MQL5における統計とデータの分析に関する記事

本稿ではポジションヘッジへの新しいアプローチについて述べ、本件に関する MetaTrader 4 および MetaTrader 5 のユーザー間のディベートに一線を画します。そのようなヘッジを信頼して行うアルゴリズムは解りやすい言葉で、またシンプルなグラフと図で説明されています。本稿は新しいパネルHedgeTerminalに特化して説明しています。これは MetaTrader 5 内で本質的に完全な機能を備えたトレードターミナルです。HedgeTerminalとそれによるトレードの仮想化でポジションは MetaTrader 4 と同じような方法で管理することができます。

本稿では仮説について考察します。それは数理統計学の基本的考え方のひとつです。ここでは多様な仮説が検討され、数学的手法を用いて例を挙げて検証されます。実データはノンパラメトリックな方法を用いて一般化されます。データ処理には Statistica パッケージと移植された ALGLIB MQL5 数値解析ライブラリが使用されています。

本稿ではマシン学習の新しい視点方向－深層学習、より正確には深いニューラルネットワークについてお話します。第二世代のニューラルネットワークについて、その連携のアーキテクチャと主なタイプ、メソッド、学習ルール、主な欠点とそれに続き第三世代の開発とその主要タイプ、特殊性、トレーニング方法について簡単に再検討しています。実データについて集積されたオートエンコーダのウェイトによって開始される深いニューラルネットワークの構築とトレーニングにおける実践的実験を行います。入力データを選択するところから行列偏差までの全段階について詳細にお話します。本稿最終部分は MQL4/R を基にした内蔵インディケータを持つ Expert Advisor での深いニューラルネットワークのソフトウェア実装です。

本稿ではマクロ経済統計に対する重回帰分析のアプリケーションについか考察します。また通貨ペア EURUSD の例に基づく為替レートにおけるその統計の影響評価の洞察も提供します。その評価により初心者トレーダーにも利用可能となるファンダメンタル分析の自動化ができます。

本稿はご自身のプロジェクトで SQL を利用することに興味のある開発者を対象としています。ここではSQLite の機能性とメリットについて説明します。SQLite の特別な知識は必要ありませんが、SQL の最小限の知識があれば役に立つと思います。

トレード用の特定のニューラルネットワークプログラムが高価で複雑そうであったら、反対にシンプル過ぎると思えたら、NeuroPro をお試しください。それは無料でアマチュア用の最適な機能セットが備えられています。本稿では MetaTrader 5 と連携してそれを利用する方法をお伝えします。

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。

トレーディング戦略開発のためのプログラミング言語の新バージョン、MQL5は、以前のバージョン、MQL4と比較してより強力で効果的な機能を提供しています。その利点は本質的にオブジェクト指向プログラミングの機能にあります。この記事は、ノードやリストなど複雑なカスタムデータ型を用いることについて詳しく見ていきます。また、MQL5での実際的なプログラミングにてリストを用いる例を紹介します。

いくつかの都市伝説、ここでは『アジアセッションでの取引のように、一日の取引が動く』というものを検証していきたいと思います。

本稿は、チャートなどを使用した視覚的思考と、"箱から出した"市場見通しを通じ、よく知られた数学的手法の能力と可能性について考察しています。 一方で、本稿は、トレードの考え方を再考する想像力を得ることがでますので、幅広く皆さんの注目を集めると思います。また他方で、本稿は幅広い分析および予測ツールについての代替開発並びにプログラムコードの実装に役立つでしょう。

このガイドは、シグナルサービス・トレードシグナルのテスト・要求されたシグナルを調べるアプローチシステムのためのものであり、潜在性・リスク・トレード意図・様々な口座タイプや金融ツールで稼働するという基準を満たします。

MQL5 Marketがサービスを開始して、１年が経過しました。新しいサービスをMetaTrader5プラットフォームにおけるテクニカルインジケーターやトレーディングシステムの巨大ストアに変える困難な一年でした。

本稿はすでに作成済みのインディケータをグレードアップを模索し、 またブート処理と変位値を利用して予測信頼区間を推定するための手法を簡単に取り上げます。その結果、予測精度を推定するために用いる予測インディケータおよびスクリプトを手にすることになります。

インディケータエミッションはマーケットリサーチでほとんど研究されていない分野です。時間依存性データのひじょうに大きな配列を処理することで起こる分析の難しさがその主な理由です。既存のグラフ分析は資源集約的に過ぎ、そのためエミッションの時系列を利用する簡素なアルゴリズムの開発をもたらしました。本稿では視覚的（直観的イメージ）分析がどのようにエミッションの積分特性の研究に置き換えることができるのかを示します。トレーダー、自動売買システムの開発者双方に興味深いものとなることでしょう。

MetaTrader4とMetaTrader5ユーザーがシグナル提供者になり、さらなる利益を生む機会を得ることができるようになりました。新しいウィジェットを用いて、あなたのサイトやブログ、SNSページにトレーディング実績を掲載できます。ウィジェットを用いる利点は明確です；シグナルプロバイダーの人気を向上し、成功したトレーダーとしての評判を築くのみでなく、新しい購読者を惹きつけます。その他のサイトにウィジェットを載せているトレーダーはこれらの利益を享受できます。

MQL5 はプログラマーに関数の完全セットとオブジェクト指向API を提供します。それらのお陰でプログラマーは MetaTrader 環境内で願うことを行うことができるのです。ただ「ウェブテクノロジー」は今日ひじょに特殊なことをしてなにか違ったもので顧客を驚かせる必要があったり、ただ MT5 「標準ライブラリ」の特定箇所をマスターする十分な時間がないなんらかの状況で救助にきてくれる極端に多才なツールです。今回の例題によりご自身の開発時間管理の仕方と同時にすばらしいテクノロジーカクテルを作成する方法を実用例をご紹介します。

MQL5 プログラミングに関するシリーズを続けます。今回、われわれは Expert Advisor のパラメータ最適化の最中に各最適化パスの結果を取得する方法を見ていきます。外部パラメータに指定された条件が満たされれば対応するパス値がファイルに書き込まれることを確認できるよう実装が行われます。検証値以外にもそのような結果をもたらしたパラメータも保存します。

この記事は、複数のシンボルをトレードし、同時にいくつものトレーディングシステムを使用するエキスパートアドバイザーのストラクチャーを紹介します。もしすでにすべてのEAにおいて最適な入力パラメーターを特定し、それぞれに対して個別に良いテスト結果を得ているのであれば、もしすべての戦略を合わせて同時に全EAをテストすればどのような結果を得ることができるか、ご自身に尋ねてみてください。

本稿ではさまざまな時系列特性を予めすばやく判断するために設計されるクラスを紹介します。これを行うにあたり、統計的パラメータと自己相関関数を決め、時系列のスペクトル推定を実行し、ヒストグラムを作成します。

本稿は、理論的統計的分布に連携するクラスについて述べた拙著『MQL5 における投擲的可能性』の続編です。われわれには理論的基盤があるので、現実のデータ設定に進み、こ基盤を情報的に利用していきたいと思います。

市場サイクルの確率密度関数（PDF）がガウス性では残らず、むしろ正弦波のPDGとして維持され、大半のインジケーターがその市場サイクルPDFがガウス性であると想定しています。その解決策は、フィッシャートランスフォームを使用することです。フィッシャートランスフォームは、いかなる波形のPDFをガウス性に変換します。この記事は、フィッシャートランスフォームの裏にある数学と、対するフィッシャートランスフォーム、トレーディングへの適用例を紹介します。反対のフィッシャートランスフォームに基づく所有のトレーディングシグナルモジュールが紹介され、評価されます。

MQL5.com ウェブサイトはみなさんのことをとてもよく覚えています！何本のスレッドがすばらしい出来か、記事がどれほど人気か、「コードベース」のプログラムがどのくらいの頻度でダウンロードされるか。これは MQL5.comで記憶されていることのほんの小さな一部にしかすぎません。みなさんの実績はプロフィールで確認可能ですが、全体像はどうでしょうか？本稿では全 MQL5.community メンバーの実績概要を示します。

この記事は、経験的モード分解メソッド（EMD）に読者が慣れ親しむことが目的です。Hilbert-HUang変換の基礎部分であり、非定常・非線形的プロセスからデータを分析することを意図されています。この記事はこのメソッドの実装について紹介し、また、その特徴や使用例も提示しています。

自己組織化機能マップ（Kohonenマップ）の最も興味深い特徴に一つとして、データを監視することなく分類するという点です。基礎的な形式では、入力データの類似マップを作成します。SOMマップは、高次元のデータの分類とビジュアル化のために使用することができます。この記事では、Kohnenマップのいくつかの簡単な使用方法を紹介します。

ランダムウォークは現実のマーケットデータと実によく似ていますが、大きな特徴がいくつかあります。本稿ではコインン投げゲームを使用するシミュレーションでランダムウォークのプロパティを考察します。データのプロパティを調査するためトレンドインディケータを作成します。

マーケット価格は需要と供給の間の安定したバランスから形作られ、それは逆に経済、政治、心理要因の多様性に依存します。こういった要因の影響原因同様、性質の異なることですべての構成要素を直接考慮するのは困難です。本稿は 念入りに作られた回帰モデルを基にしたマーケット価格予測について述べます。

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。

本稿は、適用統計に使用されるランダム変数の確率分布（標準、対数正規分布、二項分布、ロジスティック分布、指数分布、コーシー分布、ストゥーデンとの t-分布、 ラプラス分布、 ポアソン分布、双曲線正割分布、 ベータ分布、ガンマ分布）について述べます。またこういった分布を処理するクラス特性についても述べます。

シーケンスの統計的パラメータの推定はたいへん重要なものです。それはたいていの数学的モデルと手法が異なる前提に基づいているからです。たとえば、分布法則の正常化、分散値、その他パラメータです。よって時系列を分析し推定するとき、主要な統計的パラメータを素早く明確に推定できるシンプルで使い勝手のよいツールが必要です。本稿では、もっともシンプルなランダムシーケンスの統計パラメータとビジュアル分析のメソッドをいくつか取り上げ述べていきます。それにより MQL5 でこれらメソッド、またニュープロットアプリケーションを用いて計算した結果の視覚化メソッドを実装します。

MetaTrader 5 クライアント端末は Expert Advisor パラメータを最適化する幅広い機会を提供します。またストラレジーテスタに含まれる最適化評価基準に対して、開発者には自身の基準を作成するチャンスが与えられています。これは Expert Advisorsを検証し最適化する数えきれない可能性に導きます。本稿ではそのような基準を、複雑なもの単純なもの双方、作成する実践的方法について記述します。

この記事は、読者に短期間の時系列分析にて使用される指数平滑法モデルに馴染みを持ってもらうことを目的としています。加えて、最適化や予測結果の評価に関連する問題も扱い、スクリプトやインジケーターのいくつかの例を提供します。この記事は、指数平滑法モデルに基づいた予測の原則の初歩の知識として役に立つと思います。

テクニカル分析は基本クオートを「より明確に」示し、トレーダーがマーケット価格動向を分析し推定することのできるインディケータを幅広く採り入れます。インディケータを使用することに意味はなく、言うまでもなく最初のクオート変換と取得した結果の信頼性に関する問題を解決できないかぎり、インディケータを特定のトレーディングシステムに適用することにも意味がありません。本稿ではそのような結論について確たる理由があることを示していきます。

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。

この記事では、MQL5を０から学び始めて９ヶ月でどれほどの結果を得ることができるかという点とともに、トレーダーのプログラムがどのようなもになることができるかの例を紹介したいと思います。この例は、価格チャートで最小限のスペースを使用しながら、プログラムがどれほど多機能に、かつ、情報を提供するようになるのかについて紹介します。そして、ユーザーにとってトレードパネルがどれほどカラフル、明るく、直感的に分かりやすくなるか見ることができます。その他数多くの機能を紹介します。

1年半成功裏に実績を積み、MQL5 「マーケット」はトレーダーにとってトレーディング戦略およびテクニカルインディケータの最大のストアとなりました。そこでは世界中の開発者 350 名から提供される約 800 件のトレーディングアプリケーションが提供されています。100,000 件以上のトレーディングプログラムがすでにトレーダーにより購入され、MetaTrader 5 ターミナルにダウンロードされています。

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。

本稿ではトレーディングシステム開発のために重回帰分析を利用する方法を述べます。戦略検索自動化のための回帰分析の利用法を示します。例としてプログラミングに高い技能を要求せず作成され統合される回帰式を提供します。

この記事は、読者がボックスーコックス変換について詳しく知ることができることを意図されています。使用方法に関して取り組まれ、ランダムなシーケンスと実際の取引価格での変換率を評価を行うものに関しての例がいくつか提示されています。

また四半期が経過したところで、 MetaTrader AppStore の実績を集計することにしました。MetaTrader AppStore は MetaTrader の売買ロボットおよびテクニカルインディケータの最大ストアです。報告対象四半期の終わりまでに「マーケット」には 500 人以上の開発者が 1,200 以上のプロダクツを出しました。

たとえファンダメンタル分析支持者であったとしても、すべてのトレーダーは、特定の統計的な計算を使用し作業を行います。この記事は、統計の基礎、基礎的な要素を紹介し、意思決定における統計の重要性を示します。