメントを使用して、MQL5の知識がほとんどない状態で目的のソリューションを作成する方法についても説明します。
時間の取扱い(第1部):基本
時間の取扱い(第1部):基本
時間の処理、証券会社のオフセット、夏時間または冬時間への変更を簡素化および明確化する関数とコードスニペット。正確なタイミングは取引において重要な要素になることがあります。現在時刻でロンドンやニューヨークの証券取引所がすでに開いているかまだ開いていないか、外国為替取引の取引時間はいつ開始および終了するかなどです。手動で取引して生活しているトレーダーにとって、これは大きな問題ではありません。
取引のための組合せ論と確率論(第I部):基本
取引のための組合せ論と確率論(第I部):基本
この連載では、確率論の実用的応用を見つけて、取引と価格設定のプロセスの説明を試みます。最初の記事では、組合せ論と確率の基礎を調べ、確率論の枠組みでフラクタルを適用する方法の最初の例を分析します。
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第IV部): 最小限の機能
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第IV部): 最小限の機能
本稿では、前の記事で設定した目標に基づいて改良された総当たり攻撃バージョンについてお話します。エキスパートアドバイザーをこの方法で取得した設定で使用して、このトピックをできるだけ広くカバーするようにします。新しいプログラムバージョンも添付されています。
自動取引のための便利でエキゾチックな技術
自動取引のための便利でエキゾチックな技術
本稿では、自動取引のためのいくつかの非常に興味深く有用な技術を紹介します。それらのいくつかには馴染みがあるかもしれません。最も興味深い手法を取り上げ、なぜ使用する価値があるのかを説明します。さらに、これらの技術の実際面での傾向を示します。エキスパートアドバイザーを作成し、説明されているすべての技術を相場履歴を使用してテストします。
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第III部): 新しい水平線
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第III部): 新しい水平線
本稿では、総当たり攻撃のトピックを続けます。プログラムアルゴリズムに市場分析の新しい機会を導入することで分析速度を高め、結果の品質を向上します。新しい追加により、このアプローチ内でグローバルパターンの最高品質で表示できるようになります。
並列粒子群最適化
並列粒子群最適化
本稿では、粒子群アルゴリズムを使用した高速最適化の手法について説明しています。また、この手法のMQLでの実装を提示します。これは、エキスパートアドバイザー内のシングルスレッドモードとローカルテスターエージェントで実行されるアドオンとしての並列マルチスレッドモードの両方ですぐに使用できます。
カスタムシンボル。実用的な基礎
カスタムシンボル。実用的な基礎
この記事では、クオートを表示するための一般的な方法を示すために、カスタムシンボルプログラムの生成を行います。 派生したカスタムシンボルチャートから実際のシンボルをトレードするためのEAにおける提案された亜種についても説明します。 この記事にはMQLのソースコードが添付されています。
取引におけるニューラルネットワークの実用化(実践編)
取引におけるニューラルネットワークの実用化(実践編)
本稿では、Matlabプラットフォームでニューラルネットワークモジュールを実際に使用するための説明と手順を説明します。また、ニューラルネットワークモジュールを使用した取引システム作成の主な側面についても説明します。1つの記事で複合体を紹介できるようにするには、複数のニューラルネットワークモジュール機能を1つのプログラムに組み合わせるように変更する必要がありました。
連続的なウォークフォワード最適化（その7）。オートオプティマイザの論理部分をグラフィックスでバインドし、プログラムからグラフィックスを制御する
連続的なウォークフォワード最適化（その7）。オートオプティマイザの論理部分をグラフィックスでバインドし、プログラムからグラフィックスを制御する
この記事では、オートオプティマイザプログラムのグラフィカルな部分と論理的な部分の接続について説明します。 ボタンクリックから最適化マネージャへのタスクリダイレクトまで、最適化の起動プロセスを考慮します。
連続的なウォークフォワード最適化（その6）:オートオプティマイザの論理部分と構造
連続的なウォークフォワード最適化（その6）:オートオプティマイザの論理部分と構造
記事3と4以前、我々は自動ウォークフォワード最適化の作成を検討しました。 今回は、オートオプティマイザツールの内部構造について進めていきます。 この記事は、作成したプロジェクトをさらに稼働したい方、修正したい方はもちろん、プログラムのロジックを理解したい方にも役立つ内容となっています。 今回の記事では、プロジェクトの内部構造とオブジェクト間の関係を示すUML図を掲載します。 また、最適化開始までの過程が記述されていますが、オプティマイザの実装過程が記述されていない状態です。
連続ウォークフォワード最適化(パート5):自動オプティマイザプロジェクトの概要とGUIの作成
連続ウォークフォワード最適化(パート5):自動オプティマイザプロジェクトの概要とGUIの作成
この記事では、MetaTrader5 ターミナルでのウォークフォワード最適化の詳細を説明します。 以前の記事では、最適化レポートを生成およびフィルタリングする方法を検討し、最適化プロセスを担当するアプリケーションの内部構造の分析を開始しました。 自動オプティマイザは C# アプリケーションとして実装され、独自のグラフィカル インターフェイスを備えています。 5番目となるこの記事では、このグラフィカルインタフェースの作成に専念します。
高速数学的計算に基づくカスタムストラテジーテスター
高速数学的計算に基づくカスタムストラテジーテスター
この記事では、カスタムストラテジーテスターと最適化パスのカスタムアナライザーを作成する方法について説明します。 これにより、数学の計算モード、いわゆるフレームの仕組みを理解することができ、計算のカスタムデータをロードしその圧縮の効果的なアルゴリズムを使用できるようになります。 この記事は、EAの中でカスタム情報を保存する方法に興味がある方にも有意義なものになります。
モンテカルロ法を適用したトレーディング戦略の最適化
モンテカルロ法を適用したトレーディング戦略の最適化
トレード口座でロボットを起動する前に、通常はテストを行い、ヒストリー上で最適化します。 しかし、ここで合理的な質問が発生します: 過去の結果は、未来で役に立つだろうか。 この記事では、モンテカルロ法を適用してトレード戦略の最適化のカスタム基準を構築するメソッドについて説明します。 さらに、EA の安定性基準を考慮します。
モスクワ為替先物のスプレッド戦略の開発例
モスクワ為替先物のスプレッド戦略の開発例
MT5 プラットフォームでは、同時に複数の金融商品のトレードロボットをテストすることができます。組み込みのストラテジーテスターは、自動的にヒストリーデータをブローカーのサーバーからダウンロードします。そのため、開発者は特別手動で何かをする必要はありません。シンプルかつ確実に異なるシンボルのミリ秒単位のティックによるトレード環境を再現することが可能です。この記事では、2つのモスクワ為替先物においてスプレッドストラテジーをテストと開発を行います。
連続ウォークフォワード最適化(パート4):最適化マネージャ(オートオプティマイザ)
連続ウォークフォワード最適化(パート4):最適化マネージャ(オートオプティマイザ)
この記事の主な目的は、アプリケーションとその機能を操作するメカニズムについて説明することです。 したがって、この記事は、アプリケーションの使用方法に関する説明書としても使うことができます。 アプリケーションの使用法においてありがちな落とし穴と詳細を扱っています。
MT5で取引戦略を迅速に開発しデバッグする方法
MT5で取引戦略を迅速に開発しデバッグする方法
スキャルピング自動システムはアルゴリズム取引の頂点にみなされていますが、コードを書くのは最も困難です。この記事では、受信ティックの分析に基づいて、戦略を構築するメソッドを示し、ビルトインツールとビジュアルテストをデバッグします。エントリーと決済の開発は、多くの場合、裁量取引の経験を必要とします。しかし、MT5ではヒストリー上で戦略をテストすることができます。
マーケットでの公開前にトレードロボットに行うべき検査
マーケットでの公開前にトレードロボットに行うべき検査
マーケットの全ての製品は、均一な品質基準を確保する為に、公開前に事前の必須検査を受けます。この記事では、開発者が自分のテクニカルインディケータやトレードロボットで犯しがちなミスについてお話しします。また、マーケットへ提出する前の、製品の自己テストの方法もご紹介します。