MQL5における統計とデータの分析に関する記事

数学的なモデルと確率の法則は多くのトレーダーにとって興味深いでしょう。数学はテクニカルインディケータの基本であり、トレーディングの結果を分析しストラテジーを開発するためには統計が必要です。

あいまいなロジック、デジタルフィルタ、マーケットプロファイル、コホーネンマップ、ニューラルガス、そしてトレーディングに使うことができる多くの他のツールについて読んでください。

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トレード履歴のカスタム表示とレポート図の作成

この記事では、トレード履歴を評価するためのカスタム・メソッドについて説明します。 2つのクラスが、ヒストリーを分析するために書かれ、ダウンロード可能です。 最初のトレード履歴を収集し、要約表として表します。 2番目は、統計情報を扱います。: 変数を計算し、トレード結果のより効率的な評価チャートを構築します。

ハースト指数の計算

ハースト指数とその計算アルゴリズムの背後にある考え方について紹介します。 金融相場セグメントの数を分析し、MT5でフラクタル解析をする方法を説明します。

取引口座モニタリングは不可欠なトレーダーツールです。

取引口座モニタリングでは、完了したすべての取引に関する詳細なレポートが提供されます。すべての取引統計は自動的に収集され、わかりやすい図やグラフとして提供されます。

ろうそく足パターンの分析

日本式のろうそく足チャートの構築とろうそく足パターンの分析は技術分析のすばらしい領域となっています。ろうそく足の利点はデータ内部の動きを追跡できるデータ表現になっていることです。本稿では、ろうそく足タイプとパターン分類を分析し、 またろうそく足パターンを決定するインディケータについてお伝えしていきます。

古典的な隠れたダイバージェンスを解釈する新しいアプローチ

この記事は、ダイバージェンス構造の古典的なメソッドを考慮し、新しいダイバージェンスの解釈メソッドを提供します。 この新しい解釈法に基づいてトレード戦略を策定しました。 この戦略についても、この記事で説明します。

MetaTrader 5での自己組織化機能マップ(Kohonenマップ)の使用

自己組織化機能マップ(Kohonenマップ)の最も興味深い特徴に一つとして、データを監視することなく分類するという点です。基礎的な形式では、入力データの類似マップを作成します。SOMマップは、高次元のデータの分類とビジュアル化のために使用することができます。この記事では、Kohnenマップのいくつかの簡単な使用方法を紹介します。

ランダムフォレストの予測トレンド

本稿は Forex における通貨ペアのロングおよびショートポジションを予測するパターンを自動検索するための Rattle パッケージの使用について考察を行います。本稿は初心者トレーダーにも経験あるトレーダーにも有用な内容です。

機械学習モデルの評価と変数の選択

この記事では、機械学習モデルで使用する入力変数(予測変数)の選択、前処理および評価の詳細に焦点を当てています。新しいアプローチと予測分析とモデルの可能性と過学習への影響を考慮します。モデルを使用した全体的な結果は、この段階の結果に依存します。予測変数の選択に、新しい、オリジナルなアプローチを提供します。

取引における様々な移動平均の比較

7種類の移動平均(MA)が検討されており、それに対応する取引戦略が開発されています。単一の取引戦略における様々なMAのテストと比較が行われ、与えられた移動平均の適用の比較パフォーマンス特性が提供されています。

経験的モード分解メソッドのイントロダクション

この記事は、経験的モード分解メソッド(EMD)に読者が慣れ親しむことが目的です。Hilbert-HUang変換の基礎部分であり、非定常・非線形的プロセスからデータを分析することを意図されています。この記事はこのメソッドの実装について紹介し、また、その特徴や使用例も提示しています。

チャート上で選択したシグナルの取引を分析する方法

トレードシグナルサービスは、飛躍的に発展しています。シグナルプロバイダーに自分の資金を任せつつも、デポジットを失うリスクは最小限にしたいものです。このトレードシグナルについて理解するにはどうればいいのでしょうか?また利益を得ることができるシグナルを見つけるにはどうしたらいいのでしょうか?この記事では、チャート上でトレードシグナルを視覚的に分析する為のツールを作成する方法をご紹介します。

指数平滑法を用いた時系列予測

この記事は、読者に短期間の時系列分析にて使用される指数平滑法モデルに馴染みを持ってもらうことを目的としています。加えて、最適化や予測結果の評価に関連する問題も扱い、スクリプトやインジケーターのいくつかの例を提供します。この記事は、指数平滑法モデルに基づいた予測の原則の初歩の知識として役に立つと思います。

モンテカルロ法を適用したトレーディング戦略の最適化

トレード口座でロボットを起動する前に、通常はテストを行い、ヒストリー上で最適化します。 しかし、ここで合理的な質問が発生します: 過去の結果は、未来で役に立つだろうか。 この記事では、モンテカルロ法を適用してトレード戦略の最適化のカスタム基準を構築するメソッドについて説明します。 さらに、EA の安定性基準を考慮します。

トレーダーのリスクを低減するには

金融市場における取引には広範囲のリスクがつきもので、これらは取引システムのアルゴリズムで考慮されるべきです。そのようなリスクを低減することは、取引で利益を得るために最も重要な課題です。

最適化管理(パートII): キーオブジェクトとアドオンロジックの作成

本稿は、以前の最適化管理用のグラフィカルインターフェイスの作成に関する記事の続きです。本稿では、アドオンのロジックについて検討しています。MetaTrader

エキスパートアドバイザの自己最適化:進化的遺伝的アルゴリズム

この記事では、進化的アルゴリズムにある主要な原理と、その多様性および特徴について検証します。実験を使用した簡単なエキスパートアドバイザの例では、最適化が私達の取引システムに何をもたらすかを見ていきます。遺伝的、進化的、またその他のタイプの最適化を実装するプログラムのセットを検証し、取引システムのパラメータの最適化や予測変数のセットの最適化時の適用例をご紹介します。

SQL と MQL5:SQLite データベースとの連携

本稿はご自身のプロジェクトで SQL を利用することに興味のある開発者を対象としています。ここではSQLite の機能性とメリットについて説明します。SQLite の特別な知識は必要ありませんが、SQL の最小限の知識があれば役に立つと思います。

未知の確率密度関数のカーネル密度推定

本稿では、未知の確率密度関数のカーネル密度推定を可能にするプログラム作成に取り組みます。そしてタスク実行のためにカーネル密度推定法を選択しました。本稿にはメソッドのソフトウェア実装コード、その使用例、説明が述べられています。

ランダムウォーク理論とトレンドインディケータ

ランダムウォークは現実のマーケットデータと実によく似ていますが、大きな特徴がいくつかあります。本稿ではコインン投げゲームを使用するシミュレーションでランダムウォークのプロパティを考察します。データのプロパティを調査するためトレンドインディケータを作成します。

遺伝的アルゴリズム - とても簡単です!

この記事では、執筆者は遺伝的アルゴリズムを使用した進化計算について紹介しています。例を用いながらアルゴリズムの機能について紹介し、実用的な推奨される用例を提示しています。

Rを使って高速化したMQL5の統計分布

Rで実装されている基本的な統計分布を操作するための関数を紹介します。コーシー、ワイブル、正規、対数正規、ロジスティック、指数、均一、ガンマ分布、カイ 2 乗、中央と非心 beta スチューデントの t 分布、F 分布フィッシャーの離散二項および否定的な二項分布、幾何学、幾何とポアソン分布。これらのモデルに実際の分布の適合性の程度を評価できるように、分布の理論的モーメントを計算する関数があります。

インジケーターへのエントリの解決

トレーダーにはさまざまな事態が発生します。 多くの場合、勝ちトレードは、負けトレードと照らし合わせながら、戦略を再構成することができます。 どちらの場合でも、既知のインジケーターとトレードを比較します。 この記事では、インジケーターを使ったトレードの比較方法を考察します。

確率をトレードギャップに適用する

この記事では、トレード戦略の作成とテストに確率と数学的統計手法を適用します。 また、価格とランダムウォークの差を使用して、最適なトレードリスクを探します。 価格がゼロドリフトランダムウォークのように振る舞うならば、収益性の高いトレードは不可能であることが証明されています。

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第14部): 銘柄オブジェクト

本稿では、銘柄コレクションを作成するための基本オブジェクトとなる銘柄オブジェクトクラスを作成します。このクラスによって、さらなる分析と比較に必要な銘柄のデータを取得できるようになります。

ボックスーコックス変換

この記事は、読者がボックスーコックス変換について詳しく知ることができることを意図されています。使用方法に関して取り組まれ、ランダムなシーケンスと実際の取引価格での変換率を評価を行うものに関しての例がいくつか提示されています。

ファジーロジックの概要

ファジーロジックは、数学的論理と集合論の境界を拡張します。この記事では、マムダニ型とスゲノ型モデルを使用して、2つのファジー推論システムを説明し、ファジー理論の基本的な原則を取り扱います。MQL5FuzzyNetライブラリを使用して、これら2つのシステムに基づいてファジーモデルの実装について説明します。

950のウェブサイトがメタクオーツの経済指標カレンダーをブロードキャスト

このウィジェットによって、ウェブサイトには世界最大経済の500の指標と指数の詳細なリリーススケジュールが提供され、トレーダーは、ウェブサイトのメインコンテンツに加えて、説明やグラフとともに、重要なイベントの最新情報をすばやく受け取ることができます。

ディープニューラルネットワーク(その3)サンプル選択と次元削減

本稿は、ディープニューラルネットワークに関する一連の記事の続きです。ここでは、ニューラルネットワークの訓練データの準備に当たってのサンプルの選択(ノイズ除去)、入力データの次元数の削減、及びデータセットの訓練/検証/テストセットへの分割を検討します。

シグナルのクイック評価:トレーディング、ドローダウン/ロードとMFE/ MAE配信チャート

購読者は、多くの場合、シグナルプロバイダーのアカウントの総成長を分析することによって、適切なシグナルを検索します。しかし、特定のトレード戦略の潜在的なリスクを分析することも重要です。この記事では、その性能に基づいてトレードシグナルを評価するための簡単かつ効率的な方法を紹介します。

インジケータのバッファや配列を使わずにヒストグラムを形成する統計分布

この記事では、グラフィックメモリの助けを借りて、相場の統計的分布ヒストグラムをプロットする可能性について説明します。サンプルのヒストグラムと mql5のグラフィカルオブジェクトの「非表示」関数があります。

ベイズ分類器及び特異スペクトル解析法に基づく指標を用いた市場動向の予測

本稿では、ベイズの定理に基づいた特異スペクトル解析(SSA)と重要な機械学習法の予測機能を組み合わせて、時間効率の良い取引のための推奨システムを構築するというイデオロギーと方法論について検討します。

MetaTrader5 と Python インテグレーション: データの受信と送信

包括的なデータ処理には広範なツールが必要であり、多くの場合、1つのアプリケーションのサンドボックスの範疇を超えています。 専門のプログラミング言語は、データ、統計、機械学習の処理と分析に使用されます。 データ処理の主要なプログラミング言語の1つは Python です。 この記事では、ソケットを使用して MetaTrader5 と Python を接続する方法、およびターミナル API

Growing Neural Gas: MQL5への実装

本稿では、Growing neural gas (GNG)と呼ばれるクラスタの適用アルゴリズを実装するムMQL5プログラム開発方法をお見せしていきます。本稿は言語ドキュメンテーションを学習し、一定のプログラミングスキルがあり、神経情報科学分野の基礎知識がある方を対象としています。

プライスヒストグラム(マーケット特性)とMQL5への導入

「マーケットプロファイル」は非常に優秀な思索家、

制御された最適化: シミュレーティットアニーリング

MetaTrader5トレーディングプラットフォームのストラテジーテスターは、パラメータと遺伝的アルゴリズムの完全な検索、つまり、2 つの最適化オプションのみを提供します。 この記事では、トレーディング戦略を最適化するための新しいメソッドを提案します (シミュレーティットアニーリング)。 このメソッドのアルゴリズム、実装、およびEAへの統合を考察します。 開発したアルゴリズムは移動平均 EA

アジアセッション中の夜間取引: どのように収益性を維持するか

この記事では、夜間取引の概念、および MQL5 におけるトレーディング戦略とその実装について扱います。 テストを通じ、適切な結論を下します。

トレードシグナルを購読選択する場合のチップステップバイステップガイド

このガイドは、シグナルサービス・トレードシグナルのテスト・要求されたシグナルを調べるアプローチシステムのためのものであり、潜在性・リスク・トレード意図・様々な口座タイプや金融ツールで稼働するという基準を満たします。