MQL5でのAI搭載取引システムの構築(第3回):複数行入力の克服、チャットの持続性の確保、シグナル生成
本記事では、ChatGPTを統合したMQL5プログラムを拡張し、改良されたテキストレンダリングにより複数行入力の制限を克服します。さらに、AES256暗号化およびZIP圧縮で保存された永続的なチャット履歴をナビゲートするサイドバーを導入し、チャートデータの統合による初期売買シグナルの生成もおこないます。
データサイエンスと機械学習(第25回):回帰型ニューラルネットワーク(RNN)を用いたFX時系列予測
回帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network: RNN)は、過去の情報を活用して将来の出来事を予測することに優れています。その驚くべき予測能力は、さまざまな領域で応用され、大きな成功を収めています。この記事では、外為市場のトレンドを予測するためにRNNモデルを導入し、外為取引における予測精度を高める可能性を示します。
MQL5入門(第4部):構造体、クラス、時間関数をマスターする
最新記事でMQL5プログラミングの秘密を解き明かしましょう。構造体、クラス、時間関数の本質に迫り、コーディングの旅に力を与えます。初心者から経験豊富な開発者まで、個のガイドは、MQL5をマスターするための貴重な洞察を提供し、複雑な概念を簡素化します。プログラミングのスキルを高め、アルゴリズム取引の世界で一歩先を行きましょう。
データサイエンスと機械学習(第27回):MetaTrader 5取引ボットにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に価値はあるか?
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像や映像のパターンを検出する能力に優れていることで有名で、さまざまな分野に応用されています。この記事では、金融市場の価値あるパターンを識別し、MetaTrader 5取引ボットのための効果的な取引シグナルを生成するCNNの可能性を探ります。このディープマシンラーニングの手法を、よりスマートな取引判断のためにどのように活用できるかを見てみましょう。
ケリー基準とモンテカルロシミュレーションを使用したポートフォリオリスクモデル
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。
最後の改革
トレーディングターミナルを見てください。価格の提示はどのような意味に見えますか?バー、ろうそく足、罫線私たちは価格からしか利益を得ない一方、時間と価格の両方を追求しています。市場を分析する際に、価格のみに注意を向けるだけで良いのでしょうか?この記事は、(「3目並べ」)ポイント・フィギュアチャート作成のためのスクリプトとアルゴリズムを提唱します。記されている推奨にて、記載されている実用的な使用方法の様々な価格パターンを考察していきます。
MQL5の圏論(第6回):単射的引き戻しと全射的押し出し
圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
データサイエンスと機械学習(第14回):コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける
複雑で変化し続ける市場をナビゲートする、最先端の取引アプローチをお探しですか。人工ニューラルネットワークの革新的な形態であるコホネンマップは、市場データの隠れたパターンやトレンドを発見するのに役立ちます。この記事では、コホネンマップがどのように機能するのか、そして、より賢く、より効果的な取引戦略を開発するために、どのように活用できるのかを探ります。経験豊富なトレーダーも、これから取引を始める人も、このエキサイティングな新しいアプローチを見逃す手はありません。
初心者からエキスパートへ:Reporting EAで詳細な取引レポートをマスターする
本記事では、取引レポートの内容をより充実させ、最終レポートをPDF形式としてメール配信する方法について解説します。これは前回の記事からさらに一歩踏み込んだ内容であり、MQL5とPythonを組み合わせて、より便利でプロフェッショナルな形式の取引レポートを生成し、スケジュールする方法を継続して探求するものです。本記事を通じて、MQL5エコシステム内で取引レポート生成を最適化するための知見を得ていただければ幸いです。
インディケーター情報の測定
機械学習は、ストラテジー開発の手法として注目されています。これまで、収益性と予測精度の最大化が重視される一方で、予測モデル構築のためのデータ処理の重要性はあまり注目されてきませんでした。この記事では、Timothy Masters著の書籍「Testing and Tuning Market Trading Systems」に記載されているように、予測モデル構築に使用するインディケーターの適切性を評価するために、エントロピーの概念を使用することについて考察しています。
MQL5とデータ処理パッケージの統合(第2回):機械学習と予測分析
本連載では、MQL5とデータ処理パッケージの統合について考察し、機械学習と予測分析の強力な組み合わせを深掘りします。MQL5と一般的な機械学習ライブラリをシームレスに接続することで、金融市場向けの高度な予測モデルを実現する方法を探ります。
リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第1回):最初の実験(I)
市場がしまっているときに研究したり、市場の状況をシミュレーションしたりできるシステムを作成してはどうでしょうか。ここで、このトピックを扱う新しい連載を開始します。
母集団最適化アルゴリズム:粒子群(PSO)
この記事では、一般的な粒子群最適化(PSO)アルゴリズムについて検討します。以前は、収束、収束率、安定性、スケーラビリティなどの最適化アルゴリズムの重要な特性について説明し、テストスタンドを開発し、最も単純なRNGアルゴリズムを検討しました。
MQL5入門(第17回):トレンド反転のためのエキスパートアドバイザーの構築
この記事では、トレンドラインのブレイクアウトや反転を利用したチャートパターン認識に基づいて取引をおこなうMQL5のエキスパートアドバイザー(EA)の構築方法を初心者向けに解説します。トレンドラインの値を動的に取得し、プライスアクションと比較する方法を学ぶことで、読者は上昇・下降トレンドライン、チャネル、ウェッジ、トライアングルなどのチャートパターンを識別し取引できるEAを開発できるようになります。
2013 年第二四半期 MQL5マーケット 実績
1年半成功裏に実績を積み、MQL5 「マーケット」はトレーダーにとってトレーディング戦略およびテクニカルインディケータの最大のストアとなりました。そこでは世界中の開発者 350 名から提供される約 800 件のトレーディングアプリケーションが提供されています。100,000 件以上のトレーディングプログラムがすでにトレーダーにより購入され、MetaTrader 5 ターミナルにダウンロードされています。
トレーダーは開発者によるサービスを必要とするのでしょうか?
アルゴリズムによるトレードが人気になり求められ、珍しいアルゴリズムや変わった作業への需要につながりました。ある程度、そのような複雑なアプリケーションは、Code BaseやMarketにて取得できます。トレーダーは、これらのアプリケーションに数クリックでアクセスできますが、これらは完全に彼らの要求を満たすことができないこともあります。その場合、トレーダーは、MQL5 Freelanceセクションにて望ましいアプリケーションを作成できる開発者を探し、注文を行います。
MQL5取引ツールキット(第1回):ポジション管理EX5ライブラリ
MQL5で様々なポジション操作を管理するための開発者用ツールキットの作成方法をご紹介します。この記事では、MQL5でポジション管理タスクを処理する際に発生するさまざまなエラーの自動処理とレポートも含め、簡単なものから高度なものまでポジション管理操作を実行する関数ライブラリ(ex5)の作成方法を紹介します。
プライスアクション分析ツールキットの開発(第19回):ZigZag Analyzer
すべてのプライスアクショントレーダーは、トレンドを確認し、転換点や継続の可能性があるレベルを見つけるために、トレンドラインを手動で使用します。本連載では、市場分析を簡単にするために、傾斜トレンドラインを描画することに特化したツールを紹介します。このツールは、トレーダーが効果的なプライスアクション評価に不可欠な主要トレンドとレベルを明確に示すことで、分析プロセスを簡素化します。
ニューラルネットワークが簡単に(第58回):Decision Transformer (DT)
強化学習の手法を引き続き検討します。この記事では、一連の行動を構築するパラダイムでエージェントの方策を考慮する、少し異なるアルゴリズムに焦点を当てます。
戦略ビルダー機能の拡張
前の2つの記事では、さまざまなデータ型へのメリルパターンの適用について説明し、提示されたアイデアをテストするためのアプリケーションを開発しました。本稿では、引き続き戦略ビルダーで作業し、その効率を改善し、新しい機能を実装します。
予測による統計的裁定取引
統計的裁定取引について調べ、共和分で相関する銘柄をPythonで検索し、ピアソン係数の指標を作成し、PythonとONNX モデルで予測をおこなって統計的裁定取引を行うEAを作成します。
DoEasyライブラリの時系列(第48部): 複数銘柄・複数期間指標バッファ
本稿では、指標バッファオブジェクトのクラスを改善して、複数銘柄モードで動作するようにします。これにより、カスタムプログラムで複数銘柄・複数期間指標を作成するための道が開かれます。複数銘柄・複数期間指標標準指標を作成するために、不足している機能を計算バッファオブジェクトに追加します。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第70部): チャットオブジェクトコレクショの機能拡張と自動更新
本稿では、チャートオブジェクトの機能を拡張し、チャートのナビゲーション、スクリーンショットの作成、チャートの保存と適用を行います。また、チャートオブジェクトのコレクション、それらのウィンドウ、およびその中の指標の自動更新を実装します。
MetaTraderのMultibot:1つのチャートから複数のロボットを起動させる
今回は、個々のチャートにロボットの各インスタンスを設定する必要がなく、1つのチャートにのみ接続された状態で複数のチャートで使用できる汎用MetaTraderロボットを作成するための簡単なテンプレートについて考えてみます。
時系列マイニングのためのデータラベル(第6回):ONNXを使用したEAへの応用とテスト
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、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。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。
ダイナミックマルチペアEAの形成(第1回):通貨相関と逆相関
ダイナミックマルチペアEAは、相関戦略と逆相関戦略の両方を活用し、取引パフォーマンスの最適化を図ります。リアルタイムの市場データを分析することで、通貨ペア間の相関関係や逆相関関係を特定し、それらを取引に活かします。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第92部): 標準グラフィカルオブジェクトのメモリクラスオブジェクトプロパティの変更履歴
本稿では標準のグラフィカルオブジェクトメモリのクラスを作成して、プロパティが変更されたときにオブジェクトの状態を保存できるようにします。これにより、以前のグラフィカルオブジェクトの状態に戻ることができるようになります。
チャート上で取引を視覚化する(第2回):データのグラフ表示
ここでは、取引エントリを分析するために取引の印刷画面のアンロードを簡素化するスクリプトをゼロから開発します。単一の取引に関するすべての必要な情報は、異なる時間枠を描画する機能を備えた1つのチャートに便利に表示されます。
データサイエンスとML(第37回):ローソク足パターンとAIを活用して市場をリードする
ローソク足パターンは、トレーダーが市場の心理を理解し、金融市場におけるトレンドを特定するのに役立ちます。これにより、より情報に基づいた取引判断が可能となり、より良い成果につながる可能性があります。本記事では、AIモデルとローソク足パターンを組み合わせて最適な取引パフォーマンスを実現する方法を探っていきます。
データサイエンスとML(第42回):PythonでARIMAを用いた外国為替時系列予測、知っておくべきことすべて
ARIMAは自己回帰和分移動平均(Auto Regressive Integrated Moving Average)の略称で、強力な従来の時系列予測モデルです。このモデルは、時系列データ内の急上昇や変動を検出する機能により、次の値を正確に予測できます。この記事では、ARIMAが何であるか、どのように機能するか、市場での次の価格を高い精度で予測する際に何ができるかなどについて説明します。
StringFormat():レビューと既成の例
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。
データサイエンスと機械学習(第15回):SVM、すべてのトレーダーのツールボックスの必須ツール
取引の未来を形作るサポートベクターマシン(SVM)の不可欠な役割をご覧ください。この包括的なガイドブックでは、SVMがどのように取引戦略を向上させ、意思決定を強化し、金融市場における新たな機会を解き放つことができるかを探求しています。実際のアプリケーション、ステップバイステップのチュートリアル、専門家の洞察でSVMの世界に飛び込みましょう。現代の複雑な取引をナビゲートするのに不可欠なツールを装備してください。SVMはすべてのトレーダーのツールボックスの必需品です。
MQL5オブジェクト指向プログラミング(OOP)について
開発者として、私たちは、特に異なる動作をするオブジェクトがある場合に、コードを重複せずに再利用可能で柔軟なソフトウェアを作成し開発する方法を学ぶ必要があります。これは、オブジェクト指向プログラミングのテクニックと原則を使うことでスムーズにおこなうことができます。この記事では、MQL5オブジェクト指向プログラミングの基本を紹介し、この重要なトピックの原則とプラクティスをソフトウェアでどのように使用できるかを説明します。
MQL5とデータ処理パッケージの統合(第1回):高度なデータ分析と統計処理
統合により、MQL5から生の財務データをJupyter Labのようなデータ処理パッケージにインポートし、統計テストを含む高度な分析をおこなうシームレスなワークフローが実現します。
MQL5で取引管理者パネルを作成する(第1回):メッセージングインターフェイスの構築
この記事では、システム管理者を対象に、プラットフォーム内で他のトレーダーと直接コミュニケーションを図るための、MetaTrader 5用メッセージングインターフェイスの作成について説明します。ソーシャルプラットフォームとMQL5との最近の統合により、さまざまなチャンネルに素早くシグナルをブロードキャストことができるようになりました。YESかNOのどちらかをクリックするだけで、送られてきたシグナルを検証できることをご想像ください。詳しくは本稿をご覧ください。
ニューラルネットワークが簡単に(第29部):Advantage Actor-Criticアルゴリズム
本連載のこれまでの記事で、2つの強化学習アルゴリズムを見てきました。それぞれに長所と短所があります。このような場合ではよくあることですが、次に、2つの方法の良いところを組み合わせてアルゴリズムにすることが考え出されます。そうすれば、それぞれの欠点が補われることになります。今回は、そのような手法の1つを紹介します。
モメンタムによるトレーディングシステムの設計方法を学ぶ
前回は、価格の方向性であるトレンドを見極めることの重要性について述べました。この記事では、最も重要な概念と指標の1つであるモメンタム指標を紹介します。このモメンタム指標に基づいたトレーディングシステムの設計方法を紹介します。
リプレイシステムの開発 — 市場シミュレーション(第4回):設定の調整(II)
システムとコントロールを作り続けましょう。サービスをコントロールする能力がなければ、システムを前進させ、改善することは難しくなります。