パターンと例(第I部): マルチトップ
これは、アルゴリズム取引の枠組みにおける反転パターンに関連する連載の最初の記事です。まず、最も興味深いパターンファミリーから始めます。これは、ダブルトップパターンとダブルボトムパターンに由来するものです。
データサイエンスと機械学習(第02回):ロジスティック回帰
データ分類は、アルゴトレーダーとプログラマーにとって非常に重要なものです。この記事では、「はい」と「いいえ」、上と下、買いと売りを識別するのに役立つ可能性のある分類ロジスティックアルゴリズムの1つに焦点を当てます。
時系列マイニング用データラベル(第3回):ラベルデータの利用例
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。
MQL5.comのフリーランスのお仕事 - 開発者のお気に入りの場所
トレーディングシステムの開発者は、エキスパートアドバイザーを必要とするトレーダーに彼らのサービスをマーケティングする必要はありません - 彼らが探してくれるのです。すでに、何千ものトレーダーがMQL5のフリーランス開発者に注文を頼み、MQL5.comにて作業に支払いを行っています。4年間、このサービスは10000以上もの仕事に対して累計3000人のトレーダーが支払えるようにしてきました。そして、トレーダーと開発者の活動は常に拡大しています。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第18部):新規受注システム(I)
今回は新規受注システムの第一弾です。本連載で紹介し始めてから、このEAは、同じチャート上注文システムモデルを維持しながら様々な変更と改良を受けてきました。
トレードにおけるOLAPの適用(パート1):多次元データのオンライン分析
この記事では、多次元データ(OLAP)のオンライン分析のフレームワークを作成する方法、およびMQLで実装する方法、およびトレード口座ヒストリー処理の例を使用してMetaTrader環境でそのような分析を適用する方法について説明します。
ニューラルネットワークが簡単に(第83回):「Conformer」Spatio-Temporal Continuous Attention Transformerアルゴリズム
この記事では、天気予報を目的に開発されたConformerアルゴリズムについて紹介します。天気の変動性や予測の難しさは、金融市場の動きとしばしば比較されます。Conformerは、Attentionモデルと常微分方程式の利点を組み合わせた高度な手法です。
自己適応アルゴリズム(第III部):最適化の放棄
履歴データに基づく最適化を使用してパラメータを選択する場合、真に安定したアルゴリズムを取得することは不可能です。安定したアルゴリズムは、常時、どんな取引商品で作業していても、必要なパラメータを認識している必要があります。予測や推測ではなく、確実に知っているべきです。
ソーシャルテクノロジースタートアップの構築 パート1: MetaTrader 5 シグナルをツイートする
今日は MetaTrader 5 ターミナルを Twitter とリンクする方法を学習し、EA のトレードシグナルをツイートできるようにします。RESTful ウェブサービスに基づく PHP にソーシャルディシジョン支援システムを作成します。この考えはコンピュータ援用取引と呼ばれる自動トレーディングの特定の概念からきています。われわれは 別の方法でExpert Advisors によって自動でマーケットに出されるトレードシグナルをフィルターにかける人間のトレーダーの認知能力を欲しています。
価格 Correlationの統計データを基にしたシグナルのフィルタリング
過去の価格変動と将来のトレンドの間に関連はあるのでしょうか?前日の値動き特性が本日繰り返されるのはなぜでしょうか?価格変動予想に統計は有用でしょうか?答えはあり、それはポジティブなものです。もしお疑いならこの記事はそんな方向けです。MQL5のシステムでトレーディングシステム向けの作業フィルター作成方法をお話します。それは価格変動の興味深いパターンを表します。
MetaTrader5でカスタム MOEX シンボルを作成およびテストする方法
この記事では、MQL5 言語を使用したカスタム交換シンボルの作成について説明します。 特に、人気の Finam ウェブサイトからの為替相場を使用します。 この記事で考えられるもう1つのオプションは、カスタムシンボルの作成に使用するテキストファイルを任意の形式で動作させる方法です。 これにより、任意の財務銘柄とデータソースを操作できるようになります。 カスタムシンボルを作成した後、MetaTrader5 ストラテジーテスターのすべての関数を使用して、交換ツールのトレードアルゴリズムをテストすることができます。
定義済みリスクおよびRRレシオに基づく半自動化ドラッグドロップExpert Advisor連携構築
すべての取引を自動で行うトレーダーもいれば、複数インディケータのアウトプットを基にして自動と手動のミックスで取引を実行するトレーダーもいます。後者のグループの一員として、私はリスクと利益をチャートから直接、動的に評価するための連携ツールが必要でした。本稿は、定義済みの資本リスクおよびR/Rレシオを連携する半自動化Expert Advisorを実装する方法を提供します。EA パネル実行中には、 Expert Advisor リスク、R/R、ロットサイズ パラメータが変更可能です。
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第II部): イマージョン
本稿では、引き続き総当たり攻撃アプローチについて説明します。改良されたアプリケーションの新バージョンを使用して、パターンをより良く説明を試みます。また、さまざまな時間間隔と時間枠を使用して、安定性の違いの特定も試みます。
スワップ(第I部):ロックと合成ポジション
この記事では、スワップ取引手法の古典的な概念を拡張しようとします。私が、この概念に特別な注意を払う価値があり、この概念が研究に絶対的に推奨されるという結論に達した理由を説明します。
MQL5の圏論(第22回):移動平均の別の見方
この記事では、最も一般的で、おそらく最も理解しやすい指標を1つだけ取り上げて、連載で扱った概念の説明の簡略化を試みます。移動平均です。そうすることで、垂直的自然変換の意義と可能な応用について考えます。
MQL5における修正グリッドヘッジEA(第2部):シンプルなグリッドEAを作る
この記事では、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を使用した自動化について詳しく説明し、初期のバックテスト結果を分析します。この戦略には高い保有能力が必要であることを強調し、今後の回で距離、takeProfit、ロットサイズなどの主要パラメータを最適化する計画を概説します。本連載は、取引戦略の効率性と異なる市場環境への適応性を高めることを目的としています。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第66部): MQL5.comシグナルコレクションクラス
本稿では、シグナルを管理する関数を備えたMQL5.comシグナルサービスのシグナルコレクションクラスを作成します。さらに、DOMの売買取引高の合計を表示するように板情報スナップショットオブジェクトクラスを改善します。
MetaTrader 4へのシグナル提供者としてのMetaTrader 5利用
MetaTrader 4での実行結果をMetaTrader 5 プラットフォームにおいてトレーディング分析する方法の分析と例本稿では MetaTrader 5でシンプルなシグナルプロバイダーの作成方法とそれを複数クライアント、動作中の MetaTrader 4にも連携する方法を示します。またみなさんの MetaTrader 4 実アカウントにおいて自動売買チャンピオンシップの出場者をフォローする方法を見つけ出します。
相対的活力指数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についての連載の新しい記事へようこそ。今回は、相対的活力指数(RVI、Relative Vigot Index)という指標で、その方法を学びます。
MQLプロジェクトでJSON Data APIを使用する
MetaTraderにはないデータを使用できることを想像してみてください。価格分析とテクニカル分析による指標からデータを得るだけです。取引力を一段と高めるデータにアクセスできることを想像してみてください。APIデータを通して他のソフトウェア、マクロ分析手法、超高度ツールの出力をMetaTraderを通じてミックスすれば、MetaTraderソフトウェアのパワーを倍増させることができます。この記事では、APIの使い方を教え、便利で価値のあるAPIデータサービスを紹介します。
MQL5用スキャルピングオーダーフロー
このMetaTrader 5エキスパートアドバイザー(EA)は、高度なリスク管理を備えたスキャルピングオーダーフロー戦略を実装しています。複数のテクニカル指標を使用し、オーダーフローの不均衡に基づいて取引機会を特定します。バックテストは潜在的な収益性を示しているが、特にリスク管理と取引結果の比率において、さらなる最適化の必要性を強調しています。経験豊富なトレーダーに適していますが、本番運用の前に十分なテストと理解が必要です。
チャイキンオシレーター(Chaikin Oscillator)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基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事にようこそ。この新しい記事を通して、チャイキンオシレーター指標による取引システムを設計する方法を学びます。
MQL5入門(第9回):MQL5のオブジェクトの理解と使用
現在のデータと履歴データを使用して、MQL5でチャートオブジェクトを作成およびカスタマイズする方法を学びます。このプロジェクトベースのガイドは、取引を可視化し、MQL5の概念を実際に適用するのに役立ち、取引のニーズに合わせたツールの構築が容易になります。
MQL5入門(第6部):MQL5における配列関数の入門ガイド (II)
MQL5の旅の次の段階を始めましょう。この洞察に満ちて初心者に優しい記事では、残りの配列関数について調べ、複雑な概念を解明し、効率的な取引戦略を作成できるようにします。ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse、ArraySortについて説明します。アルゴリズム取引の専門知識を、これらの必要不可欠な配列関数で高めてください。一緒にMQL5マスターへの道を歩みましょう。
特定のディストリビューション法によるカスタムシンボルを用いた時系列モデリング
この記事では、カスタムシンボルを作成および操作するためのターミナルの機能の概要を示し、カスタムシンボル、トレンド、さまざまなチャートパターンを使用してトレードヒストリーをシミュレートするための手法を提供します。
ニューラルネットワークが簡単に(第27部):DQN (Deep Q-Learning)
強化学習の研究を続けます。今回は、「Deep Q-Learning」という手法に触れてみましょう。この手法を用いることで、DeepMindチームはアタリ社のコンピューターゲームのプレイで人間を凌駕するモデルを作成することができました。取引上の問題を解決するための技術の可能性を評価するのに役立つと思います。
独自のLLMをEAに統合する(第2部):環境展開例
今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。
標準偏差による取引システムの設計方法を学ぶ
これは、MetaTrader 5取引プラットフォームで最も人気のあるテクニカル指標による取引システムの設計方法に関する連載の新しい記事です。この新しい記事では、標準偏差指標による取引システムの設計方法を学びます。
MQL5を使用してカスタムドンチャンチャネル指標を作成する方法
価格周辺のチャネルを視覚化するために使用できるテクニカルツールは数多くあります。これらのツールの1つが、ドンチャンチャネル指標です。この記事では、ドンチャンチャネル指標を作成する方法と、EAを使用してカスタム指標としてそれを取引する方法を学びます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第44回):ATR (Average True Range)テクニカル指標
ATRオシレーターは、特に外国為替市場において、ボラティリティの代理として機能する非常に人気のあるインジケーターです。これは、特にボリュームデータが不足している市場で広く活用されています。以前のインジケーターと同様に、パターンに基づいて分析をおこない、MQL5ウィザードライブラリのクラスとアセンブリを活用して、戦略およびテストレポートを共有します。
MQL5を使用したカスタムTrue Strength Index指標の作成方法
カスタム指標の作成方法についてご紹介します。今回はTSI (True Strength Index)を扱い、それに基づいてエキスパートアドバイザー(EA)を作成することにします。
MetaTrader マーケットの概要(インフォグラフィック)
数週間前「フリーランス」サービスのインフォグラフィックを公表しました。また「マーケット」の統計をいくつか明らかにすることを約束しました。ここでわれわれが収集したデータの検討にみなさんをご招待します。
自己適応アルゴリズム(第IV部):その他の機能とテスト
引き続き、必要最小限の機能でアルゴリズムを実装して結果をテストします。収益性は非常に低いですが、連載では、完全に自動化された、根本的に異なる市場で取引される完全に異なる商品で収益性の高い取引モデルを示しています。
オーサムオシレーター(Awesome Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ
連載の今回の新しい記事では、私たちの取引に役立ちそうな新しいテクニカルツールについてご紹介します。これは、オーサムオシレーター(Awesome Oscillator、AO)という指標です。この指標を使用した取引システムの設計方法を学びます。
ニューラルネットワークが簡単に(第43回):報酬関数なしでスキルを習得する
強化学習の問題は、報酬関数を定義する必要性にあります。それは複雑であったり、形式化するのが難しかったりします。この問題に対処するため、明確な報酬関数を持たずにスキルを学習する、活動ベースや環境ベースのアプローチが研究されています。
単一チャート上の複数インジケータ(第05部):MetaTrader 5をRADシステムに変える(I)
プログラミングはできなくても創造性に富んだ素晴らしいアイデアを持っている人はたくさんいます。しかし、プログラミングの知識がないため、これらのアイデアを実行に移すことができないのです。MetaTrader5のプラットフォームそのものをIDEのように使って、Chart Tradeを作成する方法を一緒に見てみましょう。
プロフィット引き出しモデル構築のためのTesterWithdrawal() 関数の使用
本稿は処理中に資産の特定部分の引き出しをするトレードシステムにおけるリスク見積をするためのTesterWithDrawal()関数使用について述べていきます。また、ストラテジーテスタにおける資産の引き出し計算のアルゴリズムへのこの関数の影響についても述べます。この関数はExpert Advisorsのパラメータ最適化に有用です。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第3回):アーキテクチャの改訂
複数の戦略が並行して動作する多通貨EAの開発はすでにある程度進んでいます。蓄積された経験を考慮し、先に進みすぎる前に、ソリューションのアーキテクチャを見直し、改善を試みましょう。