MQL4とMQL5のプログラム記事

ここでは、取引エントリを分析するために取引の印刷画面のアンロードを簡素化するスクリプトをゼロから開発します。単一の取引に関するすべての必要な情報は、異なる時間枠を描画する機能を備えた1つのチャートに便利に表示されます。

FEDformer法を研究することで、時系列表現の周波数領域への扉を開きました。この新しい記事では、私たちが始めたトピックを続けます。分析をおこなうだけでなく、特定の分野におけるその後の状態を予測することができる手法について考えてみたいと思います。

開発中のEAには、ドローダウンを制御するための特定のメカニズムがすでに備わっています。しかし、これは過去の価格データに対するテストの結果に基づいているため、本質的には確率的です。したがって、ドローダウンは最大予想値を超える場合があります (ただし、確率は小さいです)。指定されたドローダウン レベルへの準拠を保証するメカニズムを追加してみましょう。

この記事では、データベース内のデータを表現できる関数を取得するためのいくつかの方法について簡単に説明します。統計や確率の研究を用いて結果を解釈する方法については詳細に触れません。この問題の数学的側面について深く知りたい方にお任せします。これらの問いを検討することは、ニューラルネットワークの研究において非常に重要です。ここでは、このテーマを冷静に掘り下げていきます。

これまで検討してきたすべてのモデルは、環境の状態を時系列として分析します。ただし、時系列は周波数特徴の形式で表現することもできます。この記事では、時系列の周波数成分を使用して将来の状態を予測するアルゴリズムを紹介します。

チャートIDの問題を解決すると同時に、ユーザーが希望する資産の分析とシミュレーションに個人用テンプレートを使用できるようにする機能を提供し始めます。ここで提示される資料は教育目的のみであり、提示される概念の学習および習得以外の目的には決して適用されないものとします。

この記事では、物事は少し複雑になります。前回の記事で紹介した内容を使用して、ユーザーが独自のテンプレートを使用できるようにテンプレート ファイルを開きます。ただし、MetaTrader 5の負荷を軽減するために指標を改良していく予定なので、変更は徐々におこなっていく予定です。

何か新しいことを学んでみませんか。この記事では、スクリプトをサービスに変換する方法と、それがなぜ便利なのかについて説明します。

行と列ではなく列のみが指定されているため、行列モデリングが少し奇妙であることに気付かなかったかもしれません。行列分解を実行するコードを読むと、これは非常に奇妙に見えます。行と列がリストされていることを期待していた場合、因数分解しようとしたときに混乱する可能性があります。さらに、この行列モデリング方法は最適ではありません。これは、この方法で行列をモデル化すると、いくつかの制限に遭遇し、より適切な方法でモデル化がおこなわれていれば必要のない他の方法や関数を使用せざるを得なくなるためです。

ついに、Chart Trade指標はEAと相互作用を開始し、情報をインタラクティブに転送できるようにします。そこで今回は、この指標を改良し、どのEAでも使えるような機能的なものにします。これにより、Chart Trade指標にアクセスし、実際にEAに接続されているかのように操作できるようになります。しかし、以前よりもずっと興味深い方法でそれをおこなうつもりです。

この記事では、MQL5で因果ネットワーク分析(CNA: Causal Network Analysis)とベクトル自己回帰(VAR: Vector Autoregression)デルを使用した高度な取引システムを実装するための包括的なガイドを紹介します。これらの手法の理論的背景をカバーし、取引アルゴリズムにおける主要な機能を詳細に説明し、実装のためのサンプルコードも含んでいます。

の記事では、MQL5からTelegramへのメッセージおよびスクリーンショット送信に使用されている既存コードを、再利用可能なモジュール関数へと整理し、リファクタリングをおこないます。これによりプロセス全体が効率化され、複数インスタンスでの実行効率が高まるだけでなく、コードの管理も容易になります。

制限ボルツマンマシンは、1980年代半ば、計算資源が非常に高価だった時代に開発されたニューラルネットワークの一種です。当初は、入力された訓練データセットの次元を削減し、隠れた確率や特性を捉えるために、ギブスサンプリングとコントラストダイバージェンス（Contrastive Divergence）に依存していました。RBMが予測用の多層パーセプトロンに価格を「埋め込む」場合、バックプロパゲーションがどのように同様の性能を発揮できるかを検証します。

この記事では、ジョン・ナッシュのゲーム理論、特にナッシュ均衡の取引への応用について詳しく掘り下げます。トレーダーがPythonスクリプトとMetaTrader 5を活用し、ナッシュの原理を利用して市場の非効率性を特定し、活用する方法について解説します。また、この記事では、隠れマルコフモデル（HMM）や統計分析の利用を含むこれらの戦略を実行するためのステップバイステップのガイドを提供し、取引パフォーマンスの向上を目指します。

この記事では、MQL5を使用してパラボリックSAR戦略を基にした取引戦略を自動化する方法について説明します。効果的なエキスパートアドバイザー(EA)を創り出します。このEAは、パラボリックSAR指標によって識別されたトレンドに基づいて取引を実行します。

ダイナミックマルチペアEAは、相関戦略と逆相関戦略の両方を活用し、取引パフォーマンスの最適化を図ります。リアルタイムの市場データを分析することで、通貨ペア間の相関関係や逆相関関係を特定し、それらを取引に活かします。

独立したEAについて考えてみましょう。前回は、リスクとリターンのジオメトリを描くために独立したスクリプトと連携する、指標ベースのEAについて説明しました。今回は、すべての機能を1つのプログラムに統合したMQL5 EAのアーキテクチャについて解説します。

この記事では、システム管理者を対象に、プラットフォーム内で他のトレーダーと直接コミュニケーションを図るための、MetaTrader 5用メッセージングインターフェイスの作成について説明します。ソーシャルプラットフォームとMQL5との最近の統合により、さまざまなチャンネルに素早くシグナルをブロードキャストことができるようになりました。YESかNOのどちらかをクリックするだけで、送られてきたシグナルを検証できることをご想像ください。詳しくは本稿をご覧ください。

本連載では、MQL5とデータ処理パッケージの統合について考察し、機械学習と予測分析の強力な組み合わせを深掘りします。MQL5と一般的な機械学習ライブラリをシームレスに接続することで、金融市場向けの高度な予測モデルを実現する方法を探ります。

正則化とは、ニューラルネットワークのさまざまな層全体に適用される離散的な重み付けに比例して、損失関数にペナルティを与える形式です。様々な正則化形式について、ウィザードで組み立てたEAを使ったテスト実行で、この正則化が持つ重要性を見てみます。

ビッグデータの世界では、取引戦略を向上させる可能性を秘めた数百万もの代替データセットが存在します。この連載では、最も有益な公共データセットを特定するお手伝いをします。

この連載では、古典的な戦略を再検討し、AIを使って改善できるかどうかを検証します。本日の記事では、人気の高い多時間枠分析という戦略を検証し、AIによって戦略が強化されるかどうかを判断します。

この連載では、古典的な戦略を再検討し、AIを使って戦略を改善できるかどうかを検証します。今日の記事では、複数の相関する証券をまとめて分析するという一般的な戦略について検討し、エキゾチックな通貨ペアであるUSDZAR（米ドル/南アフリカランド）に焦点を当てます。

本稿では、金融時系列における予測パターンを特定する手段として、動的時間伸縮の概念について論じます。その仕組みと、純粋なMQL5での実装を紹介します。

この連載では、最新のアルゴリズムを用いて古典的な取引戦略を分析し、AIによって戦略を改善できるかどうかを検証します。本日の記事では、SP500と米財務省中期証券との関係を活用した古典的な取引手法を再考します。

Pythonは、特に金融、データサイエンス、人工知能、機械学習の分野で多くの特徴を持つ、よく知られた人気のプログラミング言語です。また、Pythonは取引にも有効な強力なツールです。MQL5では、この強力な言語を統合して使用することで、目的を効果的に達成することができます。本記事では、Pythonの基本的な情報を学んだ後、MQL5でPythonを統合して使用する方法を紹介します。

この記事では、コードロックを単なるセキュリティメカニズムとしてではなく、複雑な最適化問題を解くためのツールとして再考し、新たな視点から捉えます。セキュリティ装置にとどまらず、最適化への革新的アプローチのインスピレーション源となるコードロックの世界をご紹介します。各ロックが特定の問題の解を表す「ロック」の母集団を作り、機械学習や取引システム開発など様々な分野でこれらのロックを「ピッキング」し、最適解を見つけるアルゴリズムを構築します。

この記事では、様々なトレーリングストップを簡単に作成するためのクラスと、トレーリングストップを任意のEAに接続する方法について説明します。

本稿の目的は、リスクマネージャーを利用する必要性を証明し、アルゴリズム取引におけるリスク管理の原則を別クラスで実践することで、金融市場におけるデイ取引と投資におけるリスク標準化アプローチの有効性を誰もが検証できるようにすることです。この記事では、アルゴリズム取引用のリスクマネージャークラスを作成します。これは、手動取引のリスクマネージャーの作成について述べた前回の記事の論理的な続きです。

この記事では、ユニークな宇宙物体である彗星と、太陽に接近する際に形成されるその印象的な尾にインスパイアされた「彗尾最適化アルゴリズム(CTA: Comet Tail Algorithm)」について考察します。このアルゴリズムは、彗星とその尾の運動の概念に基づき、最適化問題の最適解を見つけることを目的としています。

これは、亀の甲羅の進化にインスパイアされたユニークな最適化アルゴリズムです。TSEAアルゴリズムは、問題に対する最適解を表す構造化された皮膚領域が徐々に形成される様子をエミュレートします。最良の解は「硬く」なり、外側に近い位置に配置され、成功しなかった解は「柔らかい」ままで内側に留まります。このアルゴリズムは、質と距離に基づく解のクラスタリングを利用し、成功率の低い選択肢を保持しながら、柔軟性と適応性を提供します。

アプリケーションを動作させるために必要なファイルを探すのに時間を浪費していませんか。すべてを実行ファイルに含めてみてはどうでしょうか。そうすれば、ファイルを探す必要がなくなります。多くの人がこのような配布・保管方法を採用していることは知っていますが、少なくとも、実行ファイルの配布や保管に関してはもっと適切な方法があります。ここで紹介する方法は、MQL5だけでなく、MetaTrader 5そのものを優れたアシスタントとして使うことができるので、非常に便利です。しかも、理解するのはそれほど難しくありません。