MQL4とMQL5のプログラム記事

ここでは、ACSアルゴリズムの進化、つまり収束特性とアルゴリズムの効率性を向上させることを目的とした3つの変更について検討します。主要な最適化アルゴリズムの1つを変換します。行列の修正から母集団形成に関する革新的なアプローチまでをカバーします。

潜在能力を引き出しましょう。あなたはチャンスに囲まれています。MQL5の旅をスタートさせ、次のレベルへと引き上げる3つの秘訣をご覧ください。初心者にもプロにも役立つヒントやトリックをご紹介します。

MetaTrader 5口座の取引履歴を処理するために、MQL5ソースコード内で「History Manager EX5」ライブラリを簡単にインポートして活用する方法を、本連載の最終回となるこの記事で解説します。MQL5ではシンプルな1行の関数呼び出しで、取引データの管理や分析を効率的におこなうことが可能です。さらに、取引履歴の分析スクリプトを複数作成する方法や、実用的なユースケースとして、価格ベースのエキスパートアドバイザー(EA)の開発方法についても学んでいきます。このEAは、価格データとHistory Manager EX5ライブラリを活用し、過去のクローズ済み取引に基づいて取引判断をおこない、取引量の調整やリカバリーストラテジーの実装をおこないます。

この記事では、C_Mouseクラスを実装します。このクラスは、最高水準でプログラミングする能力を提供します。しかし、高水準や低水準のプログラミング言語について語ることは、コードに卑猥な言葉や専門用語を含めることではありません。逆です。高水準プログラミング、低水準プログラミングというのは、他のプログラマーが理解しやすいか、しにくいかという意味です。

前回の記事では、画像内のオブジェクトを検出する方法の1つを紹介しました。ただし、静的な画像の処理は、私たちが分析する価格のダイナミクスのような動的な時系列の処理とは多少異なります。この記事では、私たちが解決しようとしている問題にやや近い、ビデオ中の物体を検出する方法について考えます。

経済指標カレンダーのデータは、デフォルトではストラテジーテスターのエキスパートアドバイザー(EA)でテストすることはできません。この制限を回避するために、データベースがどのように役立つかを考察します。そこでこの記事では、SQLiteデータベースを使用して経済指標カレンダーのニュースをアーカイブし、ウィザードで組み立てられたEAがこれを使用して売買シグナルを生成できるようにする方法を探ります。

私たちが作成するモデルはより大きく、より複雑になっています。そのため、訓練だけでなく、運用にもコストがかかります。しかし、決断に要する時間はしばしば重要です。この観点から、品質を損なうことなくモデルのパフォーマンスを最適化する手法を考えてみましょう。

以前は、個々のインスタンスの最適化が実施されたのと同じ期間においてのみ、共同運用の結果を改善する目的で、取引戦略インスタンスグループの選択を評価しました。フォワード期間中に何が起こるか見てみましょう。

この記事では、2進数遺伝的アルゴリズムやその他の集団アルゴリズムで使用されるさまざまな手法を探ります。選択、交叉、突然変異といったアルゴリズムの主な構成要素と、それらが最適化に与える影響について見ていきます。さらに、データの表示手法と、それが最適化結果に与える影響についても研究します。

本記事では、DoEasyライブラリにおけるアウトサイドバーのプライスアクションパターンを開発し、価格パターン管理へのアクセス手法を最適化します。あわせて、ライブラリのテスト中に判明したエラーや不具合の修正もおこないます。

点群から特徴量を抽出するアルゴリズムの研究を続けます。この記事では、PointNet手法の効率を高めるメカニズムについて解説します。

このディスカッションでは、既存のダイアログライブラリを慎重に拡張して、テーマ管理ロジックを組み込みます。さらに、管理パネルプロジェクトで使用されるCDialog、CEdit、およびCButtonクラスにテーマ切り替えのメソッドを統合します。さらに洞察力のある視点については、引き続きお読みください。

この記事では、Pythonを使用して学習した隠れマルコフモデルをMetaTrader 5アプリケーションに統合する方法を示します。隠れマルコフモデルは、時系列データをモデル化するために使用される強力な統計的ツールであり、モデル化されるシステムは観測不可能な（隠れた）状態によって特徴付けられます。HMMの基本的な前提は、ある時刻にある状態にある確率は、その前のタイムスロットにおけるプロセスの状態に依存するということです。

強化学習は、教師あり学習、教師なし学習と並んで、機械学習における3つの主要な考え方の1つです。そのため、最適制御、つまり目的関数に最も適した長期的な方針を学習することに関心があります。このような背景から、ウィザードが作成したEAのMLPの学習プロセスにおいて、MLPがどのような役割を果たす可能性があるのかを探ります。

近接方策最適化は、強化学習におけるアルゴリズムの一つで、モデルの安定性を確保するために、しばしばネットワーク形式で非常に小さな増分で方策を更新します。前回の記事と同様に、ウィザードで作成したエキスパートアドバイザー(EA)において、これがどのように役立つかを探ります。

今回は、開発者にとって非常に重要なツールを紹介しましょう。GITに馴染みのない方は、この記事を読んでGITとは何か、MQL5でどのように使用するかをご覧ください。

この記事では、取引戦略の構築という問題を別の角度から見てみようと思います。将来の値動きを予測するのではなく、過去のデータの分析に基づいた取引システムの構築を試みます。

プライスアクション分析にテクニカルインジケーターを取り入れることは、非常に有効なアプローチです。これらのインジケーターは、反転や押し戻しの重要なレベルを示すことが多く、市場の動きを把握する上での貴重な手がかりとなります。本記事では、パラボリックSARインジケーターを用いてシグナルを生成する自動ツールをどのように開発したかを紹介します。

MQL5で、単なるPrint文を超えた強力なカスタムロギングフレームワークを実装する方法を学びましょう。このフレームワークは、ログの重要度レベル、複数の出力ハンドラ、自動ファイルローテーションをサポートし、実行中にすべて設定可能です。シングルトン設計のCLoggerをConsoleLogHandlerとFileLogHandlerに統合することで、[エキスパート]タブと永続ファイルの両方に、文脈情報やタイムスタンプ付きのログを記録できます。明確でカスタマイズ可能なログ形式と集中管理により、エキスパートアドバイザー(EA)のデバッグとパフォーマンストレースを効率化します。

アセンブリクラスで使用されているMQL5コードアーキテクチャの制限によって、複数の時間枠に基づく戦略は、デフォルトではウィザードで組み立てられたEAではテストできません。今回は、二次移動平均を使用したケーススタディで、複数の時間枠を使用する戦略について、この制限を回避する可能性を探ります。

本日のディスカッションでは、AIモデルがどの時間枠で最高のパフォーマンスを発揮するかを明らかにするため、多時間枠分析の戦略を検討します。この分析により、EURUSDペアにおいて月次および時間足の時間枠が比較的誤差の少ないモデルを生成することが分かりました。この結果を活用し、月次時間枠でAIによる予測を行い、時間枠で取引を実行するアルゴリズムを作成しました。

FXにおけるポートフォリオ取引はどのように機能するのでしょうか。マーコウィッツのポートフォリオ理論による資産配分最適化と、VaRモデルによるリスク最適化はどのように統合できるのでしょうか。ポートフォリオ理論に基づいたコードを作成し、一方では低リスクを確保し、もう一方では受け入れ可能な長期的収益性を得ることを試みます。

EX5モジュールで、直近で約定された予約注文のデータをシームレスに取得・格納するエクスポート可能な関数を作成する方法を学びます。このステップバイステップの包括的なガイドでは、直近で約定された予約注文の重要なプロパティ（注文タイプ、発注時間、約定時間、約定タイプなど）を取得するための専用かつ機能別の関数群を開発することで、履歴管理EX5ライブラリをさらに強化していきます。これらのプロパティは、予約注文の取引履歴を効果的に管理・分析するうえで重要な情報です。

今日は、MQL5を使って複数の戦略をエキスパートアドバイザー(EA)に組み込む可能性を探ります。EAは、指標やスクリプトよりも幅広い機能を提供し、変化する市場環境に適応できる、より洗練された取引アプローチを可能にします。詳しくは、この記事のディスカッションをご覧ください。

この記事では、細菌走化性最適化(BCO)アルゴリズムのオリジナルバージョンとその改良版を紹介します。新バージョン「BCOm」では、細菌の移動メカニズムを簡素化し、位置履歴への依78ytf存を軽減するとともに、計算負荷の大きかった元のバージョンに比べて、より単純な数学的手法を採用しています。この記事では両者の違いを詳しく検討し、とくにBCOmの特徴に焦点を当てます。また、テストを実施し、その結果をまとめます。

この記事では、テクニカル分析の原理とLSTMニューラルネットワークの構造を統合することで、取引量分析に基づく価格予測の改善可能性を探ります。特に、異常な取引量の検出と解釈、クラスタリングの活用、および機械学習の文脈における取引量に基づく特徴量の作成と定義に注目しています。

前に進む前に、いくつかのことを解決する必要があります。これらは実際には必要な修正ではなく、クラスの管理方法や使用方法の改善です。その理由は、システム内の何らかの相互作用によって障害が発生したということです。このような失敗をなくすために原因を突き止めようと試みましたが、すべて失敗に終わりました。例えば、C/C++でポインタや再帰を使用すると、プログラムがクラッシュしてしまいます。

オフライン学習では、固定されたデータセットを使用するため、環境の多様性をカバーする範囲が制限されます。学習過程において、私たちのエージェントはこのデータセットを超える行動を生成することができます。環境からのフィードバックがなければ、そのような行動の評価が正しいとどうやって確信できるのでしょうか。訓練データセット内のエージェントの方策を維持することは、訓練の信頼性を確保するために重要な要素となります。これが、この記事でお話しする内容です。

FEDformer法を研究することで、時系列表現の周波数領域への扉を開きました。この新しい記事では、私たちが始めたトピックを続けます。分析をおこなうだけでなく、特定の分野におけるその後の状態を予測することができる手法について考えてみたいと思います。

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。

ビル・ウィリアムズが考案したアリゲーターインジケーターは、明確なシグナルを生成し、他のインジケーターと組み合わせて使用されることが多い、多機能なトレンド識別インジケーターです。MQL5ウィザードのクラスとアセンブリを活用することで、パターンベースでさまざまなシグナルをテストできるため、このインジケーターも検討対象となります。