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3回):ダイナミックトレンドフォローと平均回帰戦略
金融市場は一般的に、「レンジ相場」または「トレンド相場」のいずれかに分類されます。このような静的な市場の見方は、短期的な取引においては判断を容易にしてくれるかもしれません。しかし、実際の市場の動きとはかけ離れている側面もあります。この記事では、金融市場がこれら2つのモードをどのように移行するのかを探り、その理解を活かしてアルゴリズム取引戦略への自信をどのように高められるのかを考察します。
デイトレードLarry Connors RSI2平均回帰戦略
Larry Connorsは著名なトレーダー兼著者であり、特に2期間RSI (RSI2)などのクオンツトレーディングや戦略で知られています。RSI2は短期的な買われすぎ・売られすぎの市場状況を識別するのに役立ちます。本記事では、まず私たちの研究の動機を説明し、その後Connorsの代表的な3つの戦略をMQL5で再現し、S&P 500指数CFDのデイトレードに適用していきます。
オブジェクトを使用して複雑な指標を簡単に
この記事では、複数のプロットやバッファを扱ったり複数のソースからのデータを組み合わせたりするときに発生する問題を回避しながら、複雑な指標を作成する方法を紹介します。
エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート(第2部):出来高指標とビルウィリアムズの指標
この記事では、標準的な出来高指標とビルウィリアムズ指標のカテゴリについて見ていきます。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAで指標を使用するためのすぐに使えるテンプレートを作成します。
母集団最適化アルゴリズム:進化戦略、(μ,λ)-ESと(μ+λ)-ES
この記事では、進化戦略(Evolution Strategies:ES)として知られる最適化アルゴリズム群について考察します。これらは、最適解を見つけるために進化原理を用いた最初の集団アルゴリズムの1つです。従来のESバリエーションへの変更を実施し、アルゴリズムのテスト関数とテストスタンドの手法を見直します。
外為市場は予測可能なのか?自分独自のトレーディング戦略を作成する方法は?
Forex を始める人は皆こういった疑問に答えようとします。しかし、だれもがその答えを見つけるとは限りません。何年も賢明に働き、研究したとしても、です。本項のその他多くの疑問と共に、私は個人的にこの質問に答えてきました。そういう答えの結果として、効率的なトレーディング戦略の作成する方法が決まったのです。
MQL5でのARIMAトレーニングアルゴリズムの実装
この記事では、関数最小化のPowell法を使用して、ボックス・ジェンキンス法の自己回帰和分移動平均モデルを適用するアルゴリズムを実装します。ボックスとジェンキンスは、ほとんどの時系列は2つのフレームワークの一方または両方でモデル化できると述べました。
MQL5入門(第2部):定義済み変数、共通関数、制御フロー文の操作
連載第2部の光り輝く旅に出かけましょう。これらの記事は単なるチュートリアルではなく、プログラミング初心者と魔法使いが共に集う魔法の世界への入り口です。この旅を本当に魔法のようなものにしているのは何でしょうか。連載第2部は、複雑な概念を誰にでも理解できるようにした、さわやかなシンプルさが際立っています。読者の質問にお答えしながら、双方向的に私たちと関わることで、充実した個別学習体験をお約束します。MQL5を理解することが誰にとっても冒険となるようなコミュニティを作りましょう。魔法の世界へようこそ。
初級から中級まで:インジケーター(I)
本記事では、初めてとなる完全に実用的かつ機能的なインジケーターを作成していきます。目的はアプリケーションの作り方そのものを示すことではありません。皆さんがご自身のアイデアをどのように開発できるのかを理解し、安全でシンプルかつ実践的な方法でそれを適用する機会を提供することにあります。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第84部): 抽象標準グラフィカルオブジェクトの子孫クラス
本稿では、ターミナル抽象標準グラフィカルオブジェクトの子孫オブジェクトの作成について検討します。クラスオブジェクトでは、すべてのグラフィカルオブジェクトに共通のプロパティを記述します。つまり、それは単にある種のグラフィカルオブジェクトです。実際のグラフィカルオブジェクトとの関係を明確にするには、この特定のグラフィカルオブジェクトに固有のプロパティを子孫オブジェクトクラスに設定する必要があります。
GUI:MQLで独自のグラフィックライブラリを作成するためのヒントとコツ
GUIライブラリの基本的な使い方を説明し、GUIライブラリがどのように機能するのかを理解し、さらには自分自身のライブラリを作り始めることができるようにします。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第17部):Web上のデータにアクセスする(III)
今回は、Webからデータを取得し、エキスパートアドバイザー(EA)で使用する方法について引き続き考えていきます。今回は、代用できるシステムの開発に進みます。
Connexus入門(第1回):WebRequest関数の使い方
この記事は、MQL5でHTTPリクエストを容易にするための「Connexus」と呼ばれるライブラリの開発シリーズの始まりです。このプロジェクトの目標は、エンドユーザーにこの機会を提供し、このヘルパーライブラリーの使い方を示すことです。学習を容易にし、将来の発展の可能性を提供するために、できるだけシンプルにすることを意図しました。
DoEasyライブラリの時系列(第56部):カスタム指標オブジェクト、コレクション内指標オブジェクトからのデータ取得
本稿では、EAで使用するためのカスタム指標オブジェクトの作成について検討します。ライブラリクラスを少し改善し、EAの指標オブジェクトからデータを取得するメソッドを追加しましょう。
PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング(第1回):長期AIモデルの移動平均の予測
移動平均は、AIモデルが予測するのに最適な指標です。しかし、データを慎重に変換することで、さらなる精度向上が可能です。本記事では、現在の手法よりもさらに先の未来を、高い精度を維持しながら予測できるAIモデルの構築方法を解説します。移動平均がこれほど有用な指標であることには驚かされます。
DoEasy - コントロール(第8部):カテゴリ(GroupBoxおよびCheckBoxのコントロール)による基本WinFormsオブジェクト
この記事では、「GroupBox」および「CheckBox」WinFormsオブジェクトの作成、およびWinFormsオブジェクトカテゴリの基本オブジェクトの開発について検討します。作成されたすべてのオブジェクトはまだ静的で、マウスと対話することはできません。
MQL5行列を使用した誤差逆伝播法によるニューラルネットワーク
この記事では、行列を使用してMQL5で誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)アルゴリズムを適用する理論と実践について説明します。スクリプト、インジケータ、エキスパートアドバイザー(EA)の例とともに、既製のクラスが提示されます。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第26部):未来に向かって(I)
今日は、発注システムを次のレベルに引き上げます。ただしその前に、いくつかの問題を解決する必要があります。ここで、どのように働きたいか、取引日に何をするかに関連するいくつかの質問があります。
DoEasy - コントロール(第27部):ProgressBar WinFormsオブジェクトの操作
この記事では、ProgressBarコントロールの開発を続けます。特に、プログレスバーと視覚効果を管理するための機能を作成します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第91部): 標準グラフィカルオブジェクトのイベントオブジェクト名変更履歴
本稿では、ライブラリベースのプログラムからグラフィカルオブジェクトイベントを制御するための基本的な機能を洗練します。例として、「オブジェクト名」プロパティを使用してグラフィカルオブジェクトの変更履歴を保存する機能の実装から始めます。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第25部):システムの堅牢性の提供(II)
この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)のパフォーマンスを仕上げます。長くなるのでご準備ください。EAを信頼できるものにするために、まず取引システムの一部でないコードをすべて削除します。
MQL5の圏論(第11回):グラフ
この記事は、MQL5での圏論の実装を考察する連載の続きです。ここでは、取引システムへのクローズアウト戦略を開発する際に、グラフ理論をモノイドやその他のデータ構造とどのように統合できるかを検討します。
母集団最適化アルゴリズム:細菌採餌最適化(BFO)
大腸菌の採餌戦略は、科学者にBFO最適化アルゴリズムの作成を促しました。このアルゴリズムには、最適化に対する独自のアイデアと有望なアプローチが含まれており、さらに研究する価値があります。
母集団最適化アルゴリズム:ネルダー–ミード法、またはシンプレックス(NM)検索法
この記事では、ネルダー–ミード法の完全な探求を提示し、最適解を達成するために各反復でシンプレックス(関数パラメータ空間)がどのように修正され、再配置されるかを説明し、この方法がどのように改善されるかを説明します。
DoEasy - コントロール(第7部):テキストラベルコントロール
今回の記事では、WinFormsテキストラベルコントロールオブジェクトのクラスを作成します。このようなオブジェクトはコンテナをどこにでも配置できますが、独自の機能はMS Visual Studioテキストラベルの機能を繰り返します。表示されるテキストのフォントパラメータは設定できます。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第30部):指標としてのCHART TRADE?
今日は再びChart Tradeを使用しますが、今回はチャート上に存在する場合と存在しない場合があるオンチャート指標になります。
母集団最適化アルゴリズム:クジラ最適化アルゴリズム(WOA)
(WOA)は、ザトウクジラの行動と狩猟戦略に着想を得たメタヒューリスティクスアルゴリズムです。WOAの主なアイデアは、クジラが獲物の周囲に泡を作り、螺旋状の動きで獲物に襲いかかる、いわゆる「バブルネット」と呼ばれる捕食方法を模倣することです。
DoEasy - コントロール(第2部):CPanelクラスでの作業
今回は、グラフィック要素の処理に関連するエラーを取り除き、CPanelコントロールの開発を継続する予定です。特に、すべてのパネルテキストオブジェクトにデフォルトで使用されるフォントのパラメータを設定するメソッドを実装します。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第27部):未来に向かって(II)
チャート上直接の発注システムをより完全にしましょう。この記事では、発注システムを修正する方法、またはより直感的にする方法を示します。
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。
DoEasyライブラリでの価格(第65部): 板情報コレクションとMQL5.comシグナル操作クラス
本稿では、すべての銘柄の板情報コレクションクラスを作成し、シグナルオブジェクトクラスを作成することによってMQL5.comシグナルサービスを使用するための機能の開発を開始します。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第9回):マルチ戦略エキスパートアドバイザー(III)
連載第3回へようこそ。今回は、日足のトレンドに沿った最適なエントリーポイントを特定する戦略として、ダイバージェンスの活用について詳しく解説します。また、トレーリングストップロスに似た、しかし独自の機能を備えたカスタム利益ロック機構もご紹介します。さらに、Trend Constraint EAを高度化し、既存の取引条件を補完する形で新たなエントリー条件を追加します。今後も、MQL5を活用したアルゴリズム開発の実践的な応用方法を深掘りし、実際に使えるテクニックや洞察を継続的にお届けしていきます。
DoEasyライブラリの時系列(第51部): 複数銘柄・複数期間の複合標準指標
本稿では、 複数銘柄・複数期間標準指標のオブジェクトの開発を完結します。一目均衡表標準指標の例を使用して、チャートにデータを表示するための補助描画バッファを持つ複合カスタム指標の作成を分析します。
DoEasyライブラリの時系列(第50部): シフト付き複数銘柄・複数期間標準指標
本稿では、複数銘柄・複数期間標準指標を正しく表示するためのライブラリメソッドを改善して、設定されたシフトによってシフトされたラインが現在の銘柄チャートに表示されるようにします。また、標準指標を使用するメソッドを整理し、最終的な指標プログラムのライブラリにある冗長なコードを削除します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第89部): 抽象標準グラフィカルオブジェクトのプログラミング基本機能
現在、ライブラリでは、一部のパラメータの削除や変更など、クライアントターミナルのチャート上の標準のグラフィカルオブジェクトを追跡できます。現時点では、カスタムプログラムから標準グラフィカルオブジェクトを作成する機能はありません。