グラフ理論:取引における幅優先探索(BFS)/ja/応用
幅優先探索(BFS)はレベル順トラバーサルを用い、価格スイングを時間/ja/経過とともに進化する有向グラフとして市場構造をモデル化します。過去/ja/ローソク足またはセッションを階層ごとに分析することで、BFSはより直近/ja/価格挙動を優先しつつ、より長期/ja/市場文脈も反映します。
MQL5入門(第38回):MQL5のAPIとWebRequest関数の習得(XII)
MetaTrader 5とBinanceの間に実用的な橋渡しを構築します。WebRequestを使用して30分足のデータ(kline)を取得し、JSONからOHLCおよび時刻データを抽出したうえで、確定済みのローソク足のみを使用して強気の包み足パターンを確認します。その後、クエリ文字列を組み立て、HMAC-SHA256署名を計算し、X-MBX-APIKEYを追加して認証済み注文を送信します。これにより、データ取得から注文執行までを網羅した、分かりやすいエンドツーエンドのEAワークフローを実現できます。
イーグル戦略最適化(ES)
イーグル戦略最適化(ES)は、鷲の狩猟行動に着想を得た最適化アルゴリズムです。マンテーニャ法によるレヴィ飛行を用いた大域探索と、ホタルアルゴリズムによる集中的な局所探索(local exploitation)を交互に実行することで、探索と活用のバランスを実現します。本アルゴリズムは、数学的根拠に基づく探索戦略と、2つの自然現象を統合したバイオインスパイアードなアプローチを兼ね備えています。
機械学習を用いたフラクタル市場構造入門
本記事では、金融時系列を自己相似的なフラクタル構造という観点から考察します。市場の価格変動が自己相似フラクタルとして捉えられる可能性を支持する類似性が多数存在することから、このような構造の予測可能性の地平線について考えることができます。
イルカエコーロケーションアルゴリズム(DEA)
本記事ではDEAアルゴリズムについて詳しく解説します。DEAは、イルカがエコーロケーション(反響定位)を用いて獲物を探す独特の能力に着想を得たメタヒューリスティック最適化手法です。数学的基礎からMQL5での実装、さらには解析や従来アルゴリズムとの比較まで、この比較的新しい手法がなぜ最適化問題に取り組む研究者の手法群に加える価値がある理由を詳しく見ていきます。
共分散行列適応進化戦略(CMA-ES)
目的関数の幾何構造を捉えるように学習する、最も興味深い非勾配最適化アルゴリズムの一つを扱います。CMA-ESの古典的実装に対してわずかな修正を加えたもの、すなわち正規分布を冪分布に置き換える手法に焦点を当てます。アルゴリズムの背後にある数理を徹底的に解説し、さらに実装面についても検討します。また、CMA-ESがどのような問題で無類の性能を発揮し、どのような状況では使用を避けるべきかについても確認します。
市場シミュレーション(第24回):SQL入門(VII)
前回の記事では、SQLに必要な導入を完了しました。SQLについて何を説明したいのかは、十分に明確にできたと思います。これは、市場のリプレイ/シミュレーションシステムの構築を見に来る人であれば誰でも、そこで何が起きているのかを少なくともある程度イメージできるようにするためのものでした。重要な点は、SQLが完全に処理できることをわざわざプログラミングする意味はないということです。
金融時系列のテクニカル分析におけるグレーモデルの応用
本記事では、トレーダーの分析能力を拡張する有望なツールであるグレーモデルについて解説します。また、このモデルをテクニカル分析や取引戦略構築に応用するためのいくつかの方法についても検討します。
イルカエコーロケーションアルゴリズム(DEA)
本記事ではDEAアルゴリズムについて詳しく解説します。DEAは、イルカがエコーロケーション(反響定位)を用いて獲物を探す独特の能力に着想を得たメタヒューリスティック最適化手法です。数学的基礎からMQL5での実装、さらには解析や従来アルゴリズムとの比較まで、この比較的新しい手法がなぜ最適化問題に取り組む研究者の手法群に加える価値がある理由を詳しく見ていきます。
機械学習を用いたフラクタルパターンの検出と分類
本記事では、フラクタル解析と機械学習を用いた市場予測という興味深いテーマを取り上げます。これらは、金融価格チャート上に形成される多様なフラクタル構造を探究するための第一歩に過ぎません。本記事では、相関を用いてパターンを検出し、CatBoostアルゴリズムでそれらを分類します。
MQL5におけるタイムギャップ分析(第1回):基本インジケータの構築
タイムギャップ分析は、市場の反転が起こる可能性のあるポイントを特定するための手法です。本記事では、タイムギャップとは何か、その解釈方法、そして市場への大口資金の流入を検出するためにどのように活用できるかについて解説します。
プライスアクション分析ツールキットの開発(第29回):Boom & Crash Interceptor EA
Boom & Crash Interceptor EAは、チャートを能動的なアラートシステムへと変貌させます。超高速の価格変動スキャン、ボラティリティ急増の検出、トレンド確認、そしてピボットゾーンフィルタを組み合わせることで、爆発的な値動きをいち早く捉えます。鮮明な緑色の「Boom」矢印と赤色の「Crash」矢印が売買判断をサポートし、市場の急騰・急落スパイクをこれまで以上に効果的に捉え、活用できるようになります。本記事では、その仕組みと、このツールがトレードにおける次の重要な優位性となり得る理由を詳しく解説します。
バックトラッキング探索アルゴリズム(BSA)
もし最適化アルゴリズムが過去の探索経路を記憶し、その記憶を使ってより良い解を見つけられるとしたらどうでしょうか。BSAはまさにそれを実現し、探索と実績のある探索方向の再利用をバランスよく両立させます。本記事では、そのアルゴリズムの秘密を解き明かします。シンプルなアイデア、最小限のパラメータ、そして安定した結果が特徴です。