MQL4とMQL5のプログラム記事
取引戦略をプログラミングするためのMQL5言語を、ほとんどがコミュニティメンバーによって書かれた数多くの公開記事で学びます。記事は統合、テスター、取引戦略等のカテゴリに分けられていて、プログラミングに関連する疑問への解答を素早く見つけることができます。
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ニューラルネットワークが簡単に（第33部）：分散型Q学習における分位点回帰
分散型Q学習の研究を続けます。今日は、この方法を反対側から見てみましょう。価格予測問題を解決するために、分位点回帰を利用する可能性を検討します。
データサイエンスと機械学習（第11回）：単純ベイズ、取引における確率論
確率を利用した取引は綱渡りのようなもので、正確さとバランス、そしてリスクに対する鋭い理解が必要です。取引の世界では、確率がすべてです。確率は、成功と失敗、利益と損失の違いになります。確率の力を活用することで、トレーダーは十分な情報に基づいた意思決定をおこない、リスクを効果的に管理し、経済的目標を達成することができます。つまり、経験豊富な投資家であれ、初心者のトレーダーであれ、確率を理解することは、取引の可能性を引き出す鍵になるのです。この記事では、確率を利用したエキサイティングな取引の世界を探求し、取引ゲームを次のレベルに引き上げる方法を紹介します。
母集団最適化アルゴリズム：細菌採餌最適化(BFO)
大腸菌の採餌戦略は、科学者にBFO最適化アルゴリズムの作成を促しました。このアルゴリズムには、最適化に対する独自のアイデアと有望なアプローチが含まれており、さらに研究する価値があります。
Murrayシステム再訪問
グラフィカルな価格分析システムは、当然ながらトレーダーの間で人気があります。今回は、有名なレベルを含む完全なMurray（マレー）システム、および現在の価格ポジションを評価し、取引を決定するための有用な他のテクニックについて説明します。
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。
自動で動くEAを作る（第05回）：手動トリガー(II)
今日は、自動モードでシンプルかつ安全に動作するエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法を紹介します。前回の最後に、少なくともしばらくはEAを手動で使えるようにするのが適切ではないかと提案しました。
ニューラルネットワークの実験（第3回）：実用化
この連載では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5にアプローチします。
母集団最適化アルゴリズム：侵入雑草最適化(IWO)
雑草がさまざまな条件で生き残る驚くべき能力は、強力な最適化アルゴリズムのアイデアになっています。IWO(Invasive Weed Optimization)は、以前にレビューされたものの中で最高のアルゴリズムの1つです。
自動で動くEAを作る（第03回）：新しい関数
今日は、自動モードでシンプルかつ安全に動作するエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法を紹介します。前回は、自動売買EAで使用するオーダーシステムの開発に着手しましたが、必要な関数のうち1つしか作っていません。
自動で動くEAを作る（第02回）：コードを始める
今日は、自動モードでシンプルかつ安全に動作するエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法を紹介します。前回は、自動売買をおこなうEAの作成に進む前に、誰もが理解しておくべき最初のステップについて説明しました。概念と構造が検討されました。
DoEasy - コントロール（第31部）：ScrollBarコントロールのコンテンツのスクロール
この記事では、水平スクロールバーのボタンを使用してコンテナのコンテンツをスクロールする機能を実装します。
ティッカーテープパネルの作成:基本バージョン
ここでは、通常取引所の相場表示に使われるプライスティッカーを使った画面を作成する方法を紹介します。複雑な外部プログラミングを使わず、MQL5だけでやってみようと思います。
ティッカーテープパネルの作成:改良版
ティッカーテープパネルの基本バージョンを復活させるというアイデアはいかがでしょうか。まずおこなうのは、資産のロゴやその他の画像などの画像を追加できるようにパネルを変更して、ユーザーが表示された銘柄をすばやく簡単に識別できるようにすることです。
母集団最適化アルゴリズム：ホタルアルゴリズム(FA)
今回は、ホタルアルゴリズム(FA)という最適化手法について考えてみます。修正により、このアルゴリズムは部外者から真の評価表リーダーへと変貌を遂げました。
インディケーター情報の測定
機械学習は、ストラテジー開発の手法として注目されています。これまで、収益性と予測精度の最大化が重視される一方で、予測モデル構築のためのデータ処理の重要性はあまり注目されてきませんでした。この記事では、Timothy Masters著の書籍「Testing and Tuning Market Trading Systems」に記載されているように、予測モデル構築に使用するインディケーターの適切性を評価するために、エントロピーの概念を使用することについて考察しています。
DoEasy - コントロール（第30部）：ScrollBarコントロールのアニメーション化
今回は、ScrollBarコントロールの開発の続きと、マウスインタラクション機能の実装を開始します。さらに、マウスの状態フラグやイベントのリストも充実させる予定です。
行列ユーティリティ - 行列とベクトルの標準ライブラリの機能を拡張する
行列は大規模な数学的演算を効率的に処理できるため、機械学習アルゴリズムや一般的なコンピュータの基盤となっています。標準ライブラリは必要なものをすべて備えていますが、ユーティリティファイルでライブラリにはまだないいくつかの関数を導入して、拡張する方法を見てみましょう。
Linux上のMetaTrader 5のC++マルチスレッドサポートを備えた概念実証DLLを開発する
最終製品がWindowsとLinuxシステムの両方でシームレスに動作するMetaTrader 5プラットフォームの開発をLinuxシステムのみでおこなう方法のステップとワークフローを探索する旅を始めます。WineとMinGWについて学ぶことができます。これらはどちらも、クロスプラットフォーム開発を機能させるために不可欠なツールです。特に、MinGWのスレッド実装（POSIXおよびWin32）については、どれを使用するかを選択する際に考慮する必要があります。次に、概念実証のDLLを構築し、それをMQL5コードで使用して、最後に両方のスレッド実装のパフォーマンスを比較します。すべては読者の基盤が自力でさらに拡大するようにするためです。この記事を読めば、LinuxでMT関連のツールを快適に構築できるはずです。
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
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。
MQL5の圏論（第2回）
圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQL5コミュニティではまだ比較的知られていません。この連載では、その概念のいくつかを紹介し、考察することで、コメントや議論を呼び起こし、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
ゲータ―オシレーター(Gator Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ
人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶ本連載の新しい記事では、ゲータ―オシレーターテクニカル指標を取り上げ、簡単な戦略を通じて取引システムを作成する方法について学びます。
MQL5の圏論（第1回）
圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQLコミュニティではまだ比較的知られていない分野です。この連載では、その概念のいくつかを紹介して考察することで、コメントや議論を呼び起こし、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
DoEasy - コントロール（第29部）：ScrollBar補助コントロール
この記事では、ScrollBar補助コントロール要素とその派生オブジェクト（垂直および水平のスクロールバー）の開発を開始します。スクロールバーは、フォームのコンテンツがコンテナを超えた場合にスクロールするために使用されます。スクロールバーは通常フォームの下部と右側にあります。下部の水平のものはコンテンツを左右にスクロールし、垂直のものは上下にスクロールします。
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。
MQL5クックブック - サービス
この記事では、チャートへの結合を必要としないMQL5プログラムである「サービス」の多彩な機能について説明しています。また、他のMQL5プログラムとのサービスの違いをハイライトし、開発者がサービスで作業する際の微妙な違いを強調しています。例として、読者にはサービスとして実装できる幅広い機能をカバーするさまざまなタスクが提供されます。
母集団最適化アルゴリズム：カッコウ最適化アルゴリズム(COA)
次に考察するのは、レヴィフライトを使ったカッコウ検索最適化アルゴリズムです。これは最新の最適化アルゴリズムの1つで、リーダーボードの新しいリーダーです。
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)
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。
DoEasy - コントロール（第27部）：ProgressBar WinFormsオブジェクトの操作
この記事では、ProgressBarコントロールの開発を続けます。特に、プログレスバーと視覚効果を管理するための機能を作成します。
DoEasy - コントロール（第26部）：ToolTip WinFormsオブジェクトの最終確認とProgressBarの開発開始
今回は、ツールチップコントロールの開発を完了し、ProgressBar WinFormsオブジェクトの開発を開始します。オブジェクトで作業しながら、コントロールやそのコンポーネントをアニメーション化するための普遍的な機能を開発する予定です。
ニューラルネットワークが簡単に（第32部）：分散型Q学習
この連載で前回Q学習法を紹介しました。この手法は、各行動の報酬を平均化するものです。2017年には、報酬分布関数を研究する際に、より大きな成果を示す2つの研究が発表されました。そのような技術を使って、私たちの問題を解決する可能性を考えてみましょう。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第04回）：線形判別分析
今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合、新しいアイデアを探して試し、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。この連載では、MQL5ウィザードがこの取り組みにおけるトレーダーの主力であるべきであることを示しています。
データサイエンスと機械学習（第09回）:K近傍法(KNN)
これは、訓練データセットから学習しない遅延アルゴリズムです。代わりにデータセットを保存し、新しいサンプルが与えられるとすぐに動作します。シンプルでありながら、実世界でさまざまなケースに応用されています。
DoEasy - コントロール（第25部）：Tooltip WinFormsオブジェクト
今回は、Tooltipコントロールの開発と、ライブラリの新しいグラフィカルプリミティブの開発を開始する予定です。当然ながら、すべての要素にツールチップがあるわけではないですが、すべてのグラフィックオブジェクトにはツールチップを設定する機能があります。