予測による統計的裁定取引
予測による統計的裁定取引
統計的裁定取引について調べ、共和分で相関する銘柄をPythonで検索し、ピアソン係数の指標を作成し、PythonとONNX モデルで予測をおこなって統計的裁定取引を行うEAを作成します。
予測による三角裁定取引
予測による三角裁定取引
この記事では、三角裁定を簡略化し、市場に慣れていない方でも、予測や専用ソフトを使用してより賢く通貨を取引する方法をご紹介します。専門知識を駆使して取引する準備はできていますか？
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第20回）：関数同定問題
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第20回）：関数同定問題
関数同定問題は、研究対象のデータセットをマッピングする基本モデルがどのようなものであるかについて、最小限の仮定から始める回帰の形式です。ベイズ法やニューラルネットワークでも実装可能ですが、ここでは遺伝的アルゴリズムによる実装が、MQL5ウィザードで使用可能なExpertSignalクラスのカスタマイズにどのように役立つかを見ていきます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第19回）：ベイズ推定
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第19回）：ベイズ推定
ベイズ推定とは、新しい情報が入手可能になったときに確率仮説を更新するためにベイズの定理を採用することです。これは直感的に時系列分析への適応につながるので、シグナルだけでなく、資金管理やトレーリングストップのためのカスタムクラスを構築する際に、これをどのように利用できるか見てみましょう。
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。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第2回）：取引戦略の仮想ポジションへの移行
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第2回）：取引戦略の仮想ポジションへの移行
複数の戦略を並行して動作させる多通貨エキスパートアドバイザー(EA)の開発を続けましょう。マーケットポジションを建てることに関連するすべての作業を、戦略レベルから、戦略を管理するEAのレベルに移してみましょう。戦略自体は、マーケットポジションを持つことなく、仮想の取引のみをおこないます。
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。
時系列分類問題における因果推論
時系列分類問題における因果推論
この記事では、機械学習を用いた因果推論の理論と、Pythonによるカスタムアプローチの実装について見ていきます。因果推論と因果思考は哲学と心理学にルーツを持ち、現実を理解する上で重要な役割を果たしています。
ニューラルネットワークが簡単に（第71回）：目標条件付き予測符号化(GCPC)
ニューラルネットワークが簡単に（第71回）：目標条件付き予測符号化(GCPC)
前回の記事では、Decision Transformer法と、そこから派生したいくつかのアルゴリズムについて説明しました。さまざまな目標設定手法で実験しました。実験では、さまざまな方法で目標を設定しましたが、それ以前に通過した軌跡に関するモデルの研究は、常に私たちの関心の外にありました。この記事では、このギャップを埋める手法を紹介したいと思います。
ニューラルネットワークが簡単に（第69回）：密度に基づく行動方策の支持制約(SPOT)
ニューラルネットワークが簡単に（第69回）：密度に基づく行動方策の支持制約(SPOT)
オフライン学習では、固定されたデータセットを使用するため、環境の多様性をカバーする範囲が制限されます。学習過程において、私たちのエージェントはこのデータセットを超える行動を生成することができます。環境からのフィードバックがなければ、そのような行動の評価が正しいとどうやって確信できるのでしょうか。訓練データセット内のエージェントの方策を維持することは、訓練の信頼性を確保するために重要な要素となります。これが、この記事でお話しする内容です。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第1回）：EAとテクニカル指標について
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第1回）：EAとテクニカル指標について
この記事は初心者とプロMQL5開発者の両方を対象としています。これは、シグナルを生成する指標をより長い時間枠のトレンドに定義し、制約するためのコードの一部を提供します。このように、トレーダーはより広い市場視点を取り入れることで戦略を強化することができ、より強固で信頼性の高い売買シグナルが得られる可能性があります。
ボラティリティベースの取引システムの構築と最適化の方法（チャイキンボラティリティ - CHV）
ボラティリティベースの取引システムの構築と最適化の方法（チャイキンボラティリティ - CHV）
この記事では、チャイキンボラティリティ（CHV、Chaikin Volatility）という名前の、ボラティリティに基づく後1つの指標を提供します。カスタム指標の使用方法と構築方法を確認した後、カスタム指標の構築方法を理解します。使用できるいくつかの簡単な戦略を共有し、どちらがより優れているかを理解するためにテストします。
カスタム指標（第1回）：MQL5でシンプルなカスタム指標を開発するためのステップバイステップ入門ガイド
カスタム指標（第1回）：MQL5でシンプルなカスタム指標を開発するためのステップバイステップ入門ガイド
MQL5を使用してカスタム指標を作成する方法を紹介します。この入門記事では、シンプルなカスタム指標を構築するための基本を説明し、この興味深いトピックを初めて学ぶMQL5プログラマーのために、さまざまなカスタム指標をコーディングするための実践的なアプローチを示します。
ONNX統合の課題を克服する
ONNX統合の課題を克服する
ONNXは、異なるプラットフォーム間で複雑なAIコードを統合するための素晴らしいツールです。ただし、この素晴らしいツールを最大限に活用するためにはいくつかの課題に対処する必要があります。この記事では、読者が直面する可能性のある一般的な問題と、それを軽減する方法について説明します。
フェアバリューギャップ(FVG)/不均衡取引方法をステップバイステップで学ぶ：スマートマネーコンセプトのアプローチ
フェアバリューギャップ(FVG)/不均衡取引方法をステップバイステップで学ぶ：スマートマネーコンセプトのアプローチ
フェアバリューギャップ(FVG)取引戦略に基づいて、MQL5で自動売買アルゴリズムを作成して実装するためのステップバイステップのガイドです。初心者にも経験豊富なトレーダーにも役立つエキスパートアドバイザー(EA)の作成に関する詳細なチュートリアルです。
PythonとMQL5を使用して初めてのグラスボックスモデルを作る
PythonとMQL5を使用して初めてのグラスボックスモデルを作る
機械学習モデルの解釈は難しく、このような高度なテクニックを使用して何らかの価値を得たいのであれば、モデルが予想から外れる理由を理解することが重要です。モデルの内部構造に対する包括的な洞察がなければ、モデルのパフォーマンスを低下させるバグを発見できないことがあります。予測できない機能のエンジニアリングに時間を浪費し、長期的にはモデルのパワーを十分に活用できない危険性があります。幸いなことに、モデルの内部で何が起こっているかを正確に見ることができる、洗練され、よく整備されたオールインワンソリューションがあります。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第15回）：ニュートンの多項式を用いたサポートベクトルマシン
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第15回）：ニュートンの多項式を用いたサポートベクトルマシン
サポートベクトルマシンは、データの次元を増やす効果を調べることで、あらかじめ定義されたクラスに基づいてデータを分類します。これは教師あり学習法で、多次元のデータを扱う可能性を考えるとかなり複雑です。この記事では、2次元データの非常に基本的な実装であるニュートンの多項式が、価格とアクションを分類する際にどのように効率的に実行できるかを検討します。
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第13回）：ExpertSignalクラスのためのDBSCAN
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第13回）：ExpertSignalクラスのためのDBSCAN
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)は、データをグループ化する教師なし形式であり、入力パラメータをほとんど必要としません。入力パラメータは2つだけであり、K平均法などの他のアプローチと比較すると利点が得られます。ウィザードで組み立てたEAを使用してテストし、最終的に取引するために、これがどのように建設的であり得るかを掘り下げます。
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。
Developing a Replay System (Part 36): Making Adjustments (II)
Developing a Replay System (Part 36): Making Adjustments (II)
One of the things that can make our lives as programmers difficult is assumptions. In this article, I will show you how dangerous it is to make assumptions: both in MQL5 programming, where you assume that the type will have a certain value, and in MetaTrader 5, where you assume that different servers work the same.
リプレイシステムの開発（第34回）：発注システム (III)
リプレイシステムの開発（第34回）：発注システム (III)
今回は、構築の第一段階を完成させます。この部分はかなり短時間で終わりますが、前回までに説明しなかった詳細をカバーします。多くの方が理解していない点をいくつか説明します。なぜShiftキーやCtrlキーを押さなければならないかご存じでしょうか。
MQL5の高度な変数とデータ型
MQL5の高度な変数とデータ型
変数とデータ型は、MQL5プログラミングだけでなく、どのプログラミング言語でも非常に重要なトピックです。MQL5の変数とデータ型は、単純なものと高度なものに分類できます。単純なものについては前回の記事ですでに述べたので、今回は高度なものを特定し、それについて学ぶことにします。
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第3部）：シンプルヘッジ戦略の最適化(I)
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第3部）：シンプルヘッジ戦略の最適化(I)
この第3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ヘッジ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。
プログラミングパラダイムについて（第2部）：オブジェクト指向アプローチによるプライスアクションエキスパートアドバイザーの開発
プログラミングパラダイムについて（第2部）：オブジェクト指向アプローチによるプライスアクションエキスパートアドバイザーの開発
オブジェクト指向プログラミングのパラダイムとMQL5コードへの応用について学びます。この第2回目の記事では、オブジェクト指向プログラミングの具体的な内容をより深く掘り下げ、実践的な例を通して実体験を提供します。EMA指標とローソク足価格データを使用した、手続き型プライスアクションエキスパートアドバイザー(EA)をオブジェクト指向コードに変換する方法を学びます。
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第2部）：シンプルなグリッドEAを作る
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第2部）：シンプルなグリッドEAを作る
この記事では、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を使用した自動化について詳しく説明し、初期のバックテスト結果を分析します。この戦略には高い保有能力が必要であることを強調し、今後の回で距離、takeProfit、ロットサイズなどの主要パラメータを最適化する計画を概説します。本連載は、取引戦略の効率性と異なる市場環境への適応性を高めることを目的としています。
ケルトナーチャネル取引システムの構築とテスト
ケルトナーチャネル取引システムの構築とテスト
この記事では、金融市場において非常に重要な概念であるボラティリティを利用した取引システムを紹介します。ケルトナーチャネル指標を理解し、それをどのようにコードし、どのように簡単な取引戦略に基づいて取引システムを作成し、様々な資産でテストすることができるかを理解した上で、ケルトナーチャネル指標に基づく取引システムを提供します。
アルーン（Aroon）取引システムの構築とテスト
アルーン（Aroon）取引システムの構築とテスト
この記事では、指標の基本を学んだ後、どのようにアルーンの取引システムを構築できるかを学び、アルーンの指標に基づいた取引システムを構築するために必要なステップを紹介します。この取引システムを構築した後、利益が出るのかさらに最適化が必要なのかをテストします。
PythonとMetaTrader5 Pythonパッケージを使用した深層学習による予測と注文とONNXモデルファイル
PythonとMetaTrader5 Pythonパッケージを使用した深層学習による予測と注文とONNXモデルファイル
このプロジェクトでは、金融市場における深層学習に基づく予測にPythonを使用します。平均絶対誤差(MAE)、平均二乗誤差(MSE)、R二乗(R2)などの主要なメトリクスを使用してモデルのパフォーマンスをテストする複雑さを探求し、すべてを実行ファイルにまとめる方法を学びます。また、そのEAでONNXモデルファイルを作成します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第10回）：型破りなRBM
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第10回）：型破りなRBM
制限ボルツマンマシン（Restrictive Boltzmann Machine、RBM）は、基本的なレベルでは、次元削減による教師なし分類に長けた2層のニューラルネットワークです。その基本原理を採用し、常識にとらわれない方法で設計し直して訓練すれば有用なシグナルフィルタが得られるかどうかを検証します。