MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミングと使用に関する記事

プログラミングパラダイムとMQL5コードへの応用について学びます。この記事では、手続き型プログラミングの具体的な方法について、実践的な例を通して説明します。EMA指標とローソク足の価格データを使って、プライスアクションエキスパートアドバイザー(EA)を開発する方法を学びます。さらに、この記事では関数型プログラミングのパラダイムについても紹介しています。

学習率（Learning Rate）とは、多くの機械学習アルゴリズムの学習プロセスにおいて、学習目標に向かうステップの大きさのことです。以前の記事で検証したニューラルネットワークの一種である生成的敵対的ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Network)のパフォーマンスに、その多くのスケジュールと形式が与える影響を検証します。

以前の記事でおこなったテストの結果、訓練された戦略の最適性は、使用する訓練セットに大きく依存するという結論に達しました。この記事では、モデルを訓練するための軌道を選択するための、シンプルかつ効果的な手法を紹介します。

前回の記事では、ニューラルネットワークのアーキテクチャを作成および編集するためのツールを作成しました。今日はこのツールでの作業を続けて、より使いやすくします。これは、私たちのトピックから一歩離れていると思われるかもしれませんが、うまく整理されたワークスペースは、結果を達成する上で重要な役割を果たすと思われないでしょうか。

この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。

この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)がストラテジーテスターで表示できる品質スコアを開発する方法を見ていきます。Van TharpとSunny Harrisという2つの有名な計算方法を見てみましょう。

この記事では、MQL5だけでなく他のプログラミング言語でも拡張可能で信頼性の高いアプリケーションを開発するために、デザインパターンのトピックが開発者としてどれほど重要であるかを学んだ後、当トピックについての記事を続けます。デザインパターンのもう1つのタイプである構造デザインパターンについて学び、クラスにあるものを使ってより大きな構造を形成することによってシステムをデザインする方法を学びます。

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。

K平均法では、まず無作為に生成されたクラスタ重心を使用するデータセットのマクロビューに焦点を当てたプロセスとしてデータポイントを集団化するアプローチを採用し、その後ズームインしてこれらの重心を調整してデータセットを正確に表現します。これを見て、その使用例をいくつか活用していきます。

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。

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。今回は、多時間枠または単一時間枠の「三角移動平均」という1つの指標のみを使用します。

前回説明した目標条件付き予測符号化(GCPC)法では、将来の状態予測の質が重要な役割を果たします。この記事では、金融市場のような確率的環境における予測品質を大幅に向上させるアルゴリズムを紹介したいとおもいます。

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。

バッチ正規化とは、ニューラルネットワークのような機械学習アルゴリズムに投入するデータの前処理です。これは、アルゴリズムが使用する活性化の種類を常に意識しながらおこなわれます。そこで、エキスパートアドバイザー(EA)を使って、そのメリットを享受するためのさまざまなアプローチを探ります。

前回の記事では、Decision Transformerを紹介しました。しかし、外国為替市場の複雑な確率的環境は、提示した手法の可能性を完全に実現することを許しませんでした。今回は、確率的環境におけるアルゴリズムの性能向上を目的としたアルゴリズムを紹介します。

この記事では、訓練セットにデータを収集する方法について引き続き説明します。明らかに、学習プロセスには環境との絶え間ない相互作用が必要です。しかし、状況はさまざまです。

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。

本稿では、シャープレシオの代替指標とされるいくつかのリスクリターン指標の実装を紹介し、その特徴を分析するために仮想資本曲線を検証します。

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。

定量分析とは何なのか、また、主要プレーヤーがどのように定量分析を使用しているのかを分析します。MQL5言語で定量分析アルゴリズムの1つを作成します。

Webからエキスパートアドバイザー(EA)にデータを入力する方法はそれほど明らかにはわかりません。MetaTrader 5が提供するすべての可能性を理解しなければ、そう簡単にはいきません。

最後の2つの記事は、望ましい報酬の自己回帰モデルの文脈で行動シーケンスをモデル化するDecision Transformer法に費やされました。この記事では、この方法の別の最適化アルゴリズムについて見ていきます。

予測は時系列分析において重要な役割を果たします。この新しい記事では、時系列パッチの利点についてお話しします。

私たちの発注システムが対応できていないタスクがまだ1つありますが、最終的に解決する予定です。MetaTrader 5は、注文値の作成と修正を可能にするチケットのシステムを備えています。アイデアは、同じチケットシステムをより高速かつ効率的にするエキスパートアドバイザー(EA)を持つことです。

MetaTraderにはないデータを使用できることを想像してみてください。価格分析とテクニカル分析による指標からデータを得るだけです。取引力を一段と高めるデータにアクセスできることを想像してみてください。APIデータを通して他のソフトウェア、マクロ分析手法、超高度ツールの出力をMetaTraderを通じてミックスすれば、MetaTraderソフトウェアのパワーを倍増させることができます。この記事では、APIの使い方を教え、便利で価値のあるAPIデータサービスを紹介します。

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。

最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事へようこそ。この新しい記事では、Bears Power（ベアーパワー）テクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学びます。

この記事では、私が長い時間をかけてたどり着いた、アルゴリズム取引に対するまったく異なるアプローチを紹介します。もちろん、これはすべて私の総当たり攻撃プログラムに関係しています。これには、複数の問題を同時に解決できるように多くの変更が加えられています。とはいえ、この記事はより一般的で可能な限りシンプルなものであるため、総当たり攻撃について何も知らない読者にも適しています。

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微調整し、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。