新しい記事「 名義変数の順序符号化 」はパブリッシュされました: この記事では、PythonとMQL5の両方を使用して、名義予測値を機械学習アルゴリズムに適した数値フォーマットに変換する方法について議論し、実演します。 名義変数は、カテゴリ間に固有の順序や順位が存在しないカテゴリデータを表します。金融時系列データセットに特化した例としては、以下のようなものがあります。 価格バーの種類（ピンバー、スピニングトップ、ハンマーなど） 曜日（例：月曜日、火曜日、水曜日）
新しい記事「 MQL5で取引管理者パネルを作成する（第3回）：テーマ管理のための組み込みクラスの拡張(II) 」はパブリッシュされました: このディスカッションでは、既存のダイアログライブラリを慎重に拡張して、テーマ管理ロジックを組み込みます。さらに、管理パネルプロジェクトで使用されるCDialog、CEdit、およびCButtonクラスにテーマ切り替えのメソッドを統合します。さらに洞察力のある視点については、引き続きお読みください。
新しい記事「 Connexusにおけるヘッダ（第3部）：リクエスト用HTTPヘッダの使い方をマスターする 」はパブリッシュされました: Connexusライブラリの開発を続けます。この章では、HTTPプロトコルにおけるヘッダの概念を探求し、ヘッダとは何か、何のためにあるのか、リクエストでどのように使うのかを説明します。APIとの通信で使用される主なヘッダを取り上げ、ライブラリでの設定方法の実践例を紹介します。 この記事は、Connexusと呼ばれるライブラリを構築する連載の続きです。 第１回 では、 WebRequest
新しい記事「 ボリンジャーバンドを活用したピラニア戦略に基づくMQL5エキスパートアドバイザーの作成 」はパブリッシュされました: この記事では、ボリンジャーバンドを利用したピラニア戦略に基づいてMQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を作成し、取引の有効性を高めます。この戦略の重要な原則、コーディングの実装、テストと最適化の方法について説明します。この知識によって、取引シナリオにEAを効果的に導入することが可能になります。
新しい記事「 MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第5回）：深層マルコフモデル 」はパブリッシュされました
新しい記事「 知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第41回）：DQN (Deep-Q-Network) 」はパブリッシュされました: DQN (Deep-Q-Network)は強化学習アルゴリズムであり、機械学習モジュールの学習プロセスにおいて、次のQ値と理想的な行動を予測する際にニューラルネットワークを関与させます。別の強化学習アルゴリズムであるQ学習についてはすでに検討しました。そこでこの記事では、強化学習で訓練されたMLPが、カスタムシグナルクラス内でどのように使用できるかを示すもう1つの例を紹介します。 Deep-Q-Networks (DQN)（英語）は、この 記事
新しい記事「 古典的な戦略を再構築する（第9回）：多時間枠分析(II) 」はパブリッシュされました: 本日のディスカッションでは、AIモデルがどの時間枠で最高のパフォーマンスを発揮するかを明らかにするため、多時間枠分析の戦略を検討します。この分析により、EURUSDペアにおいて月次および時間足の時間枠が比較的誤差の少ないモデルを生成することが分かりました。この結果を活用し、月次時間枠でAIによる予測を行い、時間枠で取引を実行するアルゴリズムを作成しました。
新しい記事「 MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第7回）：チャート上のインジケーター自動化のためのコマンド解析 」はパブリッシュされました: この記事では、TelegramコマンドをMQL5と統合して、取引チャートへのインジケーターの追加を自動化する方法について解説します。ユーザーからのコマンドを解析し、MQL5で実行し、インジケーターベースの取引を円滑におこなうためのシステムをテストするプロセスについて説明します。 このセクションでは、チャート分析を自動化できるインジケーターコマンドを送信するための Telegram
新しい記事「 新しい指標と条件付きLSTMの例 」はパブリッシュされました: 本記事は、テクニカル分析とディープラーニング（深層学習）予測を融合した自動取引用エキスパートアドバイザー(EA)の開発に焦点を当てます。
新しい記事「 どんな市場でも優位性を得る方法（第5回）：FRED EURUSD代替データ 」はパブリッシュされました: 本日の議論では、セントルイス連邦準備銀行の広義のドル指数に関する代替日次データとその他のマクロ経済指標の集合を使用して、EURUSDの将来の為替レートを予測しました。残念ながら、データはほぼ完璧な相関関係にあるように見えますが、モデルの精度において際立った向上は実現できず、投資家は代わりに通常の市場相場を使用した方がよい可能性があることを示唆している可能性があります。
新しい記事「 MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成する方法 」はパブリッシュされました: MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成しましょう。HTTP POST経由で取引データを同期し、HTTPリクエストを使用して取得する方法を学習します。最終的には、取引を効果的かつ効率的に追跡するのに役立つ取引ジャーナルが手に入ります。
新しい記事「 データサイエンスとML（第30回）：株式市場を予測するパワーカップル、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と再帰型ニューラルネットワーク(RNN) 」はパブリッシュされました: 本稿では、株式市場予測における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の動的統合を探求します。CNNのパターン抽出能力と、RNNの逐次データ処理能力を活用します。この強力な組み合わせが、取引アルゴリズムの精度と効率をどのように高めることができるかを見てみましょう。 一方、 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
新しい記事「 化学反応最適化(CRO)アルゴリズム（第1回）：最適化におけるプロセス化学 」はパブリッシュされました: この記事の最初の部分では、化学反応の世界に飛び込み、最適化への新しいアプローチを発見します。化学反応最適化(CRO)は、熱力学の法則から導き出された原理を使用して効率的な結果をもたらします。この革新的な方法の基礎となった分解、合成、その他の化学プロセスの秘密を明らかにします。
新しい記事「 Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第9回）：マルチ戦略エキスパートアドバイザー(I) 」はパブリッシュされました: 今日は、MQL5を使って複数の戦略をエキスパートアドバイザー(EA)に組み込む可能性を探ります。EAは、指標やスクリプトよりも幅広い機能を提供し、変化する市場環境に適応できる、より洗練された取引アプローチを可能にします。詳しくは、この記事のディスカッションをご覧ください。 Thomas Bulkowski による『Encyclopedia of Candlestick
新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第93回）：周波数領域と時間領域における適応予測（最終回） 」はパブリッシュされました: 本稿では、時系列予測において2つのブロック（周波数と時間）の結果を適応的に組み合わせるATFNetモデルのアプローチの実装を継続します。 前回の 記事 では、2つの時系列予測モデルのアンサンブルである ATFNet
新しい記事「 初心者からエキスパートへ：MQL5での共同デバッグ 」はパブリッシュされました
新しい記事「 チャート上で取引を視覚化する（第2回）：データのグラフ表示 」はパブリッシュされました: 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。 その結果、スクリプトを使用した後のチャートファイルは図3のようになります。 図3：取引データを表示したスクリプト操作の結果
新しい記事「 リプレイシステムの開発（第53回）：物事は複雑になる(V) 」はパブリッシュされました: 今回は、あまり理解されていない重要なトピックを取り上げます。「カスタムイベント」です。これは危険です。これらの要素の長所と短所を解説します。このトピックは、MQL5やその他の言語でプロのプログラマーになりたい人にとって重要な鍵となります。ここではMQL5とMetaTrader 5に焦点を当てます。
新しい記事「 リプレイシステムの開発（第52回）：物事は複雑になる(IV) 」はパブリッシュされました: この記事では、信頼性と安定性のある操作を確保するために、マウスポインタを変更してコントロール指標との対話を有効にします。 前回の「 リプレイシステムの開発（第51回）：物事は複雑になる(III) 」では、リプレイ/シミュレーターシステムで正しく動作するよう、古いマウスポインタにいくつかの改良を施しました。また、MetaTrader
新しい記事「 PythonとMQL5による多銘柄分析（前編）：NASDAQ集積回路メーカー 」はパブリッシュされました: ポートフォリオのリターンを最大化するために、AIを活用してポジションサイジングと注文数量を最適化する方法について解説します。本稿では、アルゴリズムを用いて最適なポートフォリオを特定し、期待リターンやリスク許容度に応じてポートフォリオを調整する手法を紹介します。このプロセスでは、SciPyライブラリやMQL5言語を活用し、保有中のすべてのデータを基に、最適かつ分散化されたポートフォリオを構築します。
新しい記事「 MQL5用スキャルピングオーダーフロー 」はパブリッシュされました: このMetaTrader 5エキスパートアドバイザー(EA)は、高度なリスク管理を備えたスキャルピングオーダーフロー戦略を実装しています。複数のテクニカル指標を使用し、オーダーフローの不均衡に基づいて取引機会を特定します。バックテストは潜在的な収益性を示しているが、特にリスク管理と取引結果の比率において、さらなる最適化の必要性を強調しています。経験豊富なトレーダーに適していますが、本番運用の前に十分なテストと理解が必要です。
新しい記事「 HTTPとConnexus（第2回）：HTTPアーキテクチャとライブラリ設計の理解 」はパブリッシュされました: この記事では、HTTPプロトコルの基礎について、主なメソッド（GET、POST、PUT、DELETE）、ステータスコード、URLの構造について説明します。さらに、HTTPリクエストにおけるURLとクエリパラメータの操作を容易にするCQueryParamとCURLクラスによるConexxusライブラリの構築の始まりも紹介します。 この記事は、Connexusと呼ばれるライブラリを構築する連載の続きです。 最初の記事
新しい記事「 MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第4回）：スタッキングモデル 」はパブリッシュされました: 本日は、自らの失敗から学習するAI搭載の取引アプリケーションの構築方法について解説します。特に、「スタッキング」と呼ばれる手法を紹介します。この手法では、2つのモデルを組み合わせて1つの予測をおこないます。1つ目のモデルは通常、性能が比較的低い学習者であり、2つ目のモデルはその学習者の残差を学習する、より高性能なモデルです。目標は、これらのモデルをアンサンブルとして統合することで、より高精度な予測を実現することです。
新しい記事「 知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第40回）：Parabolic SAR（パラボリックSAR） 」はパブリッシュされました: パラボリックSAR (Stop-and-Reversal)は、トレンドの確認と終了点を示す指標です。トレンドの見極めが遅れるため、その主な目的は、ポジションのトレーリングストップロスを位置づけることです。ウィザードで組み立てられるエキスパートアドバイザー(EA)のカスタムシグナルクラスを活用して、本当にEAのシグナルとして使えるかどうか調べてみました。
新しい記事「 知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第39回）：RSI (Relative Strength Index) 」はパブリッシュされました: RSIは、モメンタムオシレーターとして人気があり、最近の価格変動のペースと大きさを測定し、証券価格の過大評価と過小評価の状況を評価します。スピードと大きさに関するこれらの洞察は、反転ポイントを定義する上で鍵となります。このオシレーターを別のカスタムシグナルクラスで動作させ、そのシグナルの特徴を調べてみましょう。まず、ボリンジャーバンドについてのまとめから始めます。
新しい記事「 どんな市場でも優位性を得る方法（第4回）：CBOEのユーロおよびゴールドボラティリティインデックス 」はパブリッシュされました: シカゴオプション取引所(CBOE)が提供する代替デー タを分析し、XAUEUR 銘柄を予測する際のディープニューラルネットワークの精度を向上させます。
新しい記事「 MQL5で古典的な戦略を再構築する（第3回）：FTSE100予想 」はパブリッシュされました: この連載では、よく知られた取引戦略を再検討し、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、FTSE100について調べ、指数を構成する個別銘柄の一部を使って指数の予測を試みます。 ロンドン証券取引所(LSE)
新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第13回）：第2段階の自動化 - グループへの選択 」はパブリッシュされました: 自動最適化の第１段階はすでに実装されています。いくつかの基準に従ってさまざま銘柄と時間枠の最適化を実行し、各パスの結果に関する情報をデータベースに保存します。ここで、最初の段階で見つかったものから最適なパラメータセットのグループを選択します。
新しい記事「 取引履歴を気にせずにチャート上で直接取引を表示する方法 」はパブリッシュされました: この記事では、キーナビゲーションを使用してチャート上でポジションと取引を直接便利に表示するためのシンプルなツールを作成します。トレーダーは個々の取引を視覚的に調べ、取引結果に関するすべての情報をその場で受け取ることができるようになります。 この記事の目的は、取引履歴の認識と分析を容易にするソリューションを提供することです。クローズされたポジションと改善された取引情報を段階的に表示するメカニズムを開発し、トレーダーが個々の取引に集中し、取引操作をより深く理解できるようにすることを目指します。
新しい記事「 MQL5における相関分析の要素：ピアソンのカイ二乗検定による独立性と相関比 」はパブリッシュされました: この記事では相関分析の古典的なツールについて考察します。簡潔な理論的背景と、ピアソンのカイ二乗独立性検定および相関比の実践的な実装に重点が置かれています。
