MQL4とMQL5のプログラム記事

この記事では、条件付き異分散性(GARCH)という非線形モデルの特性について説明します。また、このモデルを基に、一歩先のボラティリティを予測するためのiGARCHインジケーターを構築しました。モデルのパラメータ推定には、ALGLIB数値解析ライブラリを使用しています。

金融市場は完全に均衡しているわけではありません。強気の市場もあれば、弱気の市場もあり、どちらの方向にも不確かなレンジ相場を示す市場もあります。このようなバランスの取れていない情報を用いて機械学習モデルを訓練すると、市場が頻繁に変化するため、誤った予測を導く原因になります。この記事では、この問題に対処するためのいくつかの方法について議論していきます。

この記事では、MetaTraderプログラム向けに非同期のWebSocketクライアント接続を可能にするカスタムDLL（ダイナミックリンクライブラリ）の開発について解説します。

MQL5ネイティブで開発されたCandlestick Probability EAは、ローソク足データをリアルタイムかつ銘柄別の確率情報へと変換する、軽量で実用的な分析ツールです。本EAは、バー確定時にピンバー、包み足、および十字線といったパターンを分類し、ATRを考慮したフィルタリングや、任意でブレイクアウト確認をおこないます。さらに、各パターンについて、純粋なフォロー率および出来高加重フォロー率を算出することで、特定の銘柄や時間足における典型的な結果を把握することが可能です。チャート上のマーカー、コンパクトなダッシュボード、インタラクティブな切り替え機能により、検証作業や分析対象への集中を容易にします。また、詳細なCSVログをエクスポートできるため、オフラインでの検証や追加分析にも対応しています。本EAを活用することで、確率プロフィールの構築、戦略の最適化をおこない、ローソク足パターン認識を定量的な優位性へと変換できます。

この記事は初心者向け連載の続きです。今回はエキスパートアドバイザー(EA)開発の基本原理について解説します。2つのEAを作成します。1つ目はインジケーターを使わず、予約注文で取引をおこなうEA。2つ目は標準の移動平均線(MA)インジケーターを利用し、成行価格で取引をおこなうEAです。ここでは、前回までの記事の内容をある程度理解していることを前提としています。

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。

新たな旅の始まりへようこそ。この記事は、MQL5言語で開発する方向けに、ログ操作のライブラリを段階的に作成するという特別な連載の最初の記事です。

プログラミングパラダイムとMQL5コードへの応用について学びます。この記事では、手続き型プログラミングの具体的な方法について、実践的な例を通して説明します。EMA指標とローソク足の価格データを使って、プライスアクションエキスパートアドバイザー(EA)を開発する方法を学びます。さらに、この記事では関数型プログラミングのパラダイムについても紹介しています。

この記事では2つの側面について考察します。まず、標準ライブラリを使ってバイナリ値を8進数、10進数、16進数などの表現に変換する方法について説明します。次に、これまでに習得した知識を活用して、秘密のフレーズに基づいてパスワードの桁数をどのように決定できるかについて解説します。

ゲイリー・アンダーソンは、「Janus factor」と名付けた理論に基づく市場分析法を開発しました。この理論は、トレンドを明らかにし、市場リスクを評価するために使用できる一連の指標を記述するものです。今回は、これらのツールをMQL5で実装してみます。

定量分析とは何なのか、また、主要プレーヤーがどのように定量分析を使用しているのかを分析します。MQL5言語で定量分析アルゴリズムの1つを作成します。

この記事では、確率分布の形状を変えることが最適化アルゴリズムの性能に与える影響について検証します。最適化問題の文脈における様々な確率分布の効率を評価するために、スマート頭足類（SC、Smart Cephalopod）テストアルゴリズムを用いた実験をおこないます。

本記事では、フラクタルピボットを実用的な市場構造シグナルへ変換する、コンパクトなMQL5システム「Fractal Reaction System」を紹介します。リペイントを回避するために確定バーのロジックを用い、EAはChoCH (Change-of-Character)警告を検出し、BOS (Break-of-Structure)を確定させ、永続的なチャートオブジェクトを描画し、すべての確定イベントをログ出力してアラート（デスクトップ、モバイル、サウンド）します。アルゴリズム設計、実装上の注意点、テスト結果、そしてEAコード全文を順に解説し、読者ご自身でコンパイル、テスト、展開できるようにします。

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。

本稿では、軟体動物の殻など自然界における螺旋軌道の構築パターンに基づく最適化アルゴリズム、Spiral Dynamics Optimization（SDO、螺旋ダイナミクス最適化）アルゴリズムを紹介します。著者らが提案したアルゴリズムを徹底的に修正し、改変しました。この記事では、こうした変更の必要性について考えてみたいと思います。

最後の2つの記事は、望ましい報酬の自己回帰モデルの文脈で行動シーケンスをモデル化するDecision Transformer法に費やされました。この記事では、この方法の別の最適化アルゴリズムについて見ていきます。

バッチ正規化とは、ニューラルネットワークのような機械学習アルゴリズムに投入するデータの前処理です。これは、アルゴリズムが使用する活性化の種類を常に意識しながらおこなわれます。そこで、エキスパートアドバイザー(EA)を使って、そのメリットを享受するためのさまざまなアプローチを探ります。

伝統的な機械学習では、モデルの過剰適合を防ぐことが実践者にとって重要であると教えられます。しかし、この考え方は、ハーバード大学の勤勉な研究者たちによって発表された新たな洞察によって見直されつつあります。彼らの研究によれば、一見すると過剰適合に見える現象が、場合によっては訓練プロセスを早期に終了した結果である可能性があることが示唆されています。本記事では、この研究論文で提案されたアイデアを活用し、市場リターン予測におけるAIの利用をどのように向上させられるかを解説します。

本記事では、ダイナミックマルチペアエキスパートアドバイザー(EA)を構築する旅の第3部として、平均回帰戦略とモメンタム戦略の統合に焦点を当てます。価格の平均からの乖離（Zスコア）を検出して取引に活かす方法や、複数の通貨ペアにおけるモメンタムを測定して取引方向を判断する方法について詳しく解説します。

最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事へようこそ。この新しい記事では、Bears Power（ベアーパワー）テクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学びます。

価格の動きを解読し続けます。では、バイナリ価格コードをBIP39に変換して得られる「市場辞典」の言語分析はどうでしょうか。本記事では、データ分析における革新的なアプローチを掘り下げ、現代の自然言語処理技術が市場言語にどのように応用できるかを考察します。

本日は、勝ちトレードでストップアウトされる回数を最小限に抑えるためのアルゴリズム的手法を探るディスカッションにご参加ください。この問題は非常に難易度が高く、取引コミュニティで見られる多くの提案は、明確で一貫したルールに欠けているのが実情です。私たちはこの課題に対してアルゴリズム的なアプローチを用いることで、トレードの収益性を高め、1回あたりの平均損失を減らすことに成功しました。とはいえ、ストップアウトを完全に排除するには、まださらなる改良が必要です。私たちの解決策は、それには至らないものの、誰にとっても試す価値のある良い第一歩です。

移動平均線やストキャスティクスは非常に一般的なテクニカル指標ですが、その「遅行性」のために一部のトレーダーから敬遠されがちです。この3部構成のミニシリーズでは、機械学習の3つの主要なアプローチを軸に、この偏見が本当に正当なものなのか、それとも実はこれらの指標に優位性が隠れているのかを検証していきます。検証には、ウィザードで組み立てられたエキスパートアドバイザー(EA)を用います。

の記事では、MQL5からTelegramへのメッセージおよびスクリーンショット送信に使用されている既存コードを、再利用可能なモジュール関数へと整理し、リファクタリングをおこないます。これによりプロセス全体が効率化され、複数インスタンスでの実行効率が高まるだけでなく、コードの管理も容易になります。

ラリー・ウィリアムズ/ja/短期取引パターンに関する実証研究です。定番/ja/パターンをMQL5で自動化し、実際/ja/市場データでテストし、そ/ja/一貫性、収益性、および実運用上/ja/有用性を評価します。

この記事では、訓練セットにデータを収集する方法について引き続き説明します。明らかに、学習プロセスには環境との絶え間ない相互作用が必要です。しかし、状況はさまざまです。

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。

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。

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。

さまざまなモデルアーキテクチャの設計を検討する際、モデルの訓練プロセスには十分な注意が払われないことがよくあります。この記事では、そのギャップを埋めることを目指します。

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。

リプレイ/シミュレーターサービスの開発と改良を一時中断していましたが、再開することにしました。ターミナルグローバルのようなリソースの使用をやめたため、いくつかの部分を完全に再構築しなければなりません。ご心配なく。このプロセスを詳細に説明することで、誰もが私たちのサービスの進展についていけるようにします。