MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミングと使用に関する記事
MetaTraderプラットフォームのために作られたExpert Advisorsは、開発者により導入された様々な機能を実行します。自動売買ロボットは1日24時間、通貨をトラックし、取引をコピーし、レポートを送信し、ニュースを分析し、 特別に作成されたグラフィカルインターフェイスを提供することができます。
記事はプログラミングのテクニック、データ処理のための数学的なアイデア、自動売買ロボットの開発と発注についてのヒントを記載します。
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CatBoost機械学習モデルをトレンド追従戦略のフィルターとして活用する
CatBoostは、定常的な特徴量に基づいて意思決定をおこなうことに特化した、強力なツリーベースの機械学習モデルです。XGBoostやRandom Forestといった他のツリーベースモデルも、堅牢性、複雑なパターンへの対応力、そして高い解釈性といった点で共通した特長を備えています。これらのモデルは、特徴量分析からリスク管理に至るまで、幅広い分野で活用されています。本記事では、学習済みのCatBoostモデルを、従来型の移動平均クロスを用いたトレンドフォロー戦略のフィルターとして活用する手順を解説します。
ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン（第3回）：振る舞いパターン1
デザインパターンの新しい記事として、その1タイプである振る舞いパターンを取り上げ、作成されたオブジェクト間の通信を効果的に構築する方法について説明します。これらの振る舞いパターンを完成させることで、再利用可能かつ拡張可能で、テストされたソフトウェアをどのように作成し、構築できるかを理解できるようになります。
ニューラルネットワークが簡単に（第97回）：MSFformerによるモデルの訓練
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。
ニューラルネットワークが簡単に（第19部）：MQL5を使用したアソシエーションルール
アソシエーションルールの検討を続けます。前回の記事では、このタイプの問題の理論的側面について説明しました。この記事では、MQL5を使用したFPGrowthメソッドの実装を紹介します。また、実装したソリューションを実際のデータを使用してテストします。
MQL5での取引戦略の自動化（第8回）：バタフライハーモニックパターンを用いたエキスパートアドバイザーの構築
この記事では、バタフライハーモニックパターンを検出するためのMQL5エキスパートアドバイザー(EA)を構築します。ピボットポイントを特定し、フィボナッチレベルを検証してパターンを確認します。次に、チャート上にパターンを可視化し、確認された際には自動的に取引を実行します。
ニューラルネットワークが簡単に（第24部）：転移学習用ツールの改善
前回の記事では、ニューラルネットワークのアーキテクチャを作成および編集するためのツールを作成しました。今日はこのツールでの作業を続けて、より使いやすくします。これは、私たちのトピックから一歩離れていると思われるかもしれませんが、うまく整理されたワークスペースは、結果を達成する上で重要な役割を果たすと思われないでしょうか。
ペア取引における平均回帰による統計的裁定取引：数学で市場を攻略する
本記事では、ポートフォリオレベルの統計的アービトラージの基本的な概念を紹介します。数学の深い知識がない読者にも理解しやすく説明し、実際の運用を始めるためのコンセプトフレームワークを提案することを目的としています。記事には、動作するエキスパートアドバイザー(EA)と、1年間のバックテストに関する注記、再現用の設定ファイル（.iniファイル）も含まれています。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第23回）：CNN
畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN)もまた、多次元のデータセットを主要な構成要素に分解することに特化した機械学習アルゴリズムです。一般的にどのように達成されるかを見て、別のMQL5ウィザードシグナルクラスのトレーダーへの応用の可能性を探ります。
時系列マイニングのためのデータラベル（第1回）：EA操作チャートでトレンドマーカー付きデータセットを作成する
この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
プログラミングパラダイムについて（第1部）：プライスアクションエキスパートアドバイザー開発の手続き型アプローチ
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。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第2回）：ネイティブ指標の結合
この記事では、トレンドから外れたシグナルを選別するために、MetaTrader 5指標を活用することに焦点を当てます。前回に引き続き、MQL5コードを使用してアイデアを最終的なプログラムに伝える方法を探っていきます。
ニューラルネットワークが簡単に（第88回）：Time-series Dense Encoder (TiDE)
研究者たちは、より正確な予測を得るために、しばしばモデルを複雑化します。しかし、その結果として、モデルの訓練やメンテナンスにかかるコストも増加します。この増大したコストは常に正当化されるのでしょうか。本記事では、シンプルで高速な線形モデルの特性を活かし、複雑なアーキテクチャを持つ最新モデルに匹敵する結果を示す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64回）：ConserWeightive Behavioral Cloning (CWBC)法
以前の記事でおこなったテストの結果、訓練された戦略の最適性は、使用する訓練セットに大きく依存するという結論に達しました。この記事では、モデルを訓練するための軌道を選択するための、シンプルかつ効果的な手法を紹介します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第10回）：型破りなRBM
制限ボルツマンマシン（Restrictive Boltzmann Machine、RBM）は、基本的なレベルでは、次元削減による教師なし分類に長けた2層のニューラルネットワークです。その基本原理を採用し、常識にとらわれない方法で設計し直して訓練すれば有用なシグナルフィルタが得られるかどうかを検証します。
ニューラルネットワークが簡単に（第60回）：Online Decision Transformer (ODT)
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。
取引におけるニューラルネットワーク：点群用Transformer (Pointformer)
この記事では、点群におけるオブジェクト検出問題を解決するためのアテンションを用いたアルゴリズムについて解説します。点群におけるオブジェクト検出は、多くの現実世界の応用において極めて重要です。
MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第7回）：チャート上のインジケーター自動化のためのコマンド解析
この記事では、TelegramコマンドをMQL5と統合して、取引チャートへのインジケーターの追加を自動化する方法について解説します。ユーザーからのコマンドを解析し、MQL5で実行し、インジケーターベースの取引を円滑におこなうためのシステムをテストするプロセスについて説明します。
MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第4回）：関数コードのモジュール化による再利用性の向上
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。
MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第5回）：TelegramからMQL5にコマンドを送信し、リアルタイムの応答を受信する
この記事では、MQL5とTelegram間のリアルタイム通信を容易にするためのいくつかのクラスを作成します。Telegramからコマンドを取得し、それをデコードして解釈し、適切な応答を送り返すことに重点を置きます。最終的には、これらの相互作用が取引環境内で効果的にテストされ、運用されていることを確認します。
ニューラルネットワークが簡単に（第68回）：オフライン選好誘導方策最適化
最初の記事で強化学習を扱って以来、何らかの形で、環境の探索と報酬関数の決定という2つの問題に触れてきました。最近の記事は、オフライン学習における探索の問題に費やされています。今回は、作者が報酬関数を完全に排除したアルゴリズムを紹介したいと思います。
データサイエンスと機械学習(第21回)：ニューラルネットワークと最適化アルゴリズムの解明
ニューラルネットワーク内部で使用される最適化アルゴリズムを解明しながら、ニューラルネットワークの核心に飛び込みます。この記事では、ニューラルネットワークの可能性を最大限に引き出し、モデルを精度と効率の新たな高みへと押し上げる重要なテクニックご紹介します。
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第4部）：シンプルなグリッド戦略の最適化（I）
この第4部では、以前に開発したシンプルヘッジとシンプルグリッドエキスパートアドバイザー(EA)を再考します。最適な戦略の使用を目指し、数学的分析と総当り攻撃アプローチを通じてシンプルグリッドEAを改良することに焦点を移します。戦略の数学的最適化について深く掘り下げ、後の回でコーディングに基づく最適化を探求するための舞台を整えます。
エキスパートアドバイザーのQ値の開発
この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)がストラテジーテスターで表示できる品質スコアを開発する方法を見ていきます。Van TharpとSunny Harrisという2つの有名な計算方法を見てみましょう。
無効化されたオーダーブロックをミティゲーションブロックとして再利用する(SMC)
本記事では、以前に無効化されたオーダーブロックをスマートマネーコンセプト(SMC)におけるミティゲーションブロックとして再利用する方法を解説します。これらのゾーンは、オーダーブロックが失敗した後に機関投資家が再び市場に参入するポイントを示しており、支配的なトレンドに沿った取引継続の確率が高いエリアを提供します。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第2回）：取引戦略の仮想ポジションへの移行
複数の戦略を並行して動作させる多通貨エキスパートアドバイザー(EA)の開発を続けましょう。マーケットポジションを建てることに関連するすべての作業を、戦略レベルから、戦略を管理するEAのレベルに移してみましょう。戦略自体は、マーケットポジションを持つことなく、仮想の取引のみをおこないます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第28回）：学習率に関する入門書によるGANの再検討
学習率（Learning Rate）とは、多くの機械学習アルゴリズムの学習プロセスにおいて、学習目標に向かうステップの大きさのことです。以前の記事で検証したニューラルネットワークの一種である生成的敵対的ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Network)のパフォーマンスに、その多くのスケジュールと形式が与える影響を検証します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第11回）：ナンバーウォール
ナンバーウォールは、リニアシフトバックレジスタの一種で、収束を確認することにより、予測可能な数列を事前にスクリーニングします。これらのアイデアがMQL5でどのように役立つかを見ていきます。
ニューラルネットワークが簡単に（第66回）：オフライン学習における探索問題
モデルは、用意された訓練データセットのデータを使用してオフラインで訓練されます。一定の利点がある反面、環境に関する情報が訓練データセットのサイズに大きく圧縮されてしまうというマイナス面もあります。それが逆に、探求の可能性を狭めています。この記事では、可能な限り多様なデータで訓練データセットを埋めることができる方法について考えます。
Bears Powerによる取引システムの設計方法を学ぶ
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。
ニューラルネットワークが簡単に（第45回）：状態探索スキルの訓練
明示的な報酬関数なしに有用なスキルを訓練することは、階層的強化学習における主な課題の1つです。前回までに、この問題を解くための2つのアルゴリズムを紹介しましたが、環境調査の完全性についての疑問は残されています。この記事では、スキル訓練に対する異なるアプローチを示します。その使用は、システムの現在の状態に直接依存します。
Controlsクラスを使用してインタラクティブなMQL5ダッシュボード/パネルを作成する方法（第1回）：パネルの設定
この記事では、取引操作を効率化するために設計されたMQL5のControlsクラスを使用して、インタラクティブな取引ダッシュボードを作成します。パネルには、タイトル、[Trade]、[Close]、[Information]のナビゲーションボタン、取引の実行とポジションの管理用の専用アクションボタンが表示されます。この記事を読み終える頃には、今後の記事でさらに機能強化するための基礎パネルが完成しているはずです。
ニューラルネットワークが簡単に（第72回）：ノイズ環境における軌道予測
前回説明した目標条件付き予測符号化(GCPC)法では、将来の状態予測の質が重要な役割を果たします。この記事では、金融市場のような確率的環境における予測品質を大幅に向上させるアルゴリズムを紹介したいとおもいます。
ニューラルネットワークが簡単に（第67回）：過去の経験を活かした新しい課題の解決
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。
MQL5のパラボリックSARトレンド戦略による取引戦略の自動化:効果的なEAの作成
この記事では、MQL5を使用してパラボリックSAR戦略を基にした取引戦略を自動化する方法について説明します。効果的なエキスパートアドバイザー(EA)を創り出します。このEAは、パラボリックSAR指標によって識別されたトレンドに基づいて取引を実行します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第09回）：K平均法とフラクタル波の組み合わせ
K平均法では、まず無作為に生成されたクラスタ重心を使用するデータセットのマクロビューに焦点を当てたプロセスとしてデータポイントを集団化するアプローチを採用し、その後ズームインしてこれらの重心を調整してデータセットを正確に表現します。これを見て、その使用例をいくつか活用していきます。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第74部): CCanvasクラスを使用した基本的グラフィック要素
本稿では、前の記事からのグラフィカルオブジェクトを構築するという概念を作り直し、標準ライブラリCCanvasクラスを利用したライブラリのすべてのグラフィカルオブジェクトの基本クラスを準備します。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第16部）：Web上のデータにアクセスする(II)
Webからエキスパートアドバイザー(EA)にデータを入力する方法はそれほど明らかにはわかりません。MetaTrader 5が提供するすべての可能性を理解しなければ、そう簡単にはいきません。