取引における機械学習に関する記事

前回の記事では、推論学習の枠組みにおける一目均衡表とADXの組み合わせを検証しました。本記事では、第68回で最後に取り上げたインジケーターの組み合わせ、すなわちTRIXとWilliams Percent Range (WPR)を対象に、強化学習を再度取り上げます。今回使用するアルゴリズムは、QR-DQN (Quantile Regression DQN)です。これまでと同様に、MQL5ウィザードでの実装を前提としたカスタムシグナルクラスとして提示します。

私たちは、データリーケージを排除するために適切なティックベースバーを用いた堅牢な特徴量設計パイプラインを構築し、さらにメタラベル付きトリプルバリア法によるラベリングという重要な課題を解決してきました。本記事では、その発展的内容として、適応的な予測期間を実現する高度なラベリング手法である「トレンドスキャニング」を取り上げます。理論の解説に続き、トレンドスキャニングによるラベルをメタラベリングと組み合わせることで、従来の移動平均交差戦略を改善する具体例を示します。

本記事では、古典的なボリンジャーバンドのブレイクアウト戦略を再考し、その弱点を補う手法を紹介します。古典的戦略は、偽のブレイクアウトに弱いというよく知られた課題があります。本記事では、その弱点に対する一つの解決策として「ダブルボリンジャーバンド戦略」を提示します。この比較的知られていない手法は、従来戦略の弱点を補い、市場をより動的に捉える視点を提供します。これにより、従来のルールに縛られた制約を超え、トレーダーにとってより適応力のあるフレームワークを提供できるのです。

本記事は第80回の続編です。前回は、強化学習フレームワーク下で一目均衡表とADXの組み合わせを検証しました。今回は焦点を推論学習に移します。一目均衡表とADXは前回も述べた通り補完的な指標ですが、今回は前回の記事で触れたパイプライン使用に関する結論を再検討します。推論学習には、変分オートエンコーダのβアルゴリズムを用います。また、MQL5ウィザードとの統合を目的として設計されたカスタムシグナルクラスの実装も継続します。

動的モード分解(DMD: Dynamic Mode Decomposition)は、主に高次元データセットに対して用いられる手法です。本稿では、DMDを単変量の時系列に適用し、その特性把握や予測に活用できることを示します。その過程で、MQL5に搭載されているDMDの実装、とりわけ新しい行列メソッドであるDynamicModeDecomposition()について詳しく解説します。

本記事では、モデルがおこなうすべての予測に密かに影響を与える、隠れた幾何学的誤差の源に新たな視点を提供します。取引における機械学習予測の評価方法と活用法を再考することで、従来見過ごされてきたこの視点が、より鋭い意思決定、より高いリターン、そして、すでに理解していると思っていたモデルをより賢く活用する道を開くことを示します。

本連載「機械学習の設計図」の第2回では、単純なラベル付けがなぜモデルを誤った方向に導いてしまうのか、そしてトリプルバリア法やトレンドスキャン法といった高度な手法をどのように適用すれば、リスクを考慮した堅牢なターゲットを定義できるのかをご紹介します。計算負荷の高いこれらの手法を最適化する実践的なPythonコード例も多数取り上げ、市場のノイズに満ちたデータを、現実の取引環境に即した信頼性の高いラベルへと変換する方法を詳しく解説します。

前回の記事では、ゲーターオシレーターとA/Dオシレーターの組み合わせについて、通常の設定における生のシグナルを用いた場合の挙動を確認しました。この2つのインジケーターは、それぞれトレンド指標と出来高指標として相補的に機能します。今回の記事では、その続編として、教師あり学習を活用することで、前回レビューした特徴量パターンの一部をどのように強化できるかを検証します。この教師あり学習アプローチでは、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を用い、カーネル回帰およびドット積類似度を活用して、カーネルやチャネルのサイズを決定しています。今回もこれまでと同様に、MQL5ウィザードでエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てられるようにしたカスタムシグナルクラスファイル内で実装しています。

本記事では、アルゴリズム取引における行列分解の強力な役割、特にMQL5アプリケーション内での活用について探ります。回帰モデルからマルチターゲット分類器まで、実際の例を通して、これらの手法が組み込みのMQL5関数を使ってどれほど容易に統合できるかを示します。価格の方向性を予測する場合でも、インジケーターの挙動をモデル化する場合でも、このガイドは行列手法を用いたインテリジェントな取引システム構築の強固な基盤を提供します。

MetaTrader 5ターミナルの潜在能力を最大限に引き出すために、Pythonのデータサイエンスエコシステムと公式のMetaTrader 5クライアントライブラリを活用する方法を紹介します。本記事では、認証をおこない、ライブティックおよび分足データを直接Parquetストレージにストリーミングする手法を解説し、taやProphetを用いた高度な特徴量エンジニアリングをおこない、時間依存型の勾配ブースティングモデルを学習させる方法を示します。その後、軽量なFlaskサービスを展開して、リアルタイムで取引シグナルを提供します。ハイブリッドクオンツフレームワークを構築する場合でも、エキスパートアドバイザー(EA)に機械学習を組み込む場合でも、データ駆動型アルゴリズム取引のための堅牢なエンドツーエンドパイプラインを習得できます。

今回は、過去のXAU/USDデータを用いて柔軟で適応的な取引モデルを構築し、ONNX形式でのエクスポートや実際の取引システムへの統合に備えることに焦点を当てます。

突然のマーケットスパイクを見逃したり、それが発生したときに対応が間に合わなかったことはありませんか。ライブイベントを予測する最良の方法は、過去のパターンから学ぶことです。本記事では、MetaTrader 5で履歴データを取得し、それをPythonに送信して保存するスクリプトの作成方法を紹介します。これにより、スパイク検知システムの基礎を構築できます。以下で各ステップを詳しく見ていきましょう。

前回の記事では、オーサムオシレータ(AO: Awesome Oscillator)とエンベロープチャネル(Envelopes Channel)のインディケーターの組み合わせを紹介しましたが、今回はこのペアリングを教師あり学習でどのように強化できるかを見ていきます。Awesome OscillatorとEnvelope Channelは、トレンドの把握とサポート/レジスタンスの補完的な組み合わせです。私たちの教師あり学習アプローチでは、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を使用し、ドット積カーネルとクロスタイムアテンションを活用してカーネルとチャネルのサイズを決定します。通常どおり、この処理はMQL5ウィザードでエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てる際に利用できるカスタムシグナルクラスファイル内でおこないます。

N-BEATSは、時系列予測のために設計された革新的なディープラーニングモデルです。このモデルは、ARIMAやPROPHET、VARなどの従来の時系列予測モデルを超えることを目指して公開されました。本記事では、このモデルについて説明し、株式市場の予測にどのように活用できるかを紹介します。

価格の動きを解読し続けます。では、バイナリ価格コードをBIP39に変換して得られる「市場辞典」の言語分析はどうでしょうか。本記事では、データ分析における革新的なアプローチを掘り下げ、現代の自然言語処理技術が市場言語にどのように応用できるかを考察します。

これは私自身のアルゴリズムです。本記事では、並行宇宙や時間の流れの概念に着想を得た「時間進化移動アルゴリズム(TETA: Time Evolution Travel Algorithm)」を紹介します。本アルゴリズムの基本的な考え方は、従来の意味でのタイムトラベルは不可能であるものの、異なる現実に至る一連の出来事の順序を選択することができるという点にあります。

この記事では、進化アルゴリズムと深層強化学習を組み合わせた、外国為替取引のための革新的な取引アルゴリズムを紹介します。このアルゴリズムは、非効率な個体を絶滅させるメカニズムを使用して取引戦略を最適化します。

Python + MQL5を使用した価格離散化手法を見ていきます。本記事では、バー生成に関する幅広い手法を実装したPythonライブラリの開発経験についご紹介します。クラシックなボリュームバーやレンジバーから、よりエキゾチックな練行足やカギ足といった手法までを網羅します。スリーラインブレイクローソク足やレンジバーの統計分析をおこないながら、価格を離散的に表現する新たな方法を探っていきます。

本記事では、新しい集団最適化アルゴリズムである循環単為生殖アルゴリズム(CPA: Cyclic Parthenogenesis Algorithm)を取り上げます。本アルゴリズムは、アブラムシ特有の繁殖戦略に着想を得ています。CPAは、単為生殖と有性生殖という2つの繁殖メカニズムを組み合わせるほか、個体群のコロニー構造を活用し、コロニー間の移動も可能にしています。このアルゴリズムの主要な特徴は、異なる繁殖戦略間の適応的な切り替えと、飛行メカニズムを通じたコロニー間の情報交換システムです。

本記事では、古典的なテクニカル分析とニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッド型取引システムの開発経験について解説します。システムのアーキテクチャを、基本的なパターン分析やニューラルネットワーク構造から、実際の売買判断に至るメカニズムまで詳細に分析し、実際のコードや実務的な知見も共有します。

本記事では、ニューラルネットワークの学習における異なる活性化関数と最適化アルゴリズムの相互作用に関する研究を紹介します。特に、古典的なADAMとその集団版であるADAMmを比較し、振動するACONやSnake関数を含む幅広い活性化関数での動作を検証します。最小構成のMLPアーキテクチャ(1-1-1)と単一の学習例を用いることで、活性化関数が最適化に与える影響を他の要因から切り離して観察します。本記事では、活性化関数の境界を利用したネットワーク重みの管理と重み反射機構を提案し、学習における飽和や停滞の問題を回避できることを示します。

本記事では、量子コンピューティングを用いて金融市場における価格変動を予測するための革新的なアプローチについて説明します。主な焦点は、量子位相推定(QPE: Quantum Phase Estimation)アルゴリズムを適用して価格パターンのプロトタイプを見つけることであり、これによりトレーダーは市場データの分析を大幅に高速化できるようになります。

本記事では、価格変動をバイナリコードに変換するという新しい視点からテクニカル分析にアプローチします。筆者は、シンプルな値動きから複雑な市場パターンに至るまで、あらゆる市場行動を「0」と「1」のシーケンスとして符号化できることを示します。

層状メモリアプローチは、人間の認知プロセスを模倣することで、複雑な金融データの処理や新しいシグナルへの適応を可能にし、動的な市場における投資判断の有効性を向上させます。

前回の記事では、Multitask-Stockformerフレームワークを検討しました。このフレームワークは、ウェーブレット変換とマルチタスク自己アテンション(Self-Attention)モデルを組み合わせたものです。本記事では、このフレームワークのアルゴリズムをさらに実装し、実際の過去データを用いてその有効性を評価していきます。

本記事では、ビッグバンビッグクランチ(BBBC)法について紹介します。本手法は2つの主要な段階から構成されます。すなわち、ランダムな点を周期的に生成する段階と、それらを最適解へ圧縮する段階です。本アプローチは探索と精緻化を組み合わせることで、段階的により良好な解を導出し、新たな最適化の可能性を開くことが可能です。

市場マイクロストラクチャの3次元可視化とテンソル分析に基づく、新しい市場トレンド分析のアプローチを検討します。

ウェーブレット変換とマルチタスク自己アテンション(Self-Attention)モデルを組み合わせたフレームワークを紹介します。本フレームワークは、ボラティリティの高い市場環境における予測の応答性および精度の向上を目的としています。ウェーブレット変換により、資産収益率を高周波成分と低周波成分に分解し、長期的な市場トレンドと短期的な変動の双方を的確に捉えることが可能となります。

予測符号化と強化学習アルゴリズムを組み合わせた金融時系列分析用のハイブリッド取引システム「StockFormer」の検討を引き続きおこないます。本システムは、複雑なパターンや資産間の相互依存関係を捉えることを可能にするDiversified Multi-Head Attention (DMH-Attn)機構を備えた、3つのTransformerブランチに基づいています。前回は、フレームワークの理論的な側面に触れ、DMH-Attn機構を実装しました。今回は、モデルのアーキテクチャと学習について解説します。

ブラックホールアルゴリズム(BHA)は、ブラックホールの重力原理に着想を得た最適化アルゴリズムです。本記事では、BHAがどのようにして優れた解を引き寄せ、局所最適解への陥り込みを回避するのか、そしてなぜこのアルゴリズムが複雑な問題を解くための強力なツールとなっているのかを解説します。シンプルな発想がいかにして最適化の世界で大きな成果を生み出すのかを見ていきましょう。

Pythonによるデータ分析とMQL5による取引執行を組み合わせたモジュール型の取引システムを開発します。このシステムは、4つの独立したモジュールによって市場の異なる側面（ボリューム、アービトラージ、経済、リスク）を並行して監視します。ランダムフォレストを400本の決定木で構成したモデルを用いて市場データを分析します。特に本システムでは、リスク管理に重点を置いています。どれほど高度なアルゴリズムであっても、適切なリスク管理がなければ意味がありません。

本記事では、状況に応じて適応的に動作する独自の二重行動システムを備えた進化的手法、人工部族アルゴリズム(ATA: Artificial Tribe Algorithm)の主要要素と革新点について、詳細に説明します。ATAは、個体学習と社会的学習を組み合わせ、探索には交叉を用い、局所最適に陥った際には移動によって新たな解を探索するためのアルゴリズムです。

本記事では、予測符号化と強化学習(RL)アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド取引システム「StockFormer」について解説します。本フレームワークは、統合型のDiversified Multi-Head Attention (DMH-Attn)機構を備えた3つのTransformerブランチを使用しています。DMH-Attnは、従来のAttentionモジュールを改良したもので、マルチヘッドのFeed-Forwardブロックを組み込むことにより、異なるサブスペースにわたる多様な時系列パターンを捉えることが可能です。

前回の記事では、複数のエージェントによるアンサンブルを用いて、異なるデータスケールのマルチモーダル時系列をクロス分析するマルチエージェント適応型フレームワーク「MASAAT」を紹介しました。今回は、このフレームワークのアプローチをMQL5で引き続き実装し、この研究を論理的な結論へと導きます。

アテンション機構と時系列解析を組み合わせたマルチエージェント自己適応型ポートフォリオ最適化フレームワーク(MASAAT: Multi-Agent Self-Adaptive Portfolio Optimization Framework)を提案します。MASAATは、価格系列や方向性の変化を分析する複数のエージェントを生成し、異なる詳細レベルで資産価格の重要な変動を特定できるように設計されています。