MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事

圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、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。

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。

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。

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。

市場がしまっているときに研究したり、市場の状況をシミュレーションしたりできるシステムを作成してはどうでしょうか。ここで、このトピックを扱う新しい連載を開始します。

最も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ための連載の新しい記事にようこそ。この新しい記事を通して、チャイキンオシレーター指標による取引システムを設計する方法を学びます。

複雑で変化し続ける市場をナビゲートする、最先端の取引アプローチをお探しですか。人工ニューラルネットワークの革新的な形態であるコホネンマップは、市場データの隠れたパターンやトレンドを発見するのに役立ちます。この記事では、コホネンマップがどのように機能するのか、そして、より賢く、より効果的な取引戦略を開発するために、どのように活用できるのかを探ります。経験豊富なトレーダーも、これから取引を始める人も、このエキサイティングな新しいアプローチを見逃す手はありません。

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。

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。

クラスタリング法について引き続き検討します。今回は、最も一般的なk-meansクラスタリング手法の1つを実装するために、新しいCKmeansクラスを作成します。テスト中には約500のパターンを識別することができました。

価格周辺のチャネルを視覚化するために使用できるテクニカルツールは数多くあります。これらのツールの1つが、ドンチャンチャネル指標です。この記事では、ドンチャンチャネル指標を作成する方法と、EAを使用してカスタム指標としてそれを取引する方法を学びます。

今日は、発注システムを次のレベルに引き上げます。ただしその前に、いくつかの問題を解決する必要があります。ここで、どのように働きたいか、取引日に何をするかに関連するいくつかの質問があります。

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。

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。

本日は、Times & Tradeシステムの第2部である市場分析を構築します。前回の「Times & Trade (I)」稿では、市場で実行された取引を可能な限り迅速に解釈するための指標を持つことを可能にする代替のチャート編成システムについて説明しました。

最も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ための連載の新しい記事へようこそ。今回は、AD（蓄積/分散、Accumulation/Distribution）という新しいテクニカル指標について学び、シンプルなAD取引戦略に基づいてMQL5取引システムを設計する方法を学びます。

この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)のパフォーマンスを仕上げます。長くなるのでご準備ください。EAを信頼できるものにするために、まず取引システムの一部でないコードをすべて削除します。

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。

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で移動可能なGUIを作成するための詳細なガイドで、取引戦略やユーティリティでの動的なデータ表現の可能性を引き出しましょう。オブジェクト指向プログラミングの基本原理を理解し、同じチャート上に単一または複数の移動可能なGUIを簡単かつ効率的に設計実装する方法を発見してください。

チャート上直接の発注システムをより完全にしましょう。この記事では、発注システムを修正する方法、またはより直感的にする方法を示します。

主成分分析（Principal component analysis、PCA）で金融市場分析に革命を起こしましょう。この強力な手法がどのようにデータの隠れたパターンを解き放ち、潜在的な市場動向を明らかにし、投資戦略を最適化するかをご覧ください。この記事では、PCAが複雑な金融データを分析するための新しいレンズをどのように提供できるかを探り、従来のアプローチでは見逃されていた洞察を明らかにします。金融市場データにPCAを適用することで競争力を高め、時代を先取りする方法をご覧ください。