MQL5における統計とデータの分析に関する記事

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。

関数同定問題は、研究対象のデータセットをマッピングする基本モデルがどのようなものであるかについて、最小限の仮定から始める回帰の形式です。ベイズ法やニューラルネットワークでも実装可能ですが、ここでは遺伝的アルゴリズムによる実装が、MQL5ウィザードで使用可能なExpertSignalクラスのカスタマイズにどのように役立つかを見ていきます。

ついに、Chart Trade指標はEAと相互作用を開始し、情報をインタラクティブに転送できるようにします。そこで今回は、この指標を改良し、どのEAでも使えるような機能的なものにします。これにより、Chart Trade指標にアクセスし、実際にEAに接続されているかのように操作できるようになります。しかし、以前よりもずっと興味深い方法でそれをおこなうつもりです。

ここでは、ACSアルゴリズムの進化、つまり収束特性とアルゴリズムの効率性を向上させることを目的とした3つの変更について検討します。主要な最適化アルゴリズムの1つを変換します。行列の修正から母集団形成に関する革新的なアプローチまでをカバーします。

この記事では、MQL5を使用してパラボリックSAR戦略を基にした取引戦略を自動化する方法について説明します。効果的なエキスパートアドバイザー(EA)を創り出します。このEAは、パラボリックSAR指標によって識別されたトレンドに基づいて取引を実行します。

パー​​セプトロン（単一隠れ層ネットワーク）は、基本的な自動取引に精通していて、ニューラルネットワークを試してみようとしている人にとって、優れた入門編となります。エキスパートアドバイザー(EA)用のMQL5ウィザードクラスの一部であるシグナルクラスアセンブリでこれをどのように実現できるかを段階的に見ていきます。

本稿では、自然界における鳥の群れの集団的な相互作用に着想を得た、鳥の群れに基づくアルゴリズム(BSA)を探求します。飛行、警戒、採餌行動の切り替えなど、BSAの個体にはさまざまな探索戦略があるため、このアルゴリズムは多面的なものとなっています。鳥の群れ、コミュニケーション、適応性、先導と追随の原理を利用し、効率的に最適解を見つけます。

この記事では、「FREL:A stable feature selection algorithm」と題された学術論文に記載された、Feature Weighting as Regularized Energy-Based Learningと呼ばれる特徴量選択アルゴリズムの実装を紹介します。

これで、リプレイ/シミュレーションシステムで使用するEAの作成を開始できます。ただし、行き当たりばったりの解決策ではなく、何か改善策が必要です。にもかかわらず、最初の複雑さに怯んではなりません。どこかで始めることが重要で、そうでなければ、その課題を克服しようともせずに、その難しさを反芻してしまうことになります。それこそがプログラミングの醍醐味であり、学習、テスト、徹底的な研究を通じて障害を克服することです。

この記事では、C_Mouseクラスを実装します。このクラスは、最高水準でプログラミングする能力を提供します。しかし、高水準や低水準のプログラミング言語について語ることは、コードに卑猥な言葉や専門用語を含めることではありません。逆です。高水準プログラミング、低水準プログラミングというのは、他のプログラマーが理解しやすいか、しにくいかという意味です。

アセンブリクラスで使用されているMQL5コードアーキテクチャの制限によって、複数の時間枠に基づく戦略は、デフォルトではウィザードで組み立てられたEAではテストできません。今回は、二次移動平均を使用したケーススタディで、複数の時間枠を使用する戦略について、この制限を回避する可能性を探ります。

この記事では、MQL5における複数のアンサンブル学習手法の実装を紹介し、それらの手法がさまざまな状況下でどの程度有効かを検証します。

以前は、個々のインスタンスの最適化が実施されたのと同じ期間においてのみ、共同運用の結果を改善する目的で、取引戦略インスタンスグループの選択を評価しました。フォワード期間中に何が起こるか見てみましょう。

数十年にわたり、トレーダーは破産リスクを最小限に抑えつつ長期的な資産成長を最大化する手法として、ケリー基準の公式を活用してきました。しかし、単一のバックテスト結果に基づいてケリー基準を盲目的に適用することは、個人トレーダーにとって非常に危険です。というのも、実際の取引では時間の経過とともに取引優位性が薄れ、過去の実績は将来の結果を保証するものではないからです。本記事では、Pythonによるモンテカルロシミュレーションの結果を取り入れ、MetaTrader 5上で1つ以上のエキスパートアドバイザー(EA)にケリー基準を現実的に適用するためのリスク配分アプローチを紹介します。

この記事では、ブローカーの観点から見て合法であり、外国為替市場において数千もの合成価格を生成・分析し、利益を上げるために取引をおこなう裁定取引システムの構築方法について解説します。

注意点が1つあります。この記事にはサービスコードは含まれておらず、次の記事でのみ提供されます。ただし、実際の開発の出発点として同じコードを使用するため、この記事ではその説明をおこないます。ですので、注意深く、そして忍耐強く読んでください。毎日、すべてがさらに面白くなっていきますので、次の記事を楽しみにお待ちください。

前に進む前に、いくつかのことを解決する必要があります。これらは実際には必要な修正ではなく、クラスの管理方法や使用方法の改善です。その理由は、システム内の何らかの相互作用によって障害が発生したということです。このような失敗をなくすために原因を突き止めようと試みましたが、すべて失敗に終わりました。例えば、C/C++でポインタや再帰を使用すると、プログラムがクラッシュしてしまいます。

本日は、Last価格に基づくシミュレーションを妨げていた制限を取り除き、このタイプのシミュレーションに特化した新しいエントリポイントをご紹介します。操作の仕組みはすべて、FOREX市場の原理に基づいています。この手順の主な違いは、BidシミュレーションとLastシミュレーションの分離です。ただし、時間をランダム化し、C_Replayクラスに適合するように調整するために使用された方法は、両方のシミュレーションで同じままであることに注意することが重要です。これは良いことです。特にティック間の処理時間に関して、一方のモードを変更すれば、もう一方のモードも自動的に改善されるからです。

今回は、もっと前にやりたかったことをようやく始めます。確固たる地盤がないため、この部分を公に発表する自信がありませんでした。今、私にはその根拠があります。この記事の内容を理解することにできるだけ集中することをお勧めします。単に読むだけではなくて、という意味です。ここで強調しておきたいのは、この記事を理解できなければ、それに続く記事の内容を理解することはできないということです。

強化学習は、教師あり学習、教師なし学習と並んで、機械学習における3つの主要な考え方の1つです。そのため、最適制御、つまり目的関数に最も適した長期的な方針を学習することに関心があります。このような背景から、ウィザードが作成したEAのMLPの学習プロセスにおいて、MLPがどのような役割を果たす可能性があるのかを探ります。

データのモデリングに「空間」と「時間」の両方の測定基準を使用する空間的時間的融合は、主にリモートセンシングや、私たちの周囲をよりよく理解するための他の多くの視覚ベースの活動で有用です。発表された論文のおかげで、トレーダーへの可能性を検証することで、その活用に斬新なアプローチを取ります。

データ分析における次元削減技術である主成分分析について、固有値とベクトルを用いてどのように実装できるかを考察します。いつものように、MQL5ウィザードで使用可能なExpertSignalクラスのプロトタイプの開発を目指します。

移動平均は、ほとんどのトレーダーが使用し、理解している非常に一般的な指標です。この記事では、MQL5ウィザードで組み立てられたエキスパートアドバイザー(EA)の中で、あまり一般的ではないかもしれない使用例を探っていきます。

本稿では、株式市場予測における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の動的統合を探求します。CNNのパターン抽出能力と、RNNの逐次データ処理能力を活用します。この強力な組み合わせが、取引アルゴリズムの精度と効率をどのように高めることができるかを見てみましょう。

この記事では、2進数遺伝的アルゴリズムやその他の集団アルゴリズムで使用されるさまざまな手法を探ります。選択、交叉、突然変異といったアルゴリズムの主な構成要素と、それらが最適化に与える影響について見ていきます。さらに、データの表示手法と、それが最適化結果に与える影響についても研究します。

この記事では、Pythonを使用して学習した隠れマルコフモデルをMetaTrader 5アプリケーションに統合する方法を示します。隠れマルコフモデルは、時系列データをモデル化するために使用される強力な統計的ツールであり、モデル化されるシステムは観測不可能な（隠れた）状態によって特徴付けられます。HMMの基本的な前提は、ある時刻にある状態にある確率は、その前のタイムスロットにおけるプロセスの状態に依存するということです。

取引量分析と機械学習技術、特にLSTMニューラルネットワークを組み合わせたアルゴリズム取引システムです。価格変動を中心に据えた従来の取引アプローチとは異なり、このシステムは市場の動きを予測するために取引量パターンとその導関数を重視します。この方法論には、取引量導関数分析（一次導関数および二次導関数）、取引量パターンのLSTM予測、および従来のテクニカル指標という3つの主要コンポーネントが組み込まれています。

シンプルな取引スクリプトから完全に機能するエキスパートアドバイザー(EA)に移行することで、取引エクスペリエンスが大幅に向上します。チャートを自動で監視し、バックグラウンドで重要な計算を実行し、さらに2時間ごとに定期的な更新を提供するシステムを想像してみてください。このEAは、的確な取引判断を下すために不可欠な主要指標を分析し、常に最新の情報を取得して戦略を効果的に調整できるようにします。

MQL5は、ユーザーの好みに合わせてカスタマイズ可能な自動売買システムを開発するための無限の可能性を提供します。複雑な数値計算も実行できることをご存知でしょうか。この記事では、自動売買戦略として日本の平均足手法を紹介します。

FOREX市場で作業するためのシステムを構築し続けます。この問題を解決するためには、まず、前のバーを読み込む前にティックの読み込みを宣言しなければなりません。これによって問題は解決されますが、同時にユーザーは構成ファイルの構造に従わざるを得なくなります。これは個人的にはあまり意味がありません。なぜなら、構成ファイルの内容を分析し、実行する役割を担うプログラムを設計することで、ユーザーが必要な要素を好きな順番で宣言できるようになるからです。