MQL5プログラミング記事

この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。

今回は、蟻コロニー最適化アルゴリズムについて解析します。このアルゴリズムは非常に興味深く、複雑です。この記事では、新しいタイプのACOの作成を試みます。

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。

この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引（注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど）ができるEAまたは自動売買ロボットです。この記事では、2つの指標、この場合はケルトナーチャネルのボリンジャーバンド®からのシグナルを使用します。

この記事では、EAで使用するPythonによる感情分析とONNXモデルを紹介します。あるスクリプトはTensorFlowで学習させたONNXモデルをディープラーニング予測用に実行し、別のスクリプトはニュースのヘッドラインを取得し、AIを使用して感情を数値化します。

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本連載の新しい記事では、ゲータ―オシレーターテクニカル指標を取り上げ、簡単な戦略を通じて取引システムを作成する方法について学びます。

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。

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。

雑草がさまざまな条件で生き残る驚くべき能力は、強力な最適化アルゴリズムのアイデアになっています。IWO(Invasive Weed Optimization)は、以前にレビューされたものの中で最高のアルゴリズムの1つです。

現在の技術レベルに関係なく、取引したいどのような市場でも先んじることができる方法を学びましょう。

数十年にわたり、トレーダーは破産リスクを最小限に抑えつつ長期的な資産成長を最大化する手法として、ケリー基準の公式を活用してきました。しかし、単一のバックテスト結果に基づいてケリー基準を盲目的に適用することは、個人トレーダーにとって非常に危険です。というのも、実際の取引では時間の経過とともに取引優位性が薄れ、過去の実績は将来の結果を保証するものではないからです。本記事では、Pythonによるモンテカルロシミュレーションの結果を取り入れ、MetaTrader 5上で1つ以上のエキスパートアドバイザー(EA)にケリー基準を現実的に適用するためのリスク配分アプローチを紹介します。

今日は、チャート上の個別の領域を占有せずに1つのチャートで同時に実行される複数のインジケータを追加する方法を学習します。多くのトレーダーは、一度に複数のインジケータ(例: RSI、STOCASTIC、MACD、ADX)を監視する、または場合によってはインデックスを構成している異なるアセットで監視することによって、自信を高めることができます。

GSAは、無生物から着想を得た母集団最適化アルゴリズムです。アルゴリズムに実装されたニュートンの重力の法則のおかげで、その物体の相互作用をモデル化する高い信頼性によって、惑星系や銀河団の魅惑的なダンスを観察することができます。今回は、最も興味深く、独創的な最適化アルゴリズムの1つを考えてみます。また、宇宙物体の移動シミュレータも提示されています。

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。

この記事ではシミュレーターの開発段階を続けます。 今回は、ランダムウォークタイプの動きを効果的に作成する方法を見ていきます。このような動きには非常に興味をそそられます。資本市場で起こるすべてのことの基礎がそれによって形成されるためです。さらに、市場分析をおこなう上で基本となるいくつかの概念についても理解を深めていきます。

変数とデータ型は、MQL5プログラミングだけでなく、どのプログラミング言語でも非常に重要なトピックです。MQL5の変数とデータ型は、単純なものと高度なものに分類できます。単純なものについては前回の記事ですでに述べたので、今回は高度なものを特定し、それについて学ぶことにします。

この記事では、統計的因果関係をどのように活用して予測変数を特定できるかを解説します。因果性と移動エントロピーの関連性を探り、2つの変数間で情報がどの方向に伝達されているかを検出するためのMQL5コードを紹介します。

今回は、もうひとつの強化学習アプローチを見てみましょう。これはGCRL（goal-conditioned reinforcement learning、目標条件付き強化学習）と呼ばれます。このアプローチでは、エージェントは特定のシナリオでさまざまな目標を達成するように訓練されます。

この記事では、PrintFormat()関数のレビューを続けます。StringFormat()を使った文字列の書式設定と、そのプログラムでのさらなる使用法について簡単に説明します。また、ターミナル操作ログに銘柄データを表示するためのテンプレートも作成します。この記事は、初心者にも経験豊富な開発者にも役立つでしょう。

この記事では、スペクトル分析と信号処理の方法の1つである離散ハートレー変換について説明します。信号のフィルタリング、スペクトルの分析などが可能になります。DHTの能力は離散フーリエ変換の能力に劣りません。ただし、DFTとは異なり、DHTは実数のみを使用するため、実際の実装がより便利であり、その適用結果はより視覚的です。

この記事では、金融市場において非常に重要な概念であるボラティリティを利用した取引システムを紹介します。ケルトナーチャネル指標を理解し、それをどのようにコードし、どのように簡単な取引戦略に基づいて取引システムを作成し、様々な資産でテストすることができるかを理解した上で、ケルトナーチャネル指標に基づく取引システムを提供します。

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。