MQL4とMQL5のプログラム記事

今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合、新しいアイデアを探して試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。この連載では、MQL5ウィザードがこの取り組みにおけるトレーダーの主力であるべきであることを示しています。

今日は再びChart Tradeを使用しますが、今回はチャート上に存在する場合と存在しない場合があるオンチャート指標になります。

この記事では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。

連載第3回へようこそ。今回は、日足のトレンドに沿った最適なエントリーポイントを特定する戦略として、ダイバージェンスの活用について詳しく解説します。また、トレーリングストップロスに似た、しかし独自の機能を備えたカスタム利益ロック機構もご紹介します。さらに、Trend Constraint EAを高度化し、既存の取引条件を補完する形で新たなエントリー条件を追加します。今後も、MQL5を活用したアルゴリズム開発の実践的な応用方法を深掘りし、実際に使えるテクニックや洞察を継続的にお届けしていきます。

この記事では、実験と非標準的な方法を使用して収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5を使用します。簡単に説明します。

ラリー・ウィリアムズのボラティリティブレイクアウト戦略をMQL5で自動化する方法を、実践的なステップで解説します。日次のレンジ拡張の計算方法、買いと売りレベルの導出、値幅に基づくストップロスとリスクリワードに基づく利益目標によるリスク管理、そしてMetaTrader 5で動作するプロフェッショナルなエキスパートアドバイザー(EA)の構造まで学ぶことができます。これは、ラリー・ウィリアムズの市場概念を完全にテスト可能かつ実運用できる自動売買システムへと変換したいトレーダーや開発者向けに設計されています。

迎角はよく引用される指標で、その急勾配は優勢なトレンドの強さと強い相関があると理解されています。一般的にどのように使用され、理解されているかを調べ、それを使用する取引システムの利益のために、その測定方法に導入可能な変更があるかどうかを検討します。

分析や予測を目的としたデータの分類は、機械学習の中でも非常に多様な分野であり、数多くのアプローチや手法があります。この作品では、そのようなアプローチのひとつである「凝集型階層分類」を取り上げます。

この記事では、取引アルゴリズムに基づくエキスパートアドバイザー(EA)の作成方法を、詳細な観点から解説しています。これはMQL5のシステムを自動化し、デイリードローダウンをコントロールするのに役立ちます。

チャート上直接の発注システムをより完全にしましょう。この記事では、発注システムを修正する方法、またはより直感的にする方法を示します。

前回の記事では、非勾配最適化手法の調査を開始しました。遺伝的アルゴリズムについて学びました。今日は、このトピックを継続し、進化的アルゴリズムの別のクラスを検討します。

引き続き、Decision Transformer法のファミリーについて説明します。前回の記事から、これらの手法のアーキテクチャの基礎となるTransformerの訓練はかなり複雑なタスクであり、訓練のために大規模なラベル付きデータセットが必要であることにすでに気づきました。この記事では、ラベル付けされていない軌跡をモデルの予備訓練に使用するアルゴリズムについて見ていきます。

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。

この記事では、一目均衡表とオーサムオシレーター(Awesome Oscillator)を活用し、「雲抜け戦略」を自動化するエキスパートアドバイザー（EA）を作成します。インジケーターハンドルの初期化、ブレイクアウト条件の検出、自動売買におけるエントリーおよびエグジットの実装手順について、段階的に解説します。さらに、トレーリングストップやポジション管理ロジックを組み込むことで、EAのパフォーマンスと市場適応力を高める方法にも触れます。

金融情勢を解読する際の芸術性と正確性の融合についてガイドします。アルゴリズム錬金術の秘密を発見してください。ランダムフォレストがデータを予測能力に変換する方法を明らかにし、株式市場の複雑な地形をナビゲートするための独自の視点を提供します。金融の魔術の核心に触れ、市場の動向を形作り、収益の機会を開拓するランダムフォレストの役割を解き明かす旅にご参加ください。

本日は、Times & Tradeシステムの第2部である市場分析を構築します。前回の「Times & Trade (I)」稿では、市場で実行された取引を可能な限り迅速に解釈するための指標を持つことを可能にする代替のチャート編成システムについて説明しました。

研究者たちは、より正確な予測を得るために、しばしばモデルを複雑化します。しかし、その結果として、モデルの訓練やメンテナンスにかかるコストも増加します。この増大したコストは常に正当化されるのでしょうか。本記事では、シンプルで高速な線形モデルの特性を活かし、複雑なアーキテクチャを持つ最新モデルに匹敵する結果を示すアルゴリズムを紹介します。

この記事では、問題の詳細と検索空間内の環境のダイナミクスを考慮できる柔軟でインテリジェントな最適化手法の開発における重要なステップとしてのANSアルゴリズムの可能性を明らかにします。

本連載では、動的な市場状況に自律的に適応できるエキスパートアドバイザー(EA)を構築する方法について説明します。本日の記事では、Derivの合成市場に合わせてディープニューラルネットワークを調整してみます。

本記事では、MQL5の行列・ベクトルAPIで利用できる強力な線形代数ツールの基礎を解説します。このAPIを効果的に利用するためには、これらの手法を賢く活用するための線形代数の原理をしっかり理解しておく必要があります。本稿は、MQL5でアルゴリズム取引をおこなう際にこの強力なライブラリを活用して作業を開始するために必要となる線形代数の最も重要な規則のいくつかを、読者が直感的に理解できるレベルで身につけることを目的としています。

焼きなましアルゴリズムは、金属の焼きなまし過程にヒントを得たメタヒューリスティックです。この記事では、このアルゴリズムを徹底的に分析し、この広く知られている最適化方法を取り巻く多くの一般的な信念や神話を暴露します。この記事の後半では、カスタムの等方的焼きなまし（Simulated Isotropic Annealing、SIA）アルゴリズムについて説明します。

長・短期記憶(LSTM: Long Short-Term Memory)は、長期的な依存関係を捉える能力に優れ、勾配消失問題にも対処できる、時系列データ処理に特化した再帰型ニューラルネットワーク(RNN: Recurrent Neural Network)の一種です。本記事では、LSTMを活用して将来のトレンドを予測し、トレンドフォロー型戦略のパフォーマンスを向上させる方法について解説します。内容は、主要な概念と開発の背景の紹介、MetaTrader 5からのデータ取得、そのデータを用いたPythonでのモデル学習、学習済みモデルのMQL5への統合、そして統計的なバックテストに基づく結果の分析と今後の展望までを含みます。

今日は、EAにいくつかのリソースを追加します。この興味深い記事では、情報を提示するためのいくつかの新しいアイデアと方法を提供します。同時に、プロジェクトの小さな欠陥を修正するのにも役立ちます。

本稿では、Shuffled Frog-Leaping (SFL)アルゴリズムの詳細な説明と、最適化問題を解く上でのその能力を紹介します。SFLアルゴリズムは、自然環境におけるカエルの行動から着想を得ており、関数最適化への新しいアプローチを提供します。SFLアルゴリズムは、効率的で柔軟なツールであり、様々な種類のデータを処理し、最適解を得ることができます。