MQL5プログラミング記事

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（ファインチューニング）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。

MetaTrader5ではどのようにオンラインデータにアクセスするのでしょうか。Web上にはたくさんのサイトや場所があり、膨大な量の情報が掲載されています。知るべきことは、どこを調べて、この情報をどのように使用するのが最善かということです。

市場構造に基づいた情報に基づく自動売買の意思決定を可能にするためには、スマートマネーコンセプト(Break Of Structure: BOS)とRSI指標の組み合わせが有効です。

この記事では、経済ニュースの発表、投資家の行動、さまざまな要因が市場のトレンド反転にどのような影響を与えるかを探ります。ビデオによる説明もあり、MQL5のコードをプログラムに組み込むことで、トレンドの反転を検出し、警告を発し、市場の状況に応じて適切な行動を取ることができます。これは、本連載の過去の記事に基づいています。

この記事では、CCI指標をアップグレードする可能性について検討するとともに、この指標の修正を提示します。

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。今回は、多時間枠または単一時間枠の「三角移動平均」という1つの指標のみを使用します。

この記事では、システム全体の安定化を開始します。安定化がなければ次のステップに進むことができない可能性があります。

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。

古典的なグリッド戦略と古典的なヘッジ戦略を混合した、より高度なグリッドヘッジEAのベースとして、シンプルなヘッジEAを作成する予定です。この記事が終わるころには、簡単なヘッジ戦略の作り方がわかり、この戦略が本当に100%儲かるかどうかについての人々の意見も知ることができるでしょう。

強化学習の文脈では、モデルの先延ばしにはいくつかの理由があります。この記事では、モデルの先延ばしの原因として考えられることと、それを克服するための方法について考察しています。

強化学習における環境の研究は喫緊の課題です。いくつかのアプローチについてすでに見てきました。この記事では、核型ノルムの最大化に基づくもう一つの方法について見てみましょう。これにより、エージェントは新規性と多様性の高い環境状態を特定することができます。

この記事では、堅牢で安全な使用を保証するために、システムの信頼性を高めます。望ましい堅牢性を実現する方法の1つは、コードを可能な限り再利用して、常にさまざまな場合にテストされるようにすることです。しかし、これは方法の1つにすぎません。もう1つは、OOPを使用することです。

この記事では、オシレーターカテゴリから標準的な指標を検討します。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と初期化解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAですぐに使用できるテンプレートを作成します。

機械学習モデルの解釈は難しく、このような高度なテクニックを使用して何らかの価値を得たいのであれば、モデルが予想から外れる理由を理解することが重要です。モデルの内部構造に対する包括的な洞察がなければ、モデルのパフォーマンスを低下させるバグを発見できないことがあります。予測できない機能のエンジニアリングに時間を浪費し、長期的にはモデルのパワーを十分に活用できない危険性があります。幸いなことに、モデルの内部で何が起こっているかを正確に見ることができる、洗練され、よく整備されたオールインワンソリューションがあります。

前回の記事では、MetaTrader 5のオブジェクトを使ってChart Tradeを作成し、プラットフォームをRADシステムに変える方法を紹介しました。このシステムは非常によく機能しており、読者の多くは、提案されたシステムの機能を拡張できるようなライブラリを作成することをお考えになったのではないでしょうか。これに基づいて、より直感的で使い勝手の良いEAを開発することも可能でしょう。

この記事では、標準ライブラリのCCanvasクラスを使用して描画されるカスタムインジケーターを作成して、座標変換のチャートプロパティを確認する方法を紹介します。特に、2本の線の間の領域を透明にする必要があるインジケーターに取り組みます。

この記事では、MQL5関数とユニットテストを統合した、Pythonによる三目並べの自動手番の実装について説明します。目標は、MQL5でのテストを通じて、対戦のインタラクティブ性を向上させ、システムの信頼性を確保することです。このプレゼンテーションでは、対戦ロジックの開発、統合、実地テストについて説明し、最後にダイナミックな対戦環境と堅牢な統合システムを作成します。

EA開発の主な段階を概説しましょう。最初におこなうべき重要な作業の1つは、開発した取引戦略のインスタンスを最適化することです。最適化プロセスにおいて、テスターが通過したパスに関する必要な情報を一箇所に集約してみましょう。

常に変化する取引の世界では、市場の変動に適応することは選択肢ではなく、必要不可欠です。新たなパターンやトレンドが日々生まれる中で、最先端の機械学習モデルでさえ、進化する環境に対応し続けることが困難になっています。本記事では、モデルを自動的に再訓練することで、その有効性を維持し、新しい市場データに柔軟に適応させる方法を解説します。

Frames Analyzerとは何でしょうか。これは、パラメータ最適化の直後に作成されたMQDファイルまたはデータベースを読み取ることにより、ストラテジーテスター内外でパラメータ最適化中に最適化フレームを分析するためのエキスパートアドバイザー（EA)のプラグインモジュールです。これらの最適化の結果はFrames Analyzerツールを使用している他のユーザーと共有して、結果について話し合うことができます。

経験再現バッファに基づいてモデルが訓練されるにつれて、現在のActor方策は保存されている例からどんどん離れていき、モデル全体としての訓練効率が低下します。今回は、強化学習アルゴリズムにおけるサンプルの利用効率を向上させるアルゴリズムについて見ていきます。

指標をパーセプトロンに渡す例。この記事では、一般的な概念について説明し、最も単純な既製のエキスパートアドバイザー(EA)と、それに続く最適化とフォワードテストの結果を紹介します。

この記事では、これまでに取り上げたアルゴリズムの中で最も議論の的となっているアルゴリズム、差分進化(DE)アルゴリズムについて考察します。

MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。ここでは、前の記事で説明したモノイドを変換する手段としてモノイド作用を継続し、応用の増加につなげます。

この記事では、古典的な移動平均クロスオーバー戦略を再検討し、その現在の有効性を評価します。開始以来の経過時間を考慮して、AI がこの伝統的な取引戦略にもたらす可能性のある機能強化について検討します。AI技術を取り入れることで、高度な予測能力を活用し、取引のエントリとエグジットのポイントを最適化し、さまざまな市場環境に適応し、従来のアプローチと比較して全体的なパフォーマンスを向上させる可能性があることを目指します。

この記事では、行列を使用してMQL5で誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）アルゴリズムを適用する理論と実践について説明します。スクリプト、インジケータ、エキスパートアドバイザー(EA)の例とともに、既製のクラスが提示されます。

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。