リプレイシステムの開発(第38回):道を切り開く(II)
MQL5プログラマーを自認する人の多くは、この記事で概説するような基本的な知識を持っていません。MQL5は多くの人によって限定的なツールだと考えてられていますが、実際の理由は、そのような人たちが必要な知識を持っていないということです。知らないことがあっても恥じることはありません。聞かなかったことを恥じるべきです。MetaTrader 5で指標の複製を強制的に無効にするだけでは、指標とEA間の双方向通信を確保することはできません。まだこれにはほど遠いものの、チャート上でこの指標が重複していないという事実は、私たちに自信を与えてくれます。
ニューラルネットワークが簡単に(第78回):Transformerを用いたデコーダなしの物体検出器(DFFT)
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第14回):STFによる多目的時系列予測
データのモデリングに「空間」と「時間」の両方の測定基準を使用する空間的時間的融合は、主にリモートセンシングや、私たちの周囲をよりよく理解するための他の多くの視覚ベースの活動で有用です。発表された論文のおかげで、トレーダーへの可能性を検証することで、その活用に斬新なアプローチを取ります。
外国為替平均回帰戦略のためのカルマンフィルター
カルマンフィルターは、価格変動のノイズを除去して金融時系列の真の状態を推定するために、アルゴリズム取引で用いられる再帰的なアルゴリズムです。新しい市場データに基づいて予測を動的に更新するため、平均回帰のような適応型戦略において非常に有用です。本記事ではまず、カルマンフィルターの計算方法と実装について紹介します。次に、このフィルターをクラシックな平均回帰型の外国為替(FX)戦略に適用する例を示します。最後に、異なる通貨ペアにおいてカルマンフィルターと移動平均を比較し、さまざまな統計分析をおこないます。
MQL5で取引管理者パネルを作成する(第9回):コード編成(IV):取引管理パネルクラス
このディスカッションでは、New_Admin_Panel EAにおけるTradeManagementPanelの最新版について解説します。このアップデートでは、組み込みクラスを活用することで、ユーザーフレンドリーな取引管理インターフェイスを提供するようにパネルが強化されました。パネルには、新規ポジションのオープン用取引ボタンや、既存のポジションおよび指値注文の管理用コントロールが含まれています。特に注目すべき機能は、インターフェイス上から直接ストップロス(SL)やテイクプロフィット(TP)を設定できるリスク管理機能が統合された点です。このアップデートにより、大規模なプログラムにおけるコードの整理が改善され、端末上では複雑になりがちな注文管理ツールへのアクセスが簡素化されました。
MQL5での取引戦略の自動化(第23回):トレーリングとバスケットロジックによるゾーンリカバリ
この記事では、トレーリングストップとマルチバスケット取引機能を導入することで、ゾーンリカバリー(Zone Recovery)システムを強化します。改善されたアーキテクチャが、利益確定のために動的トレーリングストップをどのように活用し、複数の取引シグナルを効率的に処理するバスケット管理システムの使用方法を探ります。実装とバックテストを通じて、適応的な市場環境に対応するより堅牢な取引システムを実証します。
ニューラルネットワークが簡単に(第69回):密度に基づく行動方策の支持制約(SPOT)
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。
ニュース取引が簡単に(第2回):リスク管理
この記事では、以前のコードと新しいコードに継承を導入します。効率性を高めるために新しいデータベース設計が実装されます。さらに、取引量計算に取り組むためのリスク管理クラスも作成されます。
高度なICT取引システムの開発:インジケーターへのオーダーブロックの実装
この記事では、オーダーブロックのミティゲーションを検出し、描画し、アラートを発するインジケーターの作り方を学びます。また、チャート上でこれらのブロックを正確に特定する方法や、正確なアラートの設定方法、価格の動きをより理解しやすくするために矩形で位置を可視化する方法についても詳しく解説します。このインジケーターは、スマートマネーコンセプトやインナーサークルトレーダーの手法を用いるトレーダーにとって重要なツールとなるでしょう。
Connexusのリクエスト(第6回):HTTPリクエストとレスポンスの作成
Connexusライブラリ連載第6回目では、HTTPリクエストの構成要素全体に焦点を当て、リクエストを構成する各コンポーネントを取り上げます。そして、リクエスト全体を表現するクラスを作成し、これまでに作成したクラスを統合します。
データサイエンスとML(第33回):MQL5におけるPandas DataFrame、ML使用のためのデータ収集が簡単に
機械学習モデルを使用する際は、学習・検証・テストに使用するデータの一貫性を確保することが重要です。この記事では、MQL5の外部(多くの学習がおこなわれる環境)とMQL5内部の両方で同じデータを利用できるようにするため、MQL5で独自のPandasライブラリを作成します。
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する(第8回):複数戦略分析
複数の戦略をどのように組み合わせれば、最も効果的に強力なアンサンブル戦略を構築できるでしょうか。本記事では、3種類の戦略を1つの取引アプリケーションに統合する方法について検討します。トレーダーは通常、ポジションのエントリーとクローズに特化した戦略を用いますが、私たちは機械がこのタスクをより優れた形で遂行できるかどうかを探ります。最初の議論として、ストラテジーテスターの機能と、本タスクで必要となるオブジェクト指向プログラミング(OOP)の原則に慣れていきます。
リプレイシステムの開発(第35回):調整(I)
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。
ニューラルネットワークが簡単に(第75回):軌道予測モデルのパフォーマンス向上
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。
初心者からプロまでMQL5をマスターする(第6回):エキスパートアドバイザー開発の基礎
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第48回):ビル・ウィリアムズのアリゲーター
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。
MQL5入門(第18回):ウォルフ波動パターンの基本
本記事では、ウォルフ波動(Wolfe Wave)パターンを詳細に解説し、弱気と強気の両方のバリエーションを取り上げます。また、この高度なチャートパターンに基づいて有効な買いと売りのセットアップを特定するためのステップごとのロジックも分解して説明します。
DoEasy - サービス関数(第3回):アウトサイドバーパターン
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。
GMDH (The Group Method of Data Handling):MQL5で組合せアルゴリズムを実装する
この記事では、MQL5における組合せアルゴリズムと、その改良版である組合せ選択(Combinatorial Selective)アルゴリズムの実装について、データ処理のグループ法アルゴリズムファミリーの探求を続けます。
外国為替におけるポートフォリオ最適化:VaRとマーコウィッツ理論の統合
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。
プライスアクション分析ツールキットの開発(第9回):External Flow
本稿では、高度な分析手法として外部ライブラリを活用する、新たなアプローチを紹介します。pandasのようなライブラリは、複雑なデータを処理・解釈するための強力なツールを提供し、トレーダーが市場の動向についてより深い洞察を得られるようにします。このようなテクノロジーを統合することで、生のデータと実用的な戦略との間にあるギャップを埋めることができます。この革新的なアプローチの基盤を築き、テクノロジーと取引の専門知識を融合させる可能性を引き出すために、ぜひご一緒に取り組んでいきましょう。
MQL5 Algo Forgeへの移行(第1回):メインリポジトリの作成
MetaEditorでプロジェクトを進める際、開発者はしばしばコードのバージョンを管理する必要に直面します。MetaQuotesは最近、Gitへの移行と、コードのバージョン管理や共同作業を可能にするMQL5 Algo Forgeの立ち上げを発表しました。本記事では、新しく導入されたツールと既存のツールを、より効率的に活用する方法について解説します。
ニューラルネットワークが簡単に(第70回):閉形式方策改善演算子(CFPI)
この記事では、閉形式の方策改善演算子を使用して、オフラインモードでエージェントの行動を最適化するアルゴリズムを紹介します。
ニューラルネットワークが簡単に(第90回):時系列の周波数補間(FITS)
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第24回):移動平均
移動平均は、ほとんどのトレーダーが使用し、理解している非常に一般的な指標です。この記事では、MQL5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)の中で、あまり一般的ではないかもしれない使用例を探っていきます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第25回):多時間枠のテストと取引
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第36回):マルコフ連鎖を用いたQ学習
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。
MQL5開発用のカスタムデバッグおよびプロファイリングツール(第1回):高度なロギング
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。
リプレイシステムの開発(第32回):受注システム(I)
これまで開発してきたものの中で、このシステムが最も複雑であることは、おそらく皆さんもお気づきでしょうし、最終的にはご納得いただけると思います。あとは非常に単純なことですが、取引サーバーの動作をシミュレーションするシステムを作る必要があります。取引サーバーの操作方法を正確に実装する必要性は、当然のことのように思えます。少なくとも言葉ではです。ただし、リプレイ/シミュレーションシステムのユーザーにとって、すべてがシームレスで透明なものとなるようにする必要があります。
主成分を用いた特徴量選択と次元削減
この記事では、Luca Puggini氏とSean McLoone氏による論文「Forward Selection Component Analysis: Algorithms and Applications」に基づき、修正版のForward Selection Component Analysis (FSCA)アルゴリズムの実装について詳しく解説します。
ダーバスボックスブレイクアウト戦略における高度な機械学習技術の探究
ニコラス・ダーバスによって考案された「ダーバスボックスブレイクアウト戦略」は、株価が一定の「ボックス」レンジを上抜けたときに強い上昇モメンタムが示唆されることから、買いシグナルを見極めるためのテクニカル取引手法です。本記事では、この戦略コンセプトを例として用い、機械学習の3つの高度な技術を探っていきます。それは、取引をフィルタリングするのではなくシグナルを生成するために機械学習モデルを使用すること、離散的ではなく連続的なシグナルを用いること、異なる時間枠で学習されたモデルを使って取引を確認すること、の3点です。
MQL5での取引戦略の自動化(第28回):視覚的フィードバックによるプライスアクションバットハーモニックパターンの作成
本記事では、MQL5で弱気と強気の両方のバット(Bat)ハーモニックパターンを、ピボットポイントとフィボナッチ比率を用いて識別し、正確なエントリー、ストップロス、テイクプロフィットレベルを用いて取引を自動化するバットパターンシステムを開発し、チャートオブジェクトによる視覚的フィードバックを強化します。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第25回):次の段階への準備
この記事では、リプレイ/シミュレーションシステム開発の第1段階を完了しました。この成果により、システムが高度なレベルに達したことを確認し、新機能の導入への道を開くことができました。目標は、システムをさらに充実させ、市場分析の調査開発のための強力なツールに変えることです。
古典的な戦略を再構築する(第9回):多時間枠分析(II)
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。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第5回):可変ポジションサイズ
前回開発中のエキスパートアドバイザー(EA)は、固定されたポジションサイズのみを使用して取引をおこなうことができました。これはテスト用には許容できますが、実際の口座で取引する場合にはお勧めできません。可変のポジションサイズで取引できるようにしましょう。
プライスアクション分析ツールキットの開発(第2回): Analytical Commentスクリプト
プライスアクションを簡素化するというビジョンに沿って、市場分析を大幅に強化し、十分な情報に基づいた意思決定を支援する新しいツールを導入できることを嬉しく思います。このツールは、前日の価格、重要な支持と抵抗のレベル、取引量などの主要なテクニカル指標を表示し、チャート上に視覚的なヒントを自動的に生成します。
プライスアクション分析ツールキットの開発(第5回):Volatility Navigator EA
市場の方向性を判断するのは簡単ですが、いつエントリーするかを知るのは難しい場合があります。連載「プライスアクション分析ツールキットの開発」の一環として、エントリーポイント、テイクプロフィットレベル、ストップロスの配置を提供する別のツールを紹介できることを嬉しく思います。これを実現するために、MQL5プログラミング言語を利用しました。この記事では、各ステップについて詳しく見ていきましょう。
リプレイシステムの開発(第62回):サービスの再生(III)
この記事では、実際のデータを使用する際にアプリケーションのパフォーマンスに影響を及ぼす可能性のある「ティック過剰」の問題について取り上げます。このティック過剰は、1分足を適切なタイミングで構築するうえで支障となることがよくあります。