MQL4とMQL5のプログラム記事

データサイエンティストやトレーダーにとってデータマイニングは非常に重要です。多くの場合、データは私たちが思っているほど単純ではありません。人間の目は、データセット内のささいな基本パターンと関係を理解できません。k平均法アルゴリズムがその助けになるかもしれません。調べてみましょう...

ニュース取引は複雑で圧倒されるかもしれませんが、この記事ではニュースデータを入手する手順を説明し、さらに、MQL5経済指標カレンダーとその特徴についても学びます。

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。

この記事では、統計的因果関係をどのように活用して予測変数を特定できるかを解説します。因果性と移動エントロピーの関連性を探り、2つの変数間で情報がどの方向に伝達されているかを検出するためのMQL5コードを紹介します。

この記事では、RSIと移動平均指標に基づいて自動売買をおこなうDeus EAの実装手順を概説します。

今回は、初心者向けのシリーズとして、人気のあるいくつかの指標をもとに取引システムを設計する方法について、新しい記事をお届けします。今回は、新しい指標であるOBV (On Balance Volume)を学び、その使い方とそれに基づいた取引システムの設計を学びます。

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。

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。

この記事では、適応型インジケーターを作成するためのいくつかの可能なアプローチを検討します。適応型インジケーターは、入力信号と出力信号の値の間のフィードバックの存在によって特徴付けられます。このフィードバックにより、インジケーターは金融時系列値の最適な処理に個別に適応できるようになります。

ここでは、機械学習の一側面である活性化関数についてのみ説明します。人工ニューラルネットワークでは、ニューロンの活性化関数は、入力シグナルまたは入力シグナルのセットの値に基づいて出力シグナル値を計算します。その内幕に迫ります。

この記事では、日足レンジブレイクアウト(Daily Range Breakout)戦略に基づいてMQL5エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。戦略の重要な概念を説明し、EAの設計図を設計し、MQL5でブレイクアウトロジックを実装します。最後に、EAの効果を最大限に引き出すためのバックテストと最適化の手法について探ります。

機械学習に基づく自動売買ロボットの開発の詳細なガイドです。連載第1回は、データと特徴量の収集と準備についてです。プロジェクトは、Pythonプログラミング言語とライブラリ、およびMetaTrader 5プラットフォームを使用して実装されます。

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。

この記事では、PrintFormat()関数のレビューを続けます。StringFormat()を使った文字列の書式設定と、そのプログラムでのさらなる使用法について簡単に説明します。また、ターミナル操作ログに銘柄データを表示するためのテンプレートも作成します。この記事は、初心者にも経験豊富な開発者にも役立つでしょう。

行列は大規模な数学的演算を効率的に処理できるため、機械学習アルゴリズムや一般的なコンピュータの基盤となっています。標準ライブラリは必要なものをすべて備えていますが、ユーティリティファイルでライブラリにはまだないいくつかの関数を導入して、拡張する方法を見てみましょう。

流動性狩り(Liquidity Grab)取引戦略は、市場における機関投資家の行動を特定し、それを活用することを目指すSmart Money Concepts(SMC)の重要な要素です。これには、サポートゾーンやレジスタンスゾーンなどの流動性の高い領域をターゲットにすることが含まれます。市場がトレンドを再開する前に、大量の注文によって一時的な価格変動が引き起こされます。この記事では、流動性狩りの概念を詳しく説明し、MQL5による流動性狩り取引戦略エキスパートアドバイザー(EA)の開発プロセスの概要を紹介します。

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。

今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。

この記事では、日次レンジを使用して市場データを正規化し、市場予測を強化するためにニューラルネットワークを訓練する簡単な戦略を概説します。開発されたモデルは、既存のテクニカル分析の枠組みと組み合わせて、あるいは単独で、市場全体の方向性を予測するのに役立てることができます。この記事で概説した枠組みは、テクニカルアナリストであれば、手動と自動売買の両方の戦略に適したモデルを開発するために、さらに改良を加えることができます。

アラン・アンドリュースは、取引の分野において、現代世界で最も有名な「教育者」の一人です。彼の「ピッチフォーク」は、現代のほとんどの相場分析プログラムに搭載されています。しかし、ほとんどのトレーダーは、このツールが提供するチャンスのほんの一部も利用していません。その上、アンドリュースのオリジナルのトレーニングコースには、ピッチフォークだけでなく（ピッチフォークが主要な道具であることに変わりはないが）、他のいくつかの便利な構造についても説明があります。この記事では、アンドリュースがオリジナルのコースで教えていた驚異的なチャート分析法を紹介しています。画像がたくさん出てきますのでご注意ください。

変数とデータ型は、MQL5プログラミングだけでなく、どのプログラミング言語でも非常に重要なトピックです。MQL5の変数とデータ型は、単純なものと高度なものに分類できます。単純なものについては前回の記事ですでに述べたので、今回は高度なものを特定し、それについて学ぶことにします。

本記事は、これまでの公開記事とはやや異なる内容となっています。本記事では、時系列データの代替的な表現について解説します。時系列の区分的線形表現とは、小さな区間ごとに線形関数を用いて時系列データを近似する手法です。

この記事では、一般的な粒子群最適化(PSO)アルゴリズムについて検討します。以前は、収束、収束率、安定性、スケーラビリティなどの最適化アルゴリズムの重要な特性について説明し、テストスタンドを開発し、最も単純なRNGアルゴリズムを検討しました。

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。

取引の未来を形作るサポートベクターマシン(SVM)の不可欠な役割をご覧ください。この包括的なガイドブックでは、SVMがどのように取引戦略を向上させ、意思決定を強化し、金融市場における新たな機会を解き放つことができるかを探求しています。実際のアプリケーション、ステップバイステップのチュートリアル、専門家の洞察でSVMの世界に飛び込みましょう。現代の複雑な取引をナビゲートするのに不可欠なツールを装備してください。SVMはすべてのトレーダーのツールボックスの必需品です。

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、MQL5でインジケーターを作成する非標準的な方法について説明します。トレンドやチャートパターンに注目するのではなく、部分的なエントリーやエグジットを含めた独自のポジション管理を目的とします。取引履歴やポジションに関連する動的マトリックスと、いくつかの取引機能を広範に活用し、これらの取引がおこなわれた場所をチャート上に表示します。