MQL5ストラテジーテスターを理解し、効果的に活用する
MQL5のプログラマーや開発者は、重要で貴重なツールをマスターする必要があります。ストラテジーテスターはこれらのツールのうちの1つです。この記事は、MQL5のストラテジーテスターを理解し、使用するための実践的なガイドです。
DoEasyライブラリの時系列(第39部): ライブラリに基づいた指標 - データイベントと時系列イベントの準備
本稿では、DoEasyライブラリを適用して複数の銘柄の複数期間の指標を作成する方法について説明します。指標内で機能するライブラリクラスを準備し、指標のデータソースとして使用される時系列の作成をテストします。時系列イベントの作成と送信も実装します。
トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化
この記事では、OLAP技術を使用して口座ヒストリーとトレードレポートの処理に設計されたMQLプログラム用のインタラクティブなグラフィカルインタフェースの作成について考察します。 視覚的な結果を得るために、最大化可能でスケーラブルなウィンドウ、ラバーコントロールの適応レイアウト、および図を表示するための新しいコントロールを使用します。 ビジュアライゼーション関数を提供するために、座標軸に沿った変数の選択と、集計関数、ダイアグラムタイプ、並べ替えオプションの選択を含むGUIを実装します。
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第2部)過去の注文と取引のコレクション
最初の部分では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。過去の注文と取引、および市場の注文とポジションに関するデータを格納するための基本オブジェクトであるCOrder抽象オブジェクトを作成しました。ここでは、口座履歴データをコレクションに格納するために必要なすべてのオブジェクトを開発します。
市場の数学:利益、損失、コスト
この記事では、手数料やスワップなど、あらゆる取引の総損益を計算する方法を紹介します。最も正確な数学的モデルを提供し、それを使ってコードを書き、標準と比較するつもりです。そのほか、利益を計算するMQL5のメイン関数の内部にも入り込み、仕様から必要な値をすべて突き詰めてみます。
クラスター分析(第I部):インジケーターラインの傾きをマスターする
クラスター分析は、人工知能の最も重要な要素の1つです。この記事では、指標の傾きのクラスター分析を適用して、市場が横ばいであるかトレンドに従っているのかを判断するためのしきい値の取得を試みます。
MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール:ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー
この記事は、リモートプロシージャコールを可能にするMQL5-RPCフレームワークを紹介します。XML-RPCの基礎から始め、MQL5の実装、そして、二つの実例を紹介します。最初の例は、外部のウェブサービスを使用するというもので、二つ目は、XML-RPC ATC 2011 Analyzerサービスのクライアントの例です。もし、ATC 2011からの異なる統計の実装や分析方法に興味のある場合、この記事はうってつけだと思います。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第01回):回帰分析
今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合(意識的かどうかにかかわらず...)新しいアイデアを探し、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。トレーダーの時間とミスを避ける必要性は明らかに重視されます。この連載では、MQL5ウィザードがトレーダーの主力であるべきであることを示します。なぜでしょうか。MQL5ウィザードを使用すれば、新しいアイデアを組み立てることで時間を節約できるだけでなく、コーディングの重複によるミスを大幅に減らすことができるため、最終的に、取引の哲学のいくつかの重要な分野にエネルギーを注ぐことができるからです。
取引のための組合せ論と確率論(第I部):基本
この連載では、確率論の実用的応用を見つけて、取引と価格設定のプロセスの説明を試みます。最初の記事では、組合せ論と確率の基礎を調べ、確率論の枠組みでフラクタルを適用する方法の最初の例を分析します。
データサイエンスと機械学習(第04回):現在の株式市場の暴落を予測する
今回は、米国経済のファンダメンタルズに基づいて、私たちのロジスティックモデルを使って株式市場の暴落の予測を試みます。NETFLIXとAPPLEが私たちが注目する銘柄です、2019年と2020年の過去の市場の暴落を使って、モデルが現在の破滅と暗雲でどのように機能するか見てみましょう。
ニューラルネットワークが簡単に(第6回): ニューラルネットワークの学習率を実験する
これまで、様々な種類のニューラルネットワークをその実装とともに考察してきました。 すべての場合において、ニューラルネットワークは、学習率を選択する必要があるグラディエントディーセント法を用いてトレーニングされました。 今回は、正しく選択されたレートの重要性とニューラルネットワーク学習への影響を例を用いて示したいと思います。
2013 年第一四半期 MQL5マーケット実績
設立以来、トレーディングロボットおよびテクニカルインディケータのストアである MQL5 「マーケット」はすでに580件のプロダクツを発表した250名以上の開発者を魅了してきました。2013 年第一四半期は自分のプロダクツを販売することでよい収益を上げることのできた 一部の MQL5 「マーケット」販売者にとってひじょうな成功の時期となりました。
MQL5 と MQL4 の選択とナビゲーションユーティリティ: 「ホームワーク」タブの追加とグラフィックオブジェクトの保存
この記事では、必要なシンボルを選択するためのタブを追加することで、以前に作成されたユーティリティの関数を拡張していきます。 また、特定のシンボルチャートで作成したグラフィカルオブジェクトを保存する方法についても説明します。 また、特定のウェブサイトを使用して事前に選択されたシンボルだけで機能する方法を提案します。
トレーディングシステム作成のための判別分析の利用
トレーディングシステムを開発するとき、たいていインディケータとそのシグナルの最良の組合せを選ぶのに問題が起こります。判別分析はそのような組合せを見つける方法の一つです。本稿では、マーケットデータ収集のための EA 開発例を提供し、f Statistica ソフトウェアにおいてFOREXマーケットに対する予測モデル構築のための判別分析の使用を解説します。
スペクトラム分析の構築
本稿は、MQL5言語のグラフィカルオブジェクト使用が可能なバリアントを知っていただくのが目的です。それはグラフィカルオブジェクトを使用し、シンプルなスペクトラム分析を管理するパネルの実装を行うインディケータを分析します。読者のみなさんには本稿をとおしてMQL5の基本を知っていただきたいと思います。
ニューラルネットワークが簡単に(第3回): コンボリューションネットワーク
ニューラルネットワークの話題の続きとして、畳み込み型ニューラルネットワークの考察を提案します。 この種のニューラルネットワークは、通常、視覚的なイメージの分析に適用されます。 本稿では、これらのネットワークの金融市場への応用について考察します。
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ
本稿では、市場パターンを検索し、特定されたパターンに基づいてエキスパートアドバイザーを作成し、これらのパターンが有効であるかどうかを確認します。
トレード戦略の統計的実行
望まない価格動向からオープンなポジティブスワップポジションを統計的に保護するアルゴリズム。本稿は、オープンポジションの方向とは逆に動く価格の潜在的リスクを補うことができるキャリートレード保護戦略のバリアントを取り上げています。
DoEasyライブラリの時系列(第43部): 指標バッファオブジェクトクラス
この記事では、DoEasyライブラリに基づくカスタム指標プログラムを作成しながら、抽象バッファオブジェクトの子孫としての指標バッファオブジェクトクラスの開発を考察し、宣言を簡略化して指標バッファを操作します。
取引のための組合せ論と確率論(第III部): 初めての数学モデル
前に説明したトピックの論理的な続きは、取引タスクのための多機能数学モデルの開発です。本稿では、フラクタルを記述する最初の数学モデルの開発に関連するプロセス全体を最初から説明します。このモデルは重要な構成要素になるもので、多機能で普遍的である必要があります。それは、このアイデアをさらに発展させるための理論的基礎を構築します。
ニューラルネットワークが簡単に(第17部):次元削減
今回は、人工知能モデルについて引き続き説明します。具体的には、教師なし学習アルゴリズムについて学びます。クラスタリングアルゴリズムの1つについては既に説明しました。今回は、次元削減に関連する問題を解決する方法のバリエーションを紹介します。
トレードにおけるOLAPの適用(パート1):多次元データのオンライン分析
この記事では、多次元データ(OLAP)のオンライン分析のフレームワークを作成する方法、およびMQLで実装する方法、およびトレード口座ヒストリー処理の例を使用してMetaTrader環境でそのような分析を適用する方法について説明します。
非加法的統計分布構造解析への固有座標法の応用
応用統計学の主な問題は受け入れる統計仮説の問題ですそれはながらく解決不可能と考えられていました。しかし、固有座標法の登場により状況は一変しました。それはシグナルの構造学にとってすぐれた力強いツールであり、近代的な応用統計学手法を用いることで、可能なこと以上のものを見極めることができるようになります。本稿はこの手法の実践的使用に着目し、MQL5によるプログラムの説明をします。また Hilhorst と Schehrによって紹介される分布例を交えて関数同定の問題も取り上げます。
データ配列間の相関を解析するためのCGraphicに基づくPairPlot グラフ (時系列)
テクニカル分析に複数の時系列を比較することは、適切なツールを必要としますが一般的なタスクです。 この記事では、グラフィカル解析のツールを開発し、2つ以上の時系列間の相関関係を検出します。
MQL5での行列およびベクトル演算
行列とベクトルがMQL5に導入され、数学的な解決策による効率的な操作が可能になりました。これらの新しい型は、数学表記に近い簡潔でわかりやすいコードを作成するための組み込みメソッドを提供します。配列は広範な機能を提供しますが、行列の方がはるかに効率的である場合が多くあります。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第14回):シミュレーターの誕生(IV)
この記事ではシミュレーターの開発段階を続けます。 今回は、ランダムウォークタイプの動きを効果的に作成する方法を見ていきます。このような動きには非常に興味をそそられます。資本市場で起こるすべてのことの基礎がそれによって形成されるためです。さらに、市場分析をおこなう上で基本となるいくつかの概念についても理解を深めていきます。
価格 Correlationの統計データを基にしたシグナルのフィルタリング
過去の価格変動と将来のトレンドの間に関連はあるのでしょうか?前日の値動き特性が本日繰り返されるのはなぜでしょうか?価格変動予想に統計は有用でしょうか?答えはあり、それはポジティブなものです。もしお疑いならこの記事はそんな方向けです。MQL5のシステムでトレーディングシステム向けの作業フィルター作成方法をお話します。それは価格変動の興味深いパターンを表します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第06回):フーリエ変換
ジョセフ・フーリエによって導入されたフーリエ変換は、複雑なデータの波動点を単純な構成波に分解する手段です。この記事では、トレーダーにとって有益なこの機能を見ていきます。
ONNX統合の課題を克服する
ONNXは、異なるプラットフォーム間で複雑なAIコードを統合するための素晴らしいツールです。ただし、この素晴らしいツールを最大限に活用するためにはいくつかの課題に対処する必要があります。この記事では、読者が直面する可能性のある一般的な問題と、それを軽減する方法について説明します。
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第II部): イマージョン
本稿では、引き続き総当たり攻撃アプローチについて説明します。改良されたアプリケーションの新バージョンを使用して、パターンをより良く説明を試みます。また、さまざまな時間間隔と時間枠を使用して、安定性の違いの特定も試みます。
DoEasyライブラリの時系列(第42部): 抽象指標バッファオブジェクトクラス
この記事では、DoEasyライブラリの指標バッファクラスの開発を開始します。さまざまな種類の指標バッファの開発の基礎として使用される抽象バッファの基本クラスを作成します。
高度なリサンプリングと総当たり攻撃によるCatBoostモデルの選択
本稿では、モデルの一般化可能性を向上させることを目的としたデータ変換への可能なアプローチの1つについて説明し、CatBoostモデルの抽出と選択についても説明します。
自己適応アルゴリズム(第III部):最適化の放棄
履歴データに基づく最適化を使用してパラメータを選択する場合、真に安定したアルゴリズムを取得することは不可能です。安定したアルゴリズムは、常時、どんな取引商品で作業していても、必要なパラメータを認識している必要があります。予測や推測ではなく、確実に知っているべきです。
マウンテンチャートとアイスバーグチャート
MetaTrader 5プラットフォームに新しいチャートタイプを追加するというアイデアはいかがでしょうか。このプラットフォームには他のプラットフォームにあるものがいくつかないという声もあります。しかし、実際のところ、MetaTrader 5は他の多くのプラットフォームではできないこと(少なくとも簡単にはできないこと)ができる、非常に実用的なプラットフォームです。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第66部): MQL5.comシグナルコレクションクラス
本稿では、シグナルを管理する関数を備えたMQL5.comシグナルサービスのシグナルコレクションクラスを作成します。さらに、DOMの売買取引高の合計を表示するように板情報スナップショットオブジェクトクラスを改善します。
データサイエンスと機械学習(第02回):ロジスティック回帰
データ分類は、アルゴトレーダーとプログラマーにとって非常に重要なものです。この記事では、「はい」と「いいえ」、上と下、買いと売りを識別するのに役立つ可能性のある分類ロジスティックアルゴリズムの1つに焦点を当てます。
MetaTrader 5の継続的な先物取引
先物取引の短期的なスパンは、テクニカル分析を複雑にします。短いチャートをテクニカル分析するのは難しいです。例えば、UX-9.13 Ukrainian Stockインデックス先物のディチャートにおけるバーの数は、100以上になります。したがって、トレーダーは総合的な長期の先物取引を作成します。この記事は、MetaTrader 5ターミナルにて、異なる日付の先物取引を組み合わせる方法を紹介します。
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。
MetaTrader5でカスタム MOEX シンボルを作成およびテストする方法
この記事では、MQL5 言語を使用したカスタム交換シンボルの作成について説明します。 特に、人気の Finam ウェブサイトからの為替相場を使用します。 この記事で考えられるもう1つのオプションは、カスタムシンボルの作成に使用するテキストファイルを任意の形式で動作させる方法です。 これにより、任意の財務銘柄とデータソースを操作できるようになります。 カスタムシンボルを作成した後、MetaTrader5 ストラテジーテスターのすべての関数を使用して、交換ツールのトレードアルゴリズムをテストすることができます。
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。