MQL4とMQL5のプログラム記事

K平均法では、まず無作為に生成されたクラスタ重心を使用するデータセットのマクロビューに焦点を当てたプロセスとしてデータポイントを集団化するアプローチを採用し、その後ズームインしてこれらの重心を調整してデータセットを正確に表現します。これを見て、その使用例をいくつか活用していきます。

この革新的な取引ボットは、MetaTrader 5とPythonを統合し、リアルタイムのソーシャルメディアセンチメント分析を活用して自動売買の意思決定をおこないます。特定の金融商品に関連するツイッターのセンチメントを分析することで、ボットはソーシャルメディアのトレンドを実用的な取引シグナルに変換します。ソケット通信によるクライアントサーバーアーキテクチャを採用しており、MT5の取引機能とPythonのデータ処理能力とのシームレスな相互作用を実現しています。

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。

この記事では、三尊天井(Head and Shoulders)パターンの検出と売買をMQL5で自動化します。その構造を分析し、検出および取引をおこなうエキスパートアドバイザー(EA)を実装し、バックテストでその結果を検証します。このプロセスを通じて、改良の余地を残しつつも実用的な取引アルゴリズムが明らかになります。

Webからエキスパートアドバイザー(EA)にデータを入力する方法はそれほど明らかにはわかりません。MetaTrader 5が提供するすべての可能性を理解しなければ、そう簡単にはいきません。

この記事では、自然界の生物の遺伝物質で起こる自然なプロセスをモデル化した2進数遺伝的アルゴリズム（binary genetic algorithm：BGA）を見ていきます。

この記事では、RSIインジケーターに単純なマルコフ連鎖を適用し、インジケーターが主要なレベルを通過した後の価格の挙動を観察します。NZDJPYペアで最も強い買いシグナルと売りシグナルは、RSIがそれぞれ11～20の範囲と71～80の範囲にあるときに生成されるという結論に達しました。データを操作して、保有するデータから直接学習した最適な取引戦略を作成する方法を説明します。さらに、遷移行列を最適に使用することを学習するためにディープニューラルネットワークを訓練する方法を説明します。

本稿では、因果推論におけるマッチングについて考察します。マッチングは、データセット内の類似した観測を比較するために使用されます。これは因果関係を正しく判定し、バイアスを取り除くために必要なことです。著者は、訓練されていない新しいデータではより安定する、機械学習に基づく取引システムを構築する際に、これがどのように役立つかを説明しています。傾向スコアは因果推論において中心的な役割を果たし、広く用いられています。

この記事では、無生物由来の興味深いアルゴリズム、つまり川床形成プロセスをシミュレーションするIntelligent Water Drops (IWD)について考察しています。このアルゴリズムのアイデアにより、従来の格付けのリーダーであったSDSを大幅に改善することが可能になりました。いつものように、新しいリーダー（修正SDSm）は添付ファイルにあります。

今日は私たちと一緒にUSDJPYペアを中心とした取引戦略の構築に挑戦するしましょう。日足のローソク足パターンは、潜在的により強い動きがあるため、日足パターンで形成されるローソク足パターンを取引します。私たちの当初の戦略は利益を生み、これにより獲得した資本を保護するために、戦略を継続的に改良し、安全性をさらに高める努力を続けることができました。

本記事では、1つのデータセットを訓練（学習）用と検証用の両方として使用するモデル評価手法について、理論と実装の両面から検討します。

SSG（Saplings Sowing and Growing up、苗木の播種と育成）アルゴリズムは、様々な条件下で優れた生存能力を発揮する、地球上で最も回復力のある生物の1つからインスピレーションを得ています。

この記事では、私が長い時間をかけてたどり着いた、アルゴリズム取引に対するまったく異なるアプローチを紹介します。もちろん、これはすべて私の総当たり攻撃プログラムに関係しています。これには、複数の問題を同時に解決できるように多くの変更が加えられています。とはいえ、この記事はより一般的で可能な限りシンプルなものであるため、総当たり攻撃について何も知らない読者にも適しています。

この記事では、プログラムの実行フローを変更するために使用される主要な演算子（条件文、ループ、switch文）について説明します。これらの演算子を利用することで、作成する関数がより「インテリジェント」に動作できるようになります。

この記事では、RSI（相対力指数）を活用して取引シグナルを生成する、MQL5によるMulti-Level Zone Recoveryシステムの開発について解説します。本システムでは、各シグナルインスタンスを動的に配列構造に追加し、Zone Recoveryロジックの中で複数のシグナルを同時に管理することが可能になります。このアプローチにより、スケーラブルかつ堅牢なコード設計を維持しながら、複雑な取引管理シナリオに柔軟かつ効果的に対応できる方法を紹介します。

本記事では、MQL5を用いて「ミッドナイトレンジブレイクアウト + Break of Structure (BoS)」戦略を自動化し、ブレイクアウトの検出および取引実行のコードを詳細に解説します。エントリー、ストップ、利益確定のためのリスクパラメータを正確に定義し、実際の取引に活用できるようバックテストおよび最適化もおこないます。

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ファインチューニングし、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、外国為替取引におけるスプレッド取引時に季節性要因を利用したレポートデータの生成および提供の可能性について検討します。

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。

ハースト指数は、時系列データが長期間にわたってどれだけ自己相関しているかを示す指標です。ハースト指数は、時系列データの長期的な特性を捉えることがわかっているため、経済や金融に限らず、幅広い時系列分析において重要な役割を果たします。本稿では、ハースト指数を移動平均線と組み合わせることで、トレーダーにとって有用なシグナルをどのように得られるかを検討し、その潜在的なメリットに焦点を当てます。

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。

この記事では、一般的な最適化問題を解決するために開発された新しいメタヒューリスティック手法、人工散布アルゴリズム(ASHA: Artificial Showering Algorithm)を紹介します。ASHAは、水の流れと蓄積のプロセスをシミュレーションすることで、各リソース単位（水）が最適解を探索する「理想フィールド」という概念を構築します。本稿では、ASHAがフローと蓄積の原理をどのように適応させ、探索空間内でリソースを効率的に割り当てるかを解説し、その実装およびテスト結果を紹介します。

パー​​セプトロン（単一隠れ層ネットワーク）は、基本的な自動取引に精通していて、ニューラルネットワークを試してみようとしている人にとって、優れた入門編となります。エキスパートアドバイザー(EA)用のMQL5ウィザードクラスの一部であるシグナルクラスアセンブリでこれをどのように実現できるかを段階的に見ていきます。

この記事では、カスタムの平均足インジケーターをゼロから作成する方法を解説し、カスタムインジケーターをエキスパートアドバイザー(EA)に組み込む方法も紹介します。インジケーターの計算方法、取引実行ロジック、リスク管理の手法についても取り上げ、自動売買戦略の向上を目指します。

この記事では、Narges Armanfardらの論文「Local Feature Selection for Data Classification」で提案された特徴量選択アルゴリズムを紹介します。このアルゴリズムはPythonで実装されており、MetaTrader 5アプリケーションに統合可能なバイナリ分類モデルの構築に使用されます。

本記事では、モデルがおこなうすべての予測に密かに影響を与える、隠れた幾何学的誤差の源に新たな視点を提供します。取引における機械学習予測の評価方法と活用法を再考することで、従来見過ごされてきたこの視点が、より鋭い意思決定、より高いリターン、そして、すでに理解していると思っていたモデルをより賢く活用する道を開くことを示します。