MQL4とMQL5のプログラム記事

MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。ここでは、モノイド集合を正規化して、より幅広いモノイド集合とデータ型にわたって比較しやすくする手段としてモノイド群を見ていきます。

数人のトレーダー仲間から、プレフィックスやサフィックスを持つ銘柄名を持つブローカーでこの多通貨EAを使用する方法、およびこの多通貨EAで取引タイムゾーンや取引タイムセッションを実装する方法についてメールやコメントをいただきました。

エキスパートログに出力されるメッセージを統合および構造化するためのLoggerクラスの実装。Seqログ収集および分析システムへの接続。オンラインでのログメッセージの監視。

今回は、蟻コロニー最適化アルゴリズムについて解析します。このアルゴリズムは非常に興味深く、複雑です。この記事では、新しいタイプのACOの作成を試みます。

この記事では、MetaTrader 5プラットフォームをしゃべらせる方法を学びます。EAをもっと楽しくしたらどうでしょうか。金融市場の取引は退屈で単調すぎることがよくありますが、私たちはこの仕事の疲れを軽減することができます。依存症などの問題を経験している方にとってはこのプロジェクトは危険な場合があるのでご注意ください。ただし、一般的には、それは退屈を軽減するだけです。

常に株式市場を予測しようとするのにお疲れでないでしょうか。より多くの情報に基づいた投資判断をするための水晶玉があったらとお思いでしょうか。自己学習型ニューラルネットワークは、あなたが探していたソリューションかもしれません。この記事では、これらの強力なアルゴリズムが、株式市場を凌駕する「波に乗る」のに役立つのかどうかを探ります。膨大な量のデータを分析し、パターンを特定することで、自己訓練されたニューラルネットワークは、しばしば人間のトレーダーよりも精度の高い予測をおこなうことができます。この最先端のテクノロジーを使って、利益を最大化し、よりスマートな投資判断をおこなう方法をご紹介します。

強化学習における重要な問題のひとつは、環境探索です。前回までに、「内因性好奇心」に基づく研究方法について見てきました。今日は別のアルゴリズムを見てみましょう。不一致による探求です。

MQL5で動かせるGUIを作成するための包括的なガイドで、取引戦略やユーティリティでのダイナミックなデータ表現の力を解き放ちましょう。チャートイベントのコアコンセプトに触れ、同じチャート上にシンプルで複数の移動可能なGUIをデザインし、実装する方法を学びます。この記事では、GUIに要素を追加し、機能性と美しさを向上させるプロセスについても説明します。

強化学習の手法を引き続き検討します。この記事では、一連の行動を構築するパラダイムでエージェントの方策を考慮する、少し異なるアルゴリズムに焦点を当てます。

この記事では、実験と非標準的な方法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を使用します。簡単に説明します。

機械学習モデルの表現に使用されるデータ形式は、その有効性に決定的な役割を果たします。近年、深層学習モデルを扱うために特別に設計された新しい型のデータがいくつか登場しています。この記事では、現代のモデルで広く採用されるようになった2つの新しいデータ形式に焦点を当てます。

前回は、データのクラスタリングをおこなうためのクラスを作成しました。今回は、得られた結果を実際の取引に応用するためのバリエーションを紹介したいと思います。

引き続き、Decision Transformer法のファミリーについて説明します。前回の記事から、これらの手法のアーキテクチャの基礎となるTransformerの訓練はかなり複雑なタスクであり、訓練のために大規模なラベル付きデータセットが必要であることにすでに気づきました。この記事では、ラベル付けされていない軌跡をモデルの予備訓練に使用するアルゴリズムについて見ていきます。

この記事では、MetaTrader 4および5の取引の自動化チェーン全体を完成するだけでなく、より興味深いことができるようになった改善の最初の部分を示します。今後、このソリューションにより、EAの作成と最適化の両方を完全に自動化し、効果的な取引構成を見つけるための人件費を最小限に抑えることができます。

この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引（注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど）ができるEAまたは自動売買ロボットです。この記事では、2つの指標、この場合はケルトナーチャネルのボリンジャーバンド®からのシグナルを使用します。

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。

報酬関数を正しく選択することの重要性については、すでに何度かお話ししました。報酬関数は、個々の行動に報酬またはペナルティを追加することでエージェントの望ましい行動を刺激するために使用されます。しかし、エージェントによる信号の解読については未解決のままです。この記事では、訓練されたエージェントに個々のシグナルを送信するという観点からの報酬分解について説明します。

新しい受注システムの導入を継続します。このようなシステムを作るには、MQL5を使いこなすだけでなく、MetaTrader 5プラットフォームが実際にどのように機能し、どのようなリソースを提供しているかを理解することが必要です。

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。

この記事は自己インタビューのようなもので、私がどのようにMQL5言語への第一歩を踏み出したかをお話しします。どうすれば優れたMQL5プログラマーになれるかをお見せして、この偉業を達成するために必要なベースについて説明します。唯一の前提条件は学ぶ意欲です。

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。

今回は、もうひとつの強化学習アプローチを見てみましょう。これはGCRL（goal-conditioned reinforcement learning、目標条件付き強化学習）と呼ばれます。このアプローチでは、エージェントは特定のシナリオでさまざまな目標を達成するように訓練されます。