MQL5プログラミング記事

取引戦略をプログラミングするためのMQL5言語を、ほとんどがコミュニティメンバーによって書かれた数多くの公開記事で学びます。記事は統合、テスター、取引戦略等のカテゴリに分けられていて、プログラミングに関連する疑問への解答を素早く見つけることができます。

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MetaTrader 5でのモンテカルロ並べ替え検定

この記事では、Metatrader 5のみを使用して、任意のエキスパートアドバイザー（EA)でシャッフルされたティックデータに基づいて並べ替え検定を実施する方法を見てみましょう。

リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第17回）：ティックそしてまたティック(I)

ここでは、非常に興味深いものを実装する方法を見ていきますが、同時に、非常にわかりにくい点があるため非常に難しくなります。起こり得る最悪の事態は、自分をプロだと思っている一部のトレーダーが、資本市場におけるこれらの概念の重要性について何も知らないことです。さて、ここではプログラミングに焦点を当てていますが、私たちが実装しようとしているものにとって最も重要なのは市場取引に伴う問題のいくつかを理解することです。

DoEasy-コントロール（第13部）：WinFormsオブジェクトのマウスによる操作の最適化、TabControl WinFormsオブジェクトの開発開始

今回は、マウスカーソルを離した後のWinFormsオブジェクトの外観の処理を修正および最適化して、TabControl WinFormsオブジェクトの開発を開始します。

ニューラルネットワークが簡単に（第30部）：遺伝的アルゴリズム

今日はちょっと変わった学習法を紹介したいと思います。ダーウィンの進化論からの借用と言えます。先に述べた手法よりも制御性は劣るでしょうが、非差別的なモデルの訓練が可能です。

リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第10回）：リプレイで実データのみを使用する

ここでは、リプレイシステムで、調整されているかどうかを気にすることなく、より信頼性の高いデータ（取引されたティック）を使用する方法を見ていきます。

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。

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17回）：木の中のお金？外国為替取引におけるランダムフォレストの芸術と科学

金融情勢を解読する際の芸術性と正確性の融合についてガイドします。アルゴリズム錬金術の秘密を発見してください。ランダムフォレストがデータを予測能力に変換する方法を明らかにし、株式市場の複雑な地形をナビゲートするための独自の視点を提供します。金融の魔術の核心に触れ、市場の動向を形作り、収益の機会を開拓するランダムフォレストの役割を解き明かす旅にご参加ください。

時系列マイニングのためのデータラベル（第2回）：Pythonを使って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。

ニューラルネットワークが簡単に（第57回）：Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)

今回は、かなり新しいStochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)アルゴリズムを検討します。このアルゴリズムは、エントロピー最大化の枠組みの中で潜在変数方策を構築することができます。

MQL5の圏論（第21回）：LDAによる自然変換

連載21回目となるこの記事では、自然変換と、線形判別分析を使ったその実装方法について引き続き見ていきます。前回同様、シグナルクラス形式でその応用例を紹介します。

信頼区間を用いて将来のパフォーマンスを見積もる

この記事では、自動化された戦略の将来のパフォーマンスを推定する手段として、ブーストラッピング技術の応用について掘り下げます。

ニューラルネットワークが簡単に（第39回）：Go-Explore、探検への異なるアプローチ

強化学習モデルにおける環境の研究を続けます。この記事では、モデルの訓練段階で効果的に環境を探索することができる、もうひとつのアルゴリズム「Go-Explore」を見ていきます。

ニューラルネットワークが簡単に（第54回）：ランダムエンコーダを使った効率的な研究(RE3)

強化学習手法を検討するときは常に、環境を効率的に探索するという問題に直面します。この問題を解決すると、多くの場合、アルゴリズムが複雑になり、追加モデルの訓練が必要になります。この記事では、この問題を解決するための別のアプローチを見ていきます。

MVCデザインパターンとその可能なアプリケーション(第2部): 3つのコンポーネント間の相互作用の図

本稿は、前の記事で説明したMQLプログラムのMVCパターンのトピックの続きです。この記事では、パターンの3つのコンポーネント間の可能な相互作用の図を検討します。

DoEasyライブラリのグラフィックス（第98部）：拡張された標準グラフィカルオブジェクトのピボットポイントの移動

本稿では、拡張された標準グラフィカルオブジェクトの開発を継続し、グラフィカルオブジェクトのピボットポイントの座標を管理するためのコントロールポイントを使用して、複合グラフィカルオブジェクトのピボットポイントを移動する機能を作成します。

DoEasy-コントロール（第21部）：SplitContainerコントロール。パネルセパレータ

この記事では、SplitContainerコントロールの補助パネルセパレータオブジェクトのクラスを作成します。

価格変動モデルとその主な規定（第3回）：証券取引所の投機の最適なパラメータを計算する

確率論に基づき著者が開発した工学的アプローチの枠組みの中で、利益を生むポジションを建てるための条件を見つけ、最適な（利益を最大化する）利食いと損切りの値を計算します。

DoEasyライブラリのグラフィックス（第99部）：単一のコントロールポイントを使用した拡張グラフィックオブジェクトの移動

前回の記事では、コントロールフォームを使用して拡張グラフィックオブジェクトのピボットポイントを移動する機能を実装しました。次に、単一のグラフィックオブジェクトコントロールポイント（フォーム）を使用して複合グラフィックオブジェクトを移動する機能を実装します。

DoEasy-コントロール（第14部）：グラフィック要素に名前を付けるための新しいアルゴリズム。TabControl WinFormsオブジェクトへの作業の継続

この記事では、カスタムグラフィックを構築するためのすべてのグラフィック要素に名前を付けるための新しいアルゴリズムを作成し、TabControl WinFormsオブジェクトの開発を継続する予定です。

ビジュアルプログラミング言語DRAKON：MQL開発者と顧客のコミュニケーションツール

DRAKONは、ロシアの宇宙プロジェクト（例えば、「Buran」再利用可能宇宙船プロジェクト）のプログラマーと、異なる分野の専門家（生物学者、物理学者、エンジニアなど）との対話を簡素化するために設計されたビジュアルプログラミング言語です。この記事では、DRAKONが、コードに触れたことがない人にとっても、アルゴリズムの作成にアクセスしやすく、直感的にし、また、顧客が取引ロボットを注文する際に自分の考えを説明しやすくし、複雑な関数でプログラマーのミスを少なくする方法についてお話します。

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。

リプレイシステムの開発（第28回）：エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Mouseクラス(II)

人々が初めてコンピューティングが可能なシステムを作り始めたとき、すべてには、プロジェクトを熟知しているエンジニアの参加が必要でした。コンピュータ技術の黎明期、プログラミング用の端末すらなかった時代の話です。それが発展し、より多くの人々が何かを創造できることに興味を持つようになると、新しいアイデアやプログラミングの方法が現れ、以前のようなコネクタの位置を変えるスタイルに取って変わりました。最初の端末が登場したのはこの時です。

母集団最適化アルゴリズム：魚群検索(FSS)

魚群検索(FSS)は、そのほとんど（最大80%）が親族の群落の組織的な群れで泳ぐという魚の群れの行動から着想を得た新しい最適化アルゴリズムです。魚の集合体は、採餌の効率や外敵からの保護に重要な役割を果たすことが証明されています。

GUI：MQLで独自のグラフィックライブラリを作成するためのヒントとコツ

GUIライブラリの基本的な使い方を説明し、GUIライブラリがどのように機能するのかを理解し、さらには自分自身のライブラリを作り始めることができるようにします。

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

多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム（その3）：ストラテジーテスターとの統合 - 概要(I)

多層パーセプトロンは、非線形分離可能な問題を解くことができる単純なパーセプトロンを進化させたものです。バックプロパゲーションアルゴリズムと組み合わせることで、このニューラルネットワークを効果的に学習させることができます。多層パーセプトロンとバックプロパゲーション連載第3回では、このテクニックをストラテジーテスターに統合する方法を見ていきます。この統合により、取引戦略を最適化するためのより良い意思決定を目的とした複雑なデータ分析が可能になります。この記事では、このテクニックの利点と問題点について説明します。