MQL4とMQL5のプログラム記事

ここでの目的は教訓を得ることなので、できるだけシンプルに話を進めたいと思います。具体的には、必要な行列の乗算だけを実装します。行列とスカラーの乗算をシミュレートするにはこれで十分であることが今日わかるでしょう。行列分解を実装する際に多くの人が直面する最大の課題は、スカラーの分解と異なり、因子の順序が結果に影響を与えるため、行列の場合はその点に注意が必要だということです。

ガウス過程カーネルは正規分布の共分散関数であり、予測において役割を果たす可能性があります。MQL5のカスタムシグナルクラスで、このユニークなアルゴリズムを探求し、プライムエントリシグナルやエグジットシグナルとして活用できるかを検証しました。

この記事では、為替レートの予測を目的とした取引用EAの構築を試みます。アルゴリズムは、ロジスティック回帰およびプロビット回帰といった古典的な分類モデルに基づいています。取引シグナルのフィルターとして、尤度比検定が用いられます。

インジケーターを安全に使用する方法を定義したベストプラクティスに従うのは、必ずしも容易ではありません。市場の動きが穏やかな状況では、インジケーターが意図した通りのシグナルを発しないことがあり、その結果、アルゴリズム取引における貴重なチャンスを逃してしまう可能性があります。本稿では、この問題に対する潜在的な解決策として、利用可能な市場データに応じて取引ルールを適応させることが可能な取引アプリケーションの構築方法を提案します。

MetaTrader 5向けのCandle-Range Theoryスイートで、市場の読みをアップグレードできます。これは完全にMQL5ネイティブなソリューションで、ローソク足をリアルタイムのボラティリティ情報に変換します。軽量なCRangePatternライブラリは、各ローソク足の真の値幅を適応型ATRと比較し、確定直後に分類します。CRTインジケーターは、その分類結果をチャート上に鮮明な色分けされた矩形や矢印として表示し、収束の進行、急騰・急落、全レンジ包み込みを瞬時に可視化します。

本記事は第74回の続編です。第74回では、教師あり学習の枠組みにおける一目均衡表とADXの組み合わせを検討しました。本記事では焦点を強化学習に移します。一目均衡表とADXは、サポート/レジスタンスの把握とトレンドの強さの検出という点で、互いに補完し合う組み合わせを形成します。今回は、TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)アルゴリズムをこのインジケーターセットでどのように活用できるかを詳しく解説します。前回までと同様に、実装はMQL5ウィザードに統合できるカスタムシグナルクラスとしておこないます。MQL5ウィザードを使用すると、エキスパートアドバイザー(EA)の構築をスムーズに進めることが可能です。

開発中のエキスパートアドバイザー(EA)は、さまざまなブローカーとの取引で良好な結果を示すことが期待されていますが、現時点では、MetaQuotesデモ口座からのクォートを使用してテストを実行しています。テストや最適化に使用したクォートとは異なる価格データを持つ取引口座でも、EAが正しく機能する準備が整っているのかを確認してみましょう。

これまで手動でおこなっていた手順の自動化を引き続き進めていきましょう。今回は、第2段階の自動化、すなわち取引戦略の単一インスタンスの最適なグループ選定に立ち返り、フォワード期間におけるインスタンスの結果を考慮する機能を追加します。

場合によっては、MQL5言語だけではすべてをプログラムできないことがあります。また、既存の高度なライブラリをMQL5に移植することは可能であっても、非常に時間がかかります。本記事では、MetaTraderのティック情報（Bid、Ask、時刻など）をMetaTraderサービスを経由してPythonアプリケーションに送信し、Windows OSへの依存を回避する方法を紹介します。

第2回では、化学演算子を1つのアルゴリズムに集め、その結果の詳細な分析を紹介します。化学反応最適化(CRO)法がテスト機能に関する複雑な問題の解決にどのように対処するかを見てみましょう。