MQL4とMQL5のプログラム記事
取引戦略をプログラミングするためのMQL5言語を、ほとんどがコミュニティメンバーによって書かれた数多くの公開記事で学びます。記事は統合、テスター、取引戦略等のカテゴリに分けられていて、プログラミングに関連する疑問への解答を素早く見つけることができます。
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母集団最適化アルゴリズム：ネルダー–ミード法、またはシンプレックス（NM）検索法
この記事では、ネルダー–ミード法の完全な探求を提示し、最適解を達成するために各反復でシンプレックス（関数パラメータ空間）がどのように修正され、再配置されるかを説明し、この方法がどのように改善されるかを説明します。
ニューラルネットワークが簡単に（第54回）：ランダムエンコーダを使った効率的な研究(RE3)
強化学習手法を検討するときは常に、環境を効率的に探索するという問題に直面します。この問題を解決すると、多くの場合、アルゴリズムが複雑になり、追加モデルの訓練が必要になります。この記事では、この問題を解決するための別のアプローチを見ていきます。
ビジュアルプログラミング言語DRAKON：MQL開発者と顧客のコミュニケーションツール
DRAKONは、ロシアの宇宙プロジェクト（例えば、「Buran」再利用可能宇宙船プロジェクト）のプログラマーと、異なる分野の専門家（生物学者、物理学者、エンジニアなど）との対話を簡素化するために設計されたビジュアルプログラミング言語です。この記事では、DRAKONが、コードに触れたことがない人にとっても、アルゴリズムの作成にアクセスしやすく、直感的にし、また、顧客が取引ロボットを注文する際に自分の考えを説明しやすくし、複雑な関数でプログラマーのミスを少なくする方法についてお話します。
時系列マイニングのためのデータラベル（第2回）：Pythonを使ってトレンドマーカー付きデータセットを作成する
この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
ニューラルネットワークが簡単に（第57回）：Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)
今回は、かなり新しいStochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)アルゴリズムを検討します。このアルゴリズムは、エントロピー最大化の枠組みの中で潜在変数方策を構築することができます。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第95部)：複合グラフィカルオブジェクトコントロール
本稿では、複合グラフィカルオブジェクトを管理するためのツールキット(拡張された標準グラフィカルオブジェクトを管理するためのコントロール)について検討します。今日は、複合グラフィカルオブジェクトの再配置から少し脱線して、複合グラフィカルオブジェクトを特徴とするチャートに変更イベントのハンドラを実装します。さらに、複合グラフィカルオブジェクトを管理するためのコントロールに焦点を当てます。
ニューラルネットワークが簡単に（第30部）：遺伝的アルゴリズム
今日はちょっと変わった学習法を紹介したいと思います。ダーウィンの進化論からの借用と言えます。先に述べた手法よりも制御性は劣るでしょうが、非差別的なモデルの訓練が可能です。
ニューラルネットワークが簡単に（第65回）：Distance Weighted Supervised Learning (DWSL)
この記事では、教師あり学習法と強化学習法の交差点で構築された興味深いアルゴリズムに触れます。
DoEasy-コントロール（第13部）：WinFormsオブジェクトのマウスによる操作の最適化、TabControl WinFormsオブジェクトの開発開始
今回は、マウスカーソルを離した後のWinFormsオブジェクトの外観の処理を修正および最適化して、TabControl WinFormsオブジェクトの開発を開始します。
ニューラルネットワークが簡単に（第25部）：転移学習の実践
前々回、前回と、ニューラルネットワークのモデルを作成・編集するためのツールを開発しました。いよいよ転移学習技術の利用可能性を実例で評価することになります。
MQL5の圏論（第21回）：LDAによる自然変換
連載21回目となるこの記事では、自然変換と、線形判別分析を使ったその実装方法について引き続き見ていきます。前回同様、シグナルクラス形式でその応用例を紹介します。
多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム（その3）：ストラテジーテスターとの統合 - 概要(I)
多層パーセプトロンは、非線形分離可能な問題を解くことができる単純なパーセプトロンを進化させたものです。バックプロパゲーションアルゴリズムと組み合わせることで、このニューラルネットワークを効果的に学習させることができます。多層パーセプトロンとバックプロパゲーション連載第3回では、このテクニックをストラテジーテスターに統合する方法を見ていきます。この統合により、取引戦略を最適化するためのより良い意思決定を目的とした複雑なデータ分析が可能になります。この記事では、このテクニックの利点と問題点について説明します。
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1部）：オシレーター
この記事では、オシレーターカテゴリから標準的な指標を検討します。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と初期化解除、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ですぐに使用できるテンプレートを作成します。
StringFormat()：レビューと既成の例
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。
GUI：MQLで独自のグラフィックライブラリを作成するためのヒントとコツ
GUIライブラリの基本的な使い方を説明し、GUIライブラリがどのように機能するのかを理解し、さらには自分自身のライブラリを作り始めることができるようにします。
ニューラルネットワークが簡単に（第62回）：階層モデルにおけるDecision Transformerの使用
最近の記事で、Decision Transformerを使用するためのいくつかの選択肢を見てきました。この方法では、現在の状態だけでなく、以前の状態の軌跡や、その中でおこなわれた行動も分析することができます。この記事では、階層モデルにおけるこの方法の使用に焦点を当てます。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第74部): CCanvasクラスを使用した基本的グラフィック要素
本稿では、前の記事からのグラフィカルオブジェクトを構築するという概念を作り直し、標準ライブラリCCanvasクラスを利用したライブラリのすべてのグラフィカルオブジェクトの基本クラスを準備します。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第16回）：新しいクラスシステム
もっと仕事を整理する必要があります。コードはどんどん大きくなっており、今やらなければ不可能になります。分割して征服しましょう。MQL5では、このタスクを実行するのに役立つクラスを使用することができますが、そのためにはクラスに関する知識が必要です。おそらく初心者を最も混乱させるのは継承でしょう。この記事では、これらのメカニズムを実用的かつシンプルな方法で使用する方法を見ていきます。
取引トランザクション：リクエストとレスポンスの構造体、説明、ロギング
この記事では、取引リクエストの構造体、すなわち、リクエストの作成、サーバーに送信する前の事前検証、取引リクエストに対するサーバーの応答、および取引トランザクションの構造体の取り扱いについて検討します。取引注文をサーバーに送信するためのシンプルで便利な関数を作成し、すべての議論された内容に基づいて、取引トランザクションを通知するEAを作成します。
ニューラルネットワークが簡単に（第39回）：Go-Explore、探検への異なるアプローチ
強化学習モデルにおける環境の研究を続けます。この記事では、モデルの訓練段階で効果的に環境を探索することができる、もうひとつのアルゴリズム「Go-Explore」を見ていきます。
DoEasyライブラリのグラフィックス（第98部）：拡張された標準グラフィカルオブジェクトのピボットポイントの移動
本稿では、拡張された標準グラフィカルオブジェクトの開発を継続し、グラフィカルオブジェクトのピボットポイントの座標を管理するためのコントロールポイントを使用して、複合グラフィカルオブジェクトのピボットポイントを移動する機能を作成します。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第13回）：シミュレーターの誕生（III）
ここでは、次回以降の仕事に関連するいくつかの要素を簡略化します。シミュレーターが生成するランダム性を視覚化する方法も説明しましょう。
DoEasy-コントロール（第14部）：グラフィック要素に名前を付けるための新しいアルゴリズム。TabControl WinFormsオブジェクトへの作業の継続
この記事では、カスタムグラフィックを構築するためのすべてのグラフィック要素に名前を付けるための新しいアルゴリズムを作成し、TabControl WinFormsオブジェクトの開発を継続する予定です。
MVCデザインパターンとその可能なアプリケーション(第2部): 3つのコンポーネント間の相互作用の図
本稿は、前の記事で説明したMQLプログラムのMVCパターンのトピックの続きです。この記事では、パターンの3つのコンポーネント間の可能な相互作用の図を検討します。
DoEasyライブラリのグラフィックス（第99部）：単一のコントロールポイントを使用した拡張グラフィックオブジェクトの移動
前回の記事では、コントロールフォームを使用して拡張グラフィックオブジェクトのピボットポイントを移動する機能を実装しました。次に、単一のグラフィックオブジェクトコントロールポイント（フォーム）を使用して複合グラフィックオブジェクトを移動する機能を実装します。
DoEasy-コントロール（第21部）：SplitContainerコントロール。パネルセパレータ
この記事では、SplitContainerコントロールの補助パネルセパレータオブジェクトのクラスを作成します。
MLモデルとストラテジーテスターの統合（結論）：価格予測のための回帰モデルの実装
この記事では、決定木に基づく回帰モデルの実装について説明します。モデルは金融資産の価格を予測しなければなりません。すでにデータを準備し、モデルを訓練評価し、調整最適化しました。ただし、このモデルはあくまで研究用であり、実際の取引に使用するものではないことに留意する必要があります。
時系列マイニングのためのデータラベル（第1回）：EA操作チャートでトレンドマーカー付きデータセットを作成する
この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
float16およびfloat8形式のONNXモデルを扱う
機械学習モデルの表現に使用されるデータ形式は、その有効性に決定的な役割を果たします。近年、深層学習モデルを扱うために特別に設計された新しい型のデータがいくつか登場しています。この記事では、現代のモデルで広く採用されるようになった2つの新しいデータ形式に焦点を当てます。
母集団最適化アルゴリズム：魚群検索(FSS)
魚群検索(FSS)は、そのほとんど（最大80%）が親族の群落の組織的な群れで泳ぐという魚の群れの行動から着想を得た新しい最適化アルゴリズムです。魚の集合体は、採餌の効率や外敵からの保護に重要な役割を果たすことが証明されています。
ニューラルネットワークが簡単に（第24部）：転移学習用ツールの改善
前回の記事では、ニューラルネットワークのアーキテクチャを作成および編集するためのツールを作成しました。今日はこのツールでの作業を続けて、より使いやすくします。これは、私たちのトピックから一歩離れていると思われるかもしれませんが、うまく整理されたワークスペースは、結果を達成する上で重要な役割を果たすと思われないでしょうか。
ニューラルネットワークが簡単に（第55回）：対照的内発制御（Contrastive intrinsic control、CIC）
対照訓練は、教師なしで表現を訓練する方法です。その目標は、データセットの類似点と相違点を強調するためにモデルを訓練することです。この記事では、対照訓練アプローチを使用してさまざまなActorスキルを探究する方法について説明します。
初心者のためのMetaTrader 5とRによるアルゴリズム取引
RとMetaTrader 5をシームレスに統合する技術を解き明かしながら、金融分析とアルゴリズム取引が出会う魅力的な探求に乗り出しましょう。この記事は、MetaTrader 5の強力な取引機能とRの精巧な分析の領域を橋渡しするためのガイドです。
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第1部）：シンプルなヘッジEAを作る
古典的なグリッド戦略と古典的なヘッジ戦略を混合した、より高度なグリッドヘッジEAのベースとして、シンプルなヘッジEAを作成する予定です。この記事が終わるころには、簡単なヘッジ戦略の作り方がわかり、この戦略が本当に100%儲かるかどうかについての人々の意見も知ることができるでしょう。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第97部): フォームオブジェクトの移動の独立した処理
本稿では、マウスを使用したフォームオブジェクトの独立したドラッグの実装について検討します。さらに、以前にターミナルとMQL5に実装されたエラーメッセージと新しい取引プロパティをライブラリに追加します。