MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミングと使用に関する記事

本稿では、多通貨の価格設定をシミュレートする数理モデルを作成し、前回理論計算から始めた取引効率を高めるメカニズム探求の一環として、分散原理の研究を完成させます。

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。

MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。今回は、ルールと単位元を含むことで、圏論を他のデータ分類法と一線を画す始域（集合）としてモノイドを紹介します。

ジョセフ・フーリエによって導入されたフーリエ変換は、複雑なデータの波動点を単純な構成波に分解する手段です。この記事では、トレーダーにとって有益なこの機能を見ていきます。

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。

この記事では、トレンド（上昇トレンド、下降トレンド、横ばい）やチャートパターン（ダブルトップ、ダブルボトム）などの値動きのパターンをMQL5によって自動的に検出する方法を提供します。

この記事では、パーセプトロンを自給自足の価格予測ツールとして使用する例として、一般的な概念と最もシンプルな既製のエキスパートアドバイザー(EA)を紹介し、その最適化の結果について説明します。

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。

ニューラルネットワークはトレーダーのツールキットの究極のツールです。この仮定が正しいかどうかを確認してみましょう。MetaTrader 5は、取引でニューラルネットワークを使用するための自立した媒体としてアプローチされています。簡単な説明が記載されています。

MQL5によって価格のローソク足パターンを自動的に検出する方法を学ぶ新しい記事です。

圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQL5コミュニティでは今のところ比較的知られていません。この連載では、その概念のいくつかを紹介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。

常に株式市場を予測しようとするのにお疲れでないでしょうか。より多くの情報に基づいた投資判断をするための水晶玉があったらとお思いでしょうか。自己学習型ニューラルネットワークは、あなたが探していたソリューションかもしれません。この記事では、これらの強力なアルゴリズムが、株式市場を凌駕する「波に乗る」のに役立つのかどうかを探ります。膨大な量のデータを分析し、パターンを特定することで、自己訓練されたニューラルネットワークは、しばしば人間のトレーダーよりも精度の高い予測をおこなうことができます。この最先端のテクノロジーを使って、利益を最大化し、よりスマートな投資判断をおこなう方法をご紹介します。

最も人気のあるテクニカル指標を使用して取引システムを設計する方法についての連載を続けます。今回の新しいテクニカルツールはフィボナッチです。この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びます。

前回の記事で説明した強化学習モデルでは、元のデータ内のさまざまなオブジェクトを識別できる畳み込みネットワークのさまざまなバリアントを使用しました。畳み込みネットワークの主な利点は、場所に関係なくオブジェクトを識別できることです。同時に、畳み込みネットワークは、オブジェクトやノイズのさまざまな変形がある場合、常にうまく機能するとは限りません。これらは、関係モデルが解決できる問題です。

これは、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ための連載の新しい記事です。今回はビル・ウィリアムズの「マーケット・ファシリテーション・インデックス(BW MFI、Bill Williams' Market Facilitation Index)」を取り上げます。

この記事では、実験と非標準的な方法を使用して収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5を使用します。簡単に説明します。

この記事は、道徳的期待値についてです。取引でのその使用のいくつかの例と、その助けを借りて達成できる結果を見ていきます。

強化学習アルゴリズムの研究を続けます。これまで検討してきたすべてのアルゴリズムでは、あるシステム状態から別の状態への遷移ごとに、エージェントがそれぞれの行動を評価できるようにするための報酬方策を作成する必要がありました。しかし、この方法はかなり人工的なものです。実際には、行動と報酬の間には、ある程度の時間差があります。今回は、行動から報酬までの様々な時間の遅れを扱うことができるモデル訓練アルゴリズムに触れてみましょう。

分散型Q学習アルゴリズムの研究を続けます。以前の記事では、分散型の分位数Q学習アルゴリズムについて検討しました。最初のアルゴリズムでは、与えられた範囲の値の確率を訓練しました。2番目のアルゴリズムでは、特定の確率で範囲を訓練しました。それらの両方で、1つの分布のアプリオリな知識を使用し、別の分布を訓練しました。この記事では、モデルが両方の分布で訓練できるようにするアルゴリズムを検討します。

今回は、MetaTrader5でのバイナリーオプション戦略の確認と最適化をおこないます。

分散型Q学習の研究を続けます。今日は、この方法を反対側から見てみましょう。価格予測問題を解決するために、分位点回帰を利用する可能性を検討します。

この記事では、「どうやって正しいエキスパートアドバイザーを選べばいいのか」という問いに答えようと思います。ポートフォリオに最適なのはどれでしょうか。また、市場で入手できる大規模な取引ボットリストをどのようにフィルタリングすればいいのでしょうか。この記事では、エキスパートアドバイザーを却下するための20の明確で強力な基準を紹介します。それぞれの基準が提示され、よく説明されているので、より持続的な判断ができ、より収益性の高いエキスパートアドバイザーを集めることができるようになります。

この連載では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5にアプローチします。