Add a new article
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。
アーチェリーアルゴリズム(AA)
アーチェリーアルゴリズム(AA)
この記事では、アーチェリーに着想を得た最適化アルゴリズムについて詳しく検討し、有望な「矢」の着地点を選定するメカニズムとしてルーレット法の活用に焦点を当てます。この手法により、解の質を評価し、さらなる探索に最も有望な位置を選び出すことが可能になります。
注文板に基づいた取引システムの開発（第1回）：インジケーター
注文板に基づいた取引システムの開発（第1回）：インジケーター
市場の厚みは、特に高頻度取引(HFT)アルゴリズムにおいて、高速な取引を実行するために不可欠な要素です。本連載では、多くの取引可能な銘柄に対してブローカー経由で取得できるこの種の取引イベントについて取り上げます。まずは、チャート上に直接表示されるヒストグラムのカラーパレット、位置、サイズをカスタマイズ可能なインジケーターから始めます。次に、特定の条件下でこのインジケーターをテストするためのBookEventイベントの生成方法について解説します。今後の記事では、価格分布データの保存方法や、そのデータをストラテジーテスターで活用する方法などのトピックも取り上げる予定です。
MQL5用スキャルピングオーダーフロー
MQL5用スキャルピングオーダーフロー
このMetaTrader 5エキスパートアドバイザー(EA)は、高度なリスク管理を備えたスキャルピングオーダーフロー戦略を実装しています。複数のテクニカル指標を使用し、オーダーフローの不均衡に基づいて取引機会を特定します。バックテストは潜在的な収益性を示しているが、特にリスク管理と取引結果の比率において、さらなる最適化の必要性を強調しています。経験豊富なトレーダーに適していますが、本番運用の前に十分なテストと理解が必要です。
MQL5でパラボリックSARと単純移動平均(SMA)を使用した高速取引戦略アルゴリズムを実装する
MQL5でパラボリックSARと単純移動平均(SMA)を使用した高速取引戦略アルゴリズムを実装する
この記事では、パラボリックSARと単純移動平均(SMA)インジケーターを活用し、応答性の高い取引戦略を構築する高速取引型エキスパートアドバイザー(EA)をMQL5で開発します。インジケーターの使用方法、シグナルの生成、テストおよび最適化プロセスなど、戦略の実装について詳しく解説します。
取引におけるニューラルネットワーク：統合軌道生成モデル（UniTraj）
取引におけるニューラルネットワーク：統合軌道生成モデル（UniTraj）
エージェントの行動を理解することはさまざまな分野で重要ですが、ほとんどの手法は特定のタスク（理解、ノイズ除去、予測）に焦点を当てており、そのため実際のシナリオでは効果的に活用できないことが多いです。この記事では、さまざまな問題を解決するために適応可能なモデルについて説明します。
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。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第17回）：実際の取引に向けたさらなる準備
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第17回）：実際の取引に向けたさらなる準備
現在、EAはデータベースを利用して、取引戦略の各インスタンスの初期化文字列を取得しています。しかし、データベースは非常に大容量であり、実際のEAの動作には不要な情報も多数含まれています。そこで、データベースへの接続を必須とせずにEAを機能させる方法を考えてみましょう。
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第3回）：ダイナミックトレンドフォローと平均回帰戦略
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第3回）：ダイナミックトレンドフォローと平均回帰戦略
金融市場は一般的に、「レンジ相場」または「トレンド相場」のいずれかに分類されます。このような静的な市場の見方は、短期的な取引においては判断を容易にしてくれるかもしれません。しかし、実際の市場の動きとはかけ離れている側面もあります。この記事では、金融市場がこれら2つのモードをどのように移行するのかを探り、その理解を活かしてアルゴリズム取引戦略への自信をどのように高められるのかを考察します。
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。
古典的な戦略を再構築する（第13回）：移動平均線のクロスオーバーにおける遅延の最小化
古典的な戦略を再構築する（第13回）：移動平均線のクロスオーバーにおける遅延の最小化
移動平均クロスオーバーは、私たちのコミュニティにおけるトレーダーの間で広く知られている戦略ですが、その基本的な仕組みは誕生以来ほとんど変化していません。本稿では、この戦略に存在する“遅延”を最小限に抑えることを目的とした、わずかながらも重要な改良について紹介します。元の戦略を愛用しているトレーダーの方々にも、今回ご紹介する洞察をもとに、戦略の見直しを検討していただければ幸いです。同一の期間を持つ2つの移動平均を使用することで、戦略の根本的な原則を損なうことなく、遅延を大幅に削減することが可能になります。
MQL5での取引戦略の自動化（第3回）：ダイナミック取引管理のためのZone Recovery RSIシステム
MQL5での取引戦略の自動化（第3回）：ダイナミック取引管理のためのZone Recovery RSIシステム
この記事では、MQL5を使ってZone Recovery RSI EAシステムを構築し、RSIシグナルによって取引を開始し、損失を管理するためのリカバリーストラテジーを実装します。取引エントリー、リカバリーロジック、ポジション管理を自動化するために、ZoneRecoveryクラスを作成します。この記事の最後では、EAのパフォーマンスを最適化し、その有効性を高めるためのバックテストの洞察を紹介します。
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。
出来高ベースの取引システムを構築し最適化する方法（チャイキンマネーフロー：CMF）
出来高ベースの取引システムを構築し最適化する方法（チャイキンマネーフロー：CMF）
この記事では、出来高ベースの指標であるチャイキンマネーフロー(CMF)の構築方法、計算方法、使用方法を説明した上で、その概要を説明します。カスタムインジケーター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、それらをテストしてどれが優れているかを理解します。
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。
独自のLLMをEAに統合する（第5部）：LLMを使った取引戦略の開発とテスト(III) - アダプタチューニング
独自のLLMをEAに統合する（第5部）：LLMを使った取引戦略の開発とテスト(III) - アダプタチューニング
今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じてファインチューニングし、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。
MQL5での取引戦略の自動化（第2回）：一目均衡表とオーサムオシレーターを備えた雲抜けシステム
MQL5での取引戦略の自動化（第2回）：一目均衡表とオーサムオシレーターを備えた雲抜けシステム
この記事では、一目均衡表とオーサムオシレーター(Awesome Oscillator)を活用し、「雲抜け戦略」を自動化するエキスパートアドバイザー（EA）を作成します。インジケーターハンドルの初期化、ブレイクアウト条件の検出、自動売買におけるエントリーおよびエグジットの実装手順について、段階的に解説します。さらに、トレーリングストップやポジション管理ロジックを組み込むことで、EAのパフォーマンスと市場適応力を高める方法にも触れます。
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第2回）：USDJPYスキャルピング戦略
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第2回）：USDJPYスキャルピング戦略
今日は私たちと一緒にUSDJPYペアを中心とした取引戦略の構築に挑戦するしましょう。日足のローソク足パターンは、潜在的により強い動きがあるため、日足パターンで形成されるローソク足パターンを取引します。私たちの当初の戦略は利益を生み、これにより獲得した資本を保護するために、戦略を継続的に改良し、安全性をさらに高める努力を続けることができました。
古典的な戦略を再構築する（第12回）：EURUSDブレイクアウト戦略
古典的な戦略を再構築する（第12回）：EURUSDブレイクアウト戦略
MQL5で収益性の高いブレイクアウト取引戦略を構築する挑戦に、ぜひご参加ください。EURUSDペアを選択し、時間枠で価格ブレイクアウトを取引しましたが、私たちのシステムでは偽のブレイクアウトと真のトレンドの始まりを区別するのが難しかったです。そこで、損失を最小限に抑えながら利益を増やすことを目的としたフィルターをシステムに組み込みました。最終的にはシステムを収益性の高いものにし、誤ったブレイクアウトに対する耐性を高めることに成功しました。
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。
出来高による取引の洞察：トレンドの確認
出来高による取引の洞察：トレンドの確認
強化型トレンド確認手法は、プライスアクション、出来高分析、そして機械学習を組み合わせることで、真の市場動向を見極めることを目的としています。この手法では、取引を検証するために、価格のブレイクアウトと平均比50％以上の出来高急増という2つの条件を満たす必要があります。さらに、追加の確認手段としてLSTMニューラルネットワークを活用します。システムはATR (Average True Range)に基づいたポジションサイズ設定と動的リスク管理を採用しており、誤ったシグナルを排除しつつ、多様な市場環境に柔軟に対応できる設計となっています。
MQL5入門（第10回）：MQL5の組み込みインジケーターの操作に関する初心者向けガイド
MQL5入門（第10回）：MQL5の組み込みインジケーターの操作に関する初心者向けガイド
この記事では、プロジェクトベースのアプローチを使用してRSIベースのエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法に焦点を当て、MQL5の組み込みインジケーターの活用方法を紹介します。RSI値を取得して活用し、流動性スイープに対応し、チャートオブジェクトを使用して取引の視覚化を強化する方法を学びます。さらに、パーセンテージベースのリスク設定、リスク報酬比率の実装、利益確保のためのリスク修正など、効果的なリスク管理についても解説します。
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。
MQL5経済指標カレンダーを使った取引（第5回）：レスポンシブコントロールとフィルターボタンでダッシュボードを強化する
MQL5経済指標カレンダーを使った取引（第5回）：レスポンシブコントロールとフィルターボタンでダッシュボードを強化する
この記事では、ダッシュボードの制御を改善するために、通貨ペアフィルター、重要度レベル、時間フィルター、キャンセルオプションのボタンを作成します。これらのボタンは、ユーザーのアクションに動的に応答するようにプログラムされており、シームレスな操作を可能にします。また、ダッシュボードにリアルタイムの変更を反映するために、ユーザーの行動を自動化します。これにより、パネルの全体的な機能性、モビリティ、応答性が向上します。
MQL5経済指標カレンダーを使った取引（第4回）：ダッシュボードでのリアルタイムニュース更新の実装
MQL5経済指標カレンダーを使った取引（第4回）：ダッシュボードでのリアルタイムニュース更新の実装
この記事では、リアルタイムのニュース更新機能を実装することで、経済指標カレンダーダッシュボードを強化し、市場情報を常に最新かつ実用的な状態に保ちます。MQL5におけるライブデータ取得技術を統合し、ダッシュボード上のイベントを継続的に更新することで、インターフェイスの応答性を向上させます。このアップデートにより、ダッシュボードから最新の経済ニュースに直接アクセスでき、最新データに基づいて取引判断を最適化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。
MQL5経済指標カレンダーを使った取引（第3回）：通貨、重要度、時間フィルターの追加
MQL5経済指標カレンダーを使った取引（第3回）：通貨、重要度、時間フィルターの追加
この記事では、MQL5経済カレンダーダッシュボードにフィルターを実装し、通貨、重要度、時間ごとにニュースイベントの表示を絞り込みます。まず、各カテゴリのフィルター基準を設定し、それをダッシュボードに組み込むことで、関連するイベントのみが表示されるようにします。最後に、各フィルターが動的に更新され、トレーダーにとって必要な、焦点を絞ったリアルタイムの経済情報が提供されるようにします。
MQL5での取引戦略の自動化（第1回）：Profitunityシステム（ビル・ウィリアムズ著「Trading Chaos」）
MQL5での取引戦略の自動化（第1回）：Profitunityシステム（ビル・ウィリアムズ著「Trading Chaos」）
この記事では、ビル・ウィリアムズのProfitunityシステムを詳しく分析し、その核心となる構成要素や、市場の混乱の中での独自の取引アプローチを解説します。MQL5用いたシステムの実装方法を、主要なインジケーターやエントリー/エグジットシグナルの自動化に焦点を当てながら説明します。さらに、戦略のテストと最適化をおこない、さまざまな市場環境におけるパフォーマンスについて考察します。
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。