![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](https://c.mql5.com/2/78/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_mPart_20b_600x314.jpg)
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](https://c.mql5.com/2/78/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_7Part_19d_600x314.jpg)
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。
![Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第3回):使用中のトレンド変化の検出](https://c.mql5.com/2/78/Building_A_Candlestick_Trend_Constraint_Model_Part_3___NO_BG_600x314.jpg)
Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第3回):使用中のトレンド変化の検出
この記事では、経済ニュースの発表、投資家の行動、さまざまな要因が市場のトレンド反転にどのような影響を与えるかを探ります。ビデオによる説明もあり、MQL5のコードをプログラムに組み込むことで、トレンドの反転を検出し、警告を発し、市場の状況に応じて適切な行動を取ることができます。これは、本連載の過去の記事に基づいています。
![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)](https://c.mql5.com/2/79/Modified_Grid-Hedge_EA_in_MQL5_Part_III_600x314__1.jpg)
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。
![MQL5入門(第7回):MQL5でEAを構築し、AI生成コードを活用するための初心者ガイド](https://c.mql5.com/2/77/Introduction_to_MQL5_sPart_7v_Beginnerys_Guide_to_Building_Expert_Advisors_and_Utilizing_AI-Generate.jpg)
MQL5入門(第7回):MQL5でEAを構築し、AI生成コードを活用するための初心者ガイド
この記事は、MQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を構築するための包括的な、究極の初心者ガイドです。擬似コードを使用してEAを構築し、AIが生成したコードのパワーを活用する方法をステップごとに学びましょう。アルゴリズム取引が初めての方にも、スキルアップを目指す方にも、このガイドは効果的なEAを作成するための明確な道筋を提供します。
![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](https://c.mql5.com/2/69/Developing_a_multi-currency_advisor_5Part_2f_Transition_to_virtual_positions_of_trading_strategies_6.jpg)
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。
![ニューラルネットワークが簡単に(第75回):軌道予測モデルのパフォーマンス向上](https://c.mql5.com/2/68/Neural_Networks_Made_Easy_5Part_75d_Improving_the_Performance_of_Trajectory_Prediction_Models_600x31.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第75回):軌道予測モデルのパフォーマンス向上
私たちが作成するモデルはより大きく、より複雑になっています。そのため、訓練だけでなく、運用にもコストがかかります。しかし、決断に要する時間はしばしば重要です。この観点から、品質を損なうことなくモデルのパフォーマンスを最適化する手法を考えてみましょう。
![母集団最適化アルゴリズム:人工多社会的検索オブジェクト(MSO)](https://c.mql5.com/2/69/Population_optimization_algorithms___Artificial_Multi-Social_Search_Objects_zMSO4_600x314.jpg)
母集団最適化アルゴリズム:人工多社会的検索オブジェクト(MSO)
前回に引き続き、社会的集団について考えてみたいと思います。この記事では、移動と記憶のアルゴリズムを用いて社会集団の進化を探求しています。その結果は、社会システムの進化を理解し、最適化や解の探索に応用するのに役立つでしょう。
![最適化アルゴリズムを使用してEAパラメータをオンザフライで設定する](https://c.mql5.com/2/69/Using_optimization_algorithms_to_configure_EA_parameters_on_the_fly_600x314.jpg)
最適化アルゴリズムを使用してEAパラメータをオンザフライで設定する
この記事では、最適化アルゴリズムを使用して最適なEAパラメータをオンザフライで見つけることや、取引操作とEAロジックの仮想化について、実践的な側面から論じています。この記事は、最適化アルゴリズムをEAに実装するためのインストラクションとして使用できます。
![多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第3回):アーキテクチャの改訂](https://c.mql5.com/2/70/Developing_a_multi-currency_advisor_6Part_3q__Architecture_review_600x314.jpg)
多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第3回):アーキテクチャの改訂
複数の戦略が並行して動作する多通貨EAの開発はすでにある程度進んでいます。蓄積された経験を考慮し、先に進みすぎる前に、ソリューションのアーキテクチャを見直し、改善を試みましょう。
![取引におけるトレーリングストップ](https://c.mql5.com/2/67/Trailing_stop_in_trading_600x314.jpg)
取引におけるトレーリングストップ
この記事では、取引でのトレーリングストップの使い方について説明します。トレーリングストップがどの程度有用で効果的なのか、どのように利用できるのかを評価します。トレーリングストップの効率は、価格のボラティリティと損切りレベルの選択に大きく左右されます。損切りを設定するには、さまざまなアプローチを用いることができます。
![フリーランスサービスでトレーダーから受注して収入を得る方法](https://c.mql5.com/2/80/How-to-MQL5-Freelance_600x314.jpg)
フリーランスサービスでトレーダーから受注して収入を得る方法
MQL5フリーランスは、開発者がトレーダー顧客のために取引アプリケーションを作成して報酬を得ることができるオンラインサービスです。このサービスは2010年以来成功裏に運営されており、これまでに10万件以上のプロジェクトが完了し、その総額は700万ドルに達しています。ご覧の通り、相当な額の資金が絡んでいます。
![多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第1回):複数取引戦略の連携](https://c.mql5.com/2/65/Developing_a_multi-currency_advisor_tPart_10_600x314.jpg)
多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第1回):複数取引戦略の連携
取引戦略にはさまざまなものがあります。リスクを分散し、取引結果の安定性を高めるためには、複数の戦略を並行して適用することが有効かもしれません。ただし、それぞれのストラテジーが個別のエキスパートアドバイザー(EA)として実装されている場合、1つの取引口座でそれらの作業を管理することは非常に難しくなります。この問題を解決するのに合理的なのは、1つのEAで異なる取引戦略の運用を実装することです。
![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)](https://c.mql5.com/2/63/Neural_networks_made_easy_aPart_71__GCPCr_600x314.jpg)
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70回):閉形式方策改善演算子(CFPI)](https://c.mql5.com/2/63/Neural_Networks_Made_Easy_0Part_70g_CFPI_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第70回):閉形式方策改善演算子(CFPI)
この記事では、閉形式の方策改善演算子を使用して、オフラインモードでエージェントの行動を最適化するアルゴリズムを紹介します。
![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)](https://c.mql5.com/2/63/Upscales.ai_1703440115554_600x314.jpg)
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2回):ネイティブ指標の結合](https://c.mql5.com/2/77/Building_A_Candlestick_Trend_Constraint_Model5Part_2s_600x314.jpg)
Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第2回):ネイティブ指標の結合
この記事では、トレンドから外れたシグナルを選別するために、MetaTrader 5指標を活用することに焦点を当てます。前回に引き続き、MQL5コードを使用してアイデアを最終的なプログラムに伝える方法を探っていきます。
![知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第17回):多通貨取引](https://c.mql5.com/2/76/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_pPart_17r_Multicurrency_Trading_600x314.jpg)
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第17回):多通貨取引
ウィザードを介してEAが組み立てられた場合、デフォルトでは複数の通貨をまたいだ取引は利用できません。トレーダーが一度に複数の銘柄から自分のアイデアをテストする際に、2つの可能なトリックを検討します。
![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](https://c.mql5.com/2/76/Building_A_Candlestick_Trend_Constraint_Model_lPart_13__600x314.jpg)
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。
![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](https://c.mql5.com/2/78/Learn_how_to_trade_the_Fair_Value_Gap_600x314.jpg)
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。
![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](https://c.mql5.com/2/75/MQL5_Wizard_Techniques_You_Should_Know_wPart_15y_600x314.jpg)
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。
![データサイエンスと機械学習(第21回):ニューラルネットワークと最適化アルゴリズムの解明](https://c.mql5.com/2/73/Data_Science_and_Machine_Learning_Part_21_600x314.jpg)
データサイエンスと機械学習(第21回):ニューラルネットワークと最適化アルゴリズムの解明
ニューラルネットワーク内部で使用される最適化アルゴリズムを解明しながら、ニューラルネットワークの核心に飛び込みます。この記事では、ニューラルネットワークの可能性を最大限に引き出し、モデルを精度と効率の新たな高みへと押し上げる重要なテクニックご紹介します。
![制約付きCustom Maxを実装するための一般的な最適化定式化(GOF)](https://c.mql5.com/2/76/A_Generic_Optimization_Formulation_rGOF2_to_Implement_Custom_Max_with_Constraints_600x314.jpg)
制約付きCustom Maxを実装するための一般的な最適化定式化(GOF)
この記事では、MetaTrader 5端末の設定タブでCustom Maxを選択する際に、複数の目的と制約条件を持つ最適化問題を実装する方法を紹介します。最適化問題の例は、ドローダウンが10%未満、連敗回数が5回未満、1週間の取引回数が5回以上となるように、プロフィットファクター、ネットプロフィット、リカバリーファクターを最大化するといったものです。
![MQL5入門(第6部):MQL5における配列関数の入門ガイド](https://c.mql5.com/2/74/Introduction_to_MQL5_3Part_6w_A_Beginner9s_Guide_to_Array_Functions_in_MQL5_600x314.jpg)
MQL5入門(第6部):MQL5における配列関数の入門ガイド
MQL5の旅の次の段階を始めましょう。この洞察に満ちて初心者に優しい記事では、残りの配列関数について調べ、複雑な概念を解明し、効率的な取引戦略を作成できるようにします。ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse、ArraySortについて説明します。アルゴリズム取引の専門知識を、これらの必要不可欠な配列関数で高めてください。一緒にMQL5マスターへの道を歩みましょう。
![Pythonを使用したEA用ディープラーニングONNXモデルの季節性フィルタと期間](https://c.mql5.com/2/73/Seasonality_Filtering_and_time_period_for_Deep_Learning_ONNX_models_600x314.jpg)
Pythonを使用したEA用ディープラーニングONNXモデルの季節性フィルタと期間
Pythonでディープラーニングのモデルを作成する際、季節性から恩恵を受けることはできるのでしょうか。ONNXモデルのデータをフィルタすることでより良い結果が得られるのでしょうか。どの期間を使用するべきでしょうか。この記事では、これらすべてを取り上げます。
![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](https://c.mql5.com/2/73/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_Part_13_DBSCAN_for_Expert_Signal_Class_600x314__1.jpg)
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。
![MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方(第7回):オーサムオシレーターシグナルを持つジグザグ](https://c.mql5.com/2/73/How_to_create_a_simple_Multi-Currency_Expert_Advisor_using_MQL5__Part_7_600x314.jpg)
MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方(第7回):オーサムオシレーターシグナルを持つジグザグ
この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、オーサムオシレーター(AO、Awesome Oscillator)でフィルタされたジグザグ(ZigZag)指標を使用するまたは互いのシグナルをフィルタするEA(自動売買)です。
![MQL5の高度な変数とデータ型](https://c.mql5.com/2/73/Advanced_Variables_and_Data_Types_in_MQL5_600x314.jpg)
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。
![Pythonを使用した深層学習GRUモデルとEAによるONNX、GRUとLSTMモデルの比較](https://c.mql5.com/2/70/Deep_Learning_GRU_model_with_Python_to_ONNX_with_EAh_and_GRU_vs_LSTM_models_600x314.jpg)
Pythonを使用した深層学習GRUモデルとEAによるONNX、GRUとLSTMモデルの比較
Pythonを使用してGRU ONNXモデルを作成する深層学習のプロセス全体を説明し、最後に取引用に設計されたエキスパートアドバイザー(EA)の作成と、その後のGRUモデルとLSTNモデルの比較をおこないます。
![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](https://c.mql5.com/2/71/MQL5_Article-02_Artwork_hero_1200_x_628px_600x314.jpg)
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3部):シンプルヘッジ戦略の最適化(I)](https://c.mql5.com/2/72/Modified_Grid-Hedge_EA_in_MQL5_Part_III_600x314.jpg)
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。
![MQL5入門(第5部):MQL5における配列関数の入門ガイド](https://c.mql5.com/2/73/Introduction_to_MQL5_Part_5_600x314.jpg)
MQL5入門(第5部):MQL5における配列関数の入門ガイド
全くの初心者のために作られた第5部では、MQL5配列の世界を探検してみましょう。この記事は、複雑なコーディングの概念を簡素化し、明快さと包括性に重点を置いています。質問が受け入れられ、知識が共有される、学習者のコミュニティに仲間入りしてください。
![ニューラルネットワークが簡単に(第68回):オフライン選好誘導方策最適化](https://c.mql5.com/2/62/midjourney_image_13912_49_444_1_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第68回):オフライン選好誘導方策最適化
最初の記事で強化学習を扱って以来、何らかの形で、環境の探索と報酬関数の決定という2つの問題に触れてきました。最近の記事は、オフライン学習における探索の問題に費やされています。今回は、作者が報酬関数を完全に排除したアルゴリズムを紹介したいと思います。
![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](https://c.mql5.com/2/64/Modified_Grid-Hedge_EA_in_MQL5_uPart_IIt_Making_a_Simple_Grid_EA_600x314.jpg)
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](https://c.mql5.com/2/69/Building_and_testing_Keltner_Channel_trading_systems_600x314.jpg)
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](https://c.mql5.com/2/64/Building_and_testing_Aroon_Trading_Systems_600x314.jpg)
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](https://c.mql5.com/2/64/Deep_Learning_Forecast_and_ordering_with_Python_and_MetaTrader5_python_package_600x314.jpg)
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12回):ニュートン多項式](https://c.mql5.com/2/70/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_Part_12_Newton_Polynomial_600x314.jpg)
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第12回):ニュートン多項式
ニュートン多項式は、数点の集合から二次方程式を作るもので、時系列を見るには古風だが興味深いアプローチです。この記事では、このアプローチをトレーダーがどのような面で役立てることができるかを探るとともに、その限界についても触れてみたいと思います。
![知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第11回):ナンバーウォール](https://c.mql5.com/2/66/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_0Part_11w_Number_Walls_600x314.jpg)
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第11回):ナンバーウォール
ナンバーウォールは、リニアシフトバックレジスタの一種で、収束を確認することにより、予測可能な数列を事前にスクリーニングします。これらのアイデアがMQL5でどのように役立つかを見ていきます。