トリコロールインディケータとインディケータを書くことを最大限シンプル化するいくつかの機会
本稿では、ビジュアルトレーディングのためにインディケータの情報値を増やすことの意味についていくらか説明します。私はインディケータを構築するために別のタイムフレームからのデータを使用するトリコロールインディケータの実行を分析してし、記事"Effective Averaging Algorithms with Minimal Lag: Use in Indicators"で述べられているインディケータのライブラリについても詳しく説明します。
DoEasyライブラリの時系列(第47部): 複数銘柄・複数期間標準指標
この記事では、標準指標を操作する方法の開発を開始します。これにより、最終的には、ライブラリクラスに基づいて複数銘柄の複数期間の標準指標を作成できるようになります。さらに、「スキップされたバー」イベントを時系列クラスに追加し、ライブラリ準備関数をCEngineクラスに移動することで、メインプログラムコードからの過度の負荷を排除します。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第69部): チャットオブジェクトコレクションクラス
本稿からチャートオブジェクトコレクションクラスの開発を開始します。このクラスでは、サブウィンドウと指標とともにチャートオブジェクトのコレクションリストを保存し、選択したチャートとそのサブウィンドウ、または複数のチャートのリストを一度に操作する機能を提供します。
履歴によるフィルター
本稿はトレード開始フィルターの不可欠な部分としての仮想トレーディングの利用について説明します。
グラフィカル ライン リクエストのメタ言語トレーディングと適しているトレーディング学習
本稿では、従来のテクニカル分析と互換性のある簡単で解りやすいグラフィカル トレーディングリクエスト言語について説明します。添付の G ターミナルは取引結果のグラフィカル分析に使用される半自動 Expert Advisor です。初心者トレーダーの独学と訓練に適しています。
より優れたプログラマー(第06部): 効果的なコーディングにつながる9つの習慣
効果的なコーディングにつながるのはコードを書くことだけではありません。経験を通して見つけた、効果的なコーディングにつながる特定の習慣があります。この記事では、そのいくつかについて詳しく説明します。これは、複雑なアルゴリズムをより手間をかけずに作成する能力を向上させたいすべてのプログラマーにとって必読の記事です。
MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発:TDDアプローチ(第4回)
この記事は、MQTTプロトコルのネイティブMQL5クライアントの開発ステップを説明する連載の第4回です。このセクションでは、MQTT v5.0のプロパティとは何か、そのセマンティクス、いくつかのプロパティの読み方について説明し、プロトコルを拡張するためにプロパティをどのように使用できるかの簡単な例を示します。
MQL5 クックブック:オーバーフィットの影響低減とクオート不足への対処
どのようなトレーディング戦略を使っていようと、将来の収益を確保するためどのパラメータを選択すべきかという疑問は常にあるものです。本稿は同時に複数のシンボルパラメータを最適化する機能を備えたExpert Advisor 例を提供します。この方法はパラメータのオーバーフィットによる影響を軽減し、1個のシンボルからのデータが調査に十分でない場合に対処するものです。
ニューラルネットワークが簡単に(第37回):スパースアテンション(Sparse Attention)
前回は、アテンションメカニズムをアーキテクチャーに用いたリレーショナルモデルについて説明しました。これらのモデルの特徴の1つは、コンピューティングリソースを集中的に利用することです。今回は、セルフアテンションブロック内部の演算回数を減らす仕組みの1つについて考えてみたいと思います。これにより、モデルの一般的なパフォーマンスが向上します。
母集団最適化アルゴリズム:コウモリアルゴリズム(BA)
今回は、滑らかな関数に対して良好な収束性を示すコウモリアルゴリズム(BA)について考えてみることにします。
グラフィカルインタフェースX:レンダーテーブルの新機能(ビルド9)
今日までは、ライブラリの最も高度なテーブルはCTableでした。このテーブルは、OBJ_EDIT型のエディットボックスから組み立てられており、さらなる開発は難しいです。したがって、機能の最大化においては、ライブラリ開発の現段階を考慮しても、CCanvasTable型のレンダーテーブルを開発する方が賢明です。その現バージョンはまったく使えない状態ですが、この記事から始めて状況を改善していきましょう。
Expert Advisor動作中のバランス曲線勾配調整
トレードシステムのルールを見つけ、それをExpert Advisorにプログラムするのが仕事の半分です。Expert Advisorはトレーディング結果を集積するので、いくらかの処理を修正する必要があります。本項では、バランス曲線の勾配測定のフィードバックを作成することで、Expert Advisorのパフォーマンスを向上させる方法の一つについて述べます。
MQL5 Market 一周年
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。
MQL5における座標降下法を用いたエラスティックネット回帰
この記事では、過学習を最小化すると同時に、有用な予測因子と予後予測力の低い予測因子を自動的に分離するエラスティックネット回帰の実用的な実装を探求します。
マーケット価格予測に対する汎用回帰モデル(第2部): 自然、技術、社会の過渡関数
本稿は前稿からの論理的続編で、最初の記事で出された結論を確認する事実にハイライトを当てています。これらの事実は、その出版後10年以内に明らかになったもので、マーケット価格変化のパターンを説明する3つの検出された動的過渡関数を中心としています。
取引のための組合せ論と確率論(第II部): ユニバーサルフラクタル
本稿では、フラクタルの研究を続け、すべての資料の要約に特に注意を払います。これを行うために、これまでの開発をすべて、取引での実用化に便利で理解しやすいコンパクトな形にまとめてみます。
エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート(第3部):トレンド指標
この参考記事では、トレンド指標カテゴリから標準的な指標を取り上げます。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAで指標を使用するためのすぐに使えるテンプレートを作成します。
トレーダーは開発者によるサービスを必要とするのでしょうか?
アルゴリズムによるトレードが人気になり求められ、珍しいアルゴリズムや変わった作業への需要につながりました。ある程度、そのような複雑なアプリケーションは、Code BaseやMarketにて取得できます。トレーダーは、これらのアプリケーションに数クリックでアクセスできますが、これらは完全に彼らの要求を満たすことができないこともあります。その場合、トレーダーは、MQL5 Freelanceセクションにて望ましいアプリケーションを作成できる開発者を探し、注文を行います。
誤った考え、パート2統計は、偽りの科学か、暴落するなくてはならない歴史です。
統計的なメソッドに客観的な現実、つまり金融上の出来事に適用とする試みは、不十分なデータや、確率分布やプロセスの非定常性に直面し、虚しく失敗してしまっています。この記事では、そのような金融上の出来事ではなく、主観的な意見を記述し、トレーダーがどのようにこれらを防ごうとしたか、トレーダーシステムについて記述します。トレーディング結果の統計的な規則性の抽出は、むしろ大変面白い作業です。時折、このプロセスのそのモデルに関する結論が導かれ、これらがトレーディングシステムに適用されます。
ニューラルネットワークが簡単に(第18部):アソシエーションルール
この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。
Connecting NeuroSolutions Neuronets
ニューロネットの作成に加え、NeuroSolutions ソフトウェアスウィートによりそれらを DLLとしてエクスポートすることが可能となります。本稿では、ニューロネット作成とDLL生成とそれを MetaTrader 5でのトレーディングのためExpert Advisor に連携する手順について述べています。
グラフィカルインターフェイスXI:ライブラリコードのリファクタリング(ビルド14.1)
ライブラリが大きくなるにつれて、コードをサイズを減らすために最適化が再び必要がです。本稿で説明するライブラリのバージョンはさらにオブジェクト指向になっており、コードの学習もさらに容易になります。読者は、最新の変更の詳細な記述によって、独自のニーズに基づいて独自にライブラリを開発できるでしょう。
ニューラルネットワークが簡単に(第22部):回帰モデルの教師なし学習
モデルと教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。今回は、回帰モデルの学習に適用した場合のオートエンコーダの特徴について提案します。
MQL5でONNXモデルを使用する方法
ONNX (Open Neural Network Exchange)は、機械学習モデルを表現するために構築されたオープンフォーマットです。この記事では、CNN-LSTMモデルを作成して金融時系列を予測する方法を検討します。MQL5エキスパートアドバイザー(EA)で作成されたONNXモデルを使用する方法も示します。
より優れたプログラマー(第07部): 成功したフリーランス開発者になるためのメモ
MQL5でフリーランス開発者として成功したいならば、この記事はあなたにぴったりです。
一般的トレーディングシステムを基にしたExpert Advisors と売買ロボット最適化の錬金術(パート3)
本稿では、もっともシンプルなトレーディングシステムのアルゴリズム実装の分析を続行し、バックテストの自動化を紹介します。初心者トレーダーや EA プログラマ―に有用です。
ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン(第1回):生成パターン
繰り返し発生する問題の多くを解決するためには、使用できる方法があります。これらの方法の使い方を理解すれば、ソフトウェアを効果的に作成し、DRY (Do not Repeat Yourself)の概念を適用するのに非常に役立ちます。この文脈では、デザインパターンのトピックが非常に役に立ちます。なぜなら、デザインパターンは、よく説明され、繰り返される問題に対する解決策を提供するパターンだからです。
Goertzelアルゴリズムによるサイクル分析
この記事では、MQL5でGoertzel(ゲルツェル)アルゴリズムを実装するコードユーティリティを紹介し、このテクニックを価格相場の分析に利用し、可能な戦略を開発するための2つの方法を探ります。
等量チャート再訪
本稿では、チャート構築方法を詳しく説明します。それらチャートでは、各バーが同数のティックで構成されています。
データサイエンスと機械学習(第11回):単純ベイズ、取引における確率論
確率を利用した取引は綱渡りのようなもので、正確さとバランス、そしてリスクに対する鋭い理解が必要です。取引の世界では、確率がすべてです。確率は、成功と失敗、利益と損失の違いになります。確率の力を活用することで、トレーダーは十分な情報に基づいた意思決定をおこない、リスクを効果的に管理し、経済的目標を達成することができます。つまり、経験豊富な投資家であれ、初心者のトレーダーであれ、確率を理解することは、取引の可能性を引き出す鍵になるのです。この記事では、確率を利用したエキサイティングな取引の世界を探求し、取引ゲームを次のレベルに引き上げる方法を紹介します。
機械学習や取引におけるメタモデル:取引注文のオリジナルタイミング
機械学習におけるメタモデル:人間がほとんど介在しない取引システムの自動作成 - いつ、どのように取引をおこなうかはモデルが自ら決定します。
MQL5でのグラフィカルパネルの作成を簡単に
この記事では、取引において最も価値があり役立つツールの1つであるグラフィカルパネルを作成する必要がある人に、シンプルで簡単なガイドを提供します。グラフィカルパネルは、取引に関するタスクを簡素化および容易にして、時間を節約し、気を散らすことなく取引プロセスそのものに集中するのに役立ちます。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第86部): グラフィカルオブジェクトコレクション - プロパティ変更の管理
本稿では、ライブラリ内のグラフィカルオブジェクトのプロパティ値の変更の追跡とともに、削除と名前変更を検討します。
MQL5の電子テーブル
本稿では、第一ディメンションに異なるタイプのデータを含む動的二次元配列クラスについて述べていきます。テーブル形式でデータを格納すると、整理の幅広い問題を解決し、異なるタイプの広範囲におよぶ情報を格納および処理するのに好都合です。テーブルに連携する機能性を実装するクラスのソースコードは本稿に添付があります。
戦略ビルダー機能の拡張
前の2つの記事では、さまざまなデータ型へのメリルパターンの適用について説明し、提示されたアイデアをテストするためのアプリケーションを開発しました。本稿では、引き続き戦略ビルダーで作業し、その効率を改善し、新しい機能を実装します。
DoEasyライブラリの時系列(第45部): 複数期間指標バッファ
本稿では、複数期間モードと複数銘柄モードで使用する指標バッファオブジェクトおよびコレクションクラスの改善を始めます。現在の銘柄チャートの任意の時間枠からデータを受信して表示するためのバッファオブジェクトの使用を検討するつもりです。
リプレイシステムの開発 — 市場シミュレーション(第4回):設定の調整(II)
システムとコントロールを作り続けましょう。サービスをコントロールする能力がなければ、システムを前進させ、改善することは難しくなります。
MQL5.community 人名鑑
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。
インディケーター情報の測定
機械学習は、ストラテジー開発の手法として注目されています。これまで、収益性と予測精度の最大化が重視される一方で、予測モデル構築のためのデータ処理の重要性はあまり注目されてきませんでした。この記事では、Timothy Masters著の書籍「Testing and Tuning Market Trading Systems」に記載されているように、予測モデル構築に使用するインディケーターの適切性を評価するために、エントロピーの概念を使用することについて考察しています。
アルゴリズム取引に関する記事を投稿して200ドルを獲得できます
記事を書いてアルゴリズム取引の発展に貢献してください。取引とプログラミングの経験を共有していただければ、200ドルをお支払いします。さらに、人気のMQL5.com Webサイトに記事を公開すると、プロフェッショナルコミュニティで個人ブランドを宣伝する絶好の機会が得られます。記事は何千人ものトレーダーに読まれます。同じ考えを持つ人々とアイデアを議論し、新しい経験を積み、知識を収益化することができます。