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。数学はテクニカル指標の基本であり、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、その他のトレーディングに使用できる多くのツールについてご覧ください。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第29回）：MLPの学習率についての続き
エキスパートアドバイザー(EA)のパフォーマンスに対する学習率の感度を、主に適応学習率を調べることでまとめます。これらの学習率は、訓練の過程で層の各パラメータごとにカスタマイズすることを目的としており、潜在的な利点と期待されるパフォーマンスの差を評価します。
人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)：テストと結果
この記事では、人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)の探索を続け、コードの詳細を掘り下げるとともに、残りのメソッドについて考察します。ご存じのとおり、このモデルにおける各蜂は個別のエージェントとして表現されており、その行動は内部情報、外部情報、および動機付けの状態に依存します。さまざまな関数を用いてアルゴリズムをテストし、その結果を評価表としてまとめて提示します。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第23回）FOREX (IV)
これで、ティックをバーに変換したのと同じ時点で作成がおこなわれます。こうすることで、変換プロセス中に問題が発生した場合、すぐにエラーに気づくことができます。これは、早送り中にチャート上に1分足を配置するコードと同じコードが、通常のパフォーマンス中に足を配置する位置決めシステムにも使用されるためです。言い換えれば、このタスクを担当するコードは他の場所には複製されません。このようにして、メンテナンスと改善の両方においてはるかに優れたシステムが得られます。
母集団最適化アルゴリズム：ボイドアルゴリズム
この記事では、動物の群れ行動のユニークな例に基づいたボイドアルゴリズムについて考察しています。その結果、ボイドアルゴリズムは、「群知能（Swarm Intelligence）」の名の下に統合されたアルゴリズム群全体の基礎となった。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第33回）：ガウス過程カーネル
ガウス過程カーネルは正規分布の共分散関数であり、予測において役割を果たす可能性があります。MQL5のカスタムシグナルクラスで、このユニークなアルゴリズムを探求し、プライムエントリシグナルやエグジットシグナルとして活用できるかを検証しました。
ニュース取引が簡単に（第5回）：取引の実施(II)
この記事では、取引管理クラスを拡張し、ニュースイベントを取引するための買い逆指値注文（買いストップ注文）と売り逆指値注文（売りストップ注文）を追加します。また、オーバーナイト取引を防ぐために、これらの注文に有効期限の制約を実装します。さらに、逆指値注文（ストップ注文）を使用する際に発生しうるスリッページ、特にニュースイベント中に発生する可能性のあるスリッページを防止または最小限に抑えるために、スリッページ関数をエキスパートアドバイザー(EA)に組み込みます。
スイングエントリーモニタリングEAの開発
年末が近づくと、多くの長期トレーダーは市場の過去を振り返り、その動きや傾向を分析して、将来の動向を予測しようとします。この記事では、MQL5を用いて長期エントリーの監視をおこなうエキスパートアドバイザー(EA)の開発について解説します。手動取引や自動監視システムの不在によって、長期的な取引チャンスを逃してしまうという課題に取り組むことが本稿の目的です。今回は、特に取引量の多い通貨ペアの一つを例に挙げ、効果的な戦略を立案しながらソリューションを構築していきます。
エキスパートアドバイザーの堅牢性テスト
戦略開発には、多くの複雑な要素が含まれていますが、これらの多くは初心者トレーダーには十分に伝えられていません。その結果、私自身を含め多くのトレーダーが、こうした教訓を痛みを伴う経験を通じて学ぶことになりました。この記事では、MQL5で戦略を開発する際に初心者トレーダーが直面しがちな一般的な落とし穴について、私の観察に基づいて解説します。EAの信頼性を見極め、簡単に実践できる方法で自作EAの堅牢性を検証するための、さまざまなヒントやコツ、具体例を紹介します。本記事の目的は、読者がEA購入時の詐欺を回避し、自身の戦略開発での失敗を未然に防げるよう支援することです。
デイトレードLarry Connors RSI2平均回帰戦略
Larry Connorsは著名なトレーダー兼著者であり、特に2期間RSI (RSI2)などのクオンツトレーディングや戦略で知られています。RSI2は短期的な買われすぎ・売られすぎの市場状況を識別するのに役立ちます。本記事では、まず私たちの研究の動機を説明し、その後Connorsの代表的な3つの戦略をMQL5で再現し、S&P 500指数CFDのデイトレードに適用していきます。
データサイエンスとML（第36回）：偏った金融市場への対処
金融市場は完全に均衡しているわけではありません。強気の市場もあれば、弱気の市場もあり、どちらの方向にも不確かなレンジ相場を示す市場もあります。このようなバランスの取れていない情報を用いて機械学習モデルを訓練すると、市場が頻繁に変化するため、誤った予測を導く原因になります。この記事では、この問題に対処するためのいくつかの方法について議論していきます。
リプレイシステムの開発（第40回）：第2段階の開始(I)
今日は、リプレイ/シミュレーターシステムの新しい段階について話しましょう。この段階で、会話は本当に面白くなり、内容もかなり濃くなります。記事を熟読し、そこに掲載されているリンクを利用することを強くお勧めします。そうすることで、内容をより深く理解することができます。
市場イベント予測のための因果ネットワーク分析(CNA)とベクトル自己回帰モデルの例
この記事では、MQL5で因果ネットワーク分析(CNA: Causal Network Analysis)とベクトル自己回帰(VAR: Vector Autoregression)デルを使用した高度な取引システムを実装するための包括的なガイドを紹介します。これらの手法の理論的背景をカバーし、取引アルゴリズムにおける主要な機能を詳細に説明し、実装のためのサンプルコードも含んでいます。
リプレイシステムの開発（第34回）：発注システム (III)
今回は、構築の第一段階を完成させます。この部分はかなり短時間で終わりますが、前回までに説明しなかった詳細をカバーします。多くの方が理解していない点をいくつか説明します。なぜShiftキーやCtrlキーを押さなければならないかご存じでしょうか。
リプレイシステムの開発（第64回）：サービスの再生(V)
この記事では、コード内の2つのエラーを修正する方法について説明します。ただし、初心者プログラマーの皆さんに、物事が必ずしも期待どおりに進むとは限らないことを理解してもらえるよう、できるだけわかりやすく解説したいと思います。いずれにせよ、これは学びの機会です。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。ここで紹介する内容は教育目的のみに限定されており、提示された概念を探求すること以外の目的でこのアプリケーションを最終的な文書と見なすべきではありません。
リプレイシステムの開発（第69回）：正しい時間を知る(II)
今日は、iSpread機能がなぜ必要なのかについて考察します。同時に、ティックが1つも存在しない状況で、システムがどのようにバーの残り時間を通知するのかについても理解を深めていきます。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを利用することは避けてください。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第31回）：損失関数の選択
損失関数は、機械学習アルゴリズムの重要な指標です。これは、与えられたパラメータセットが目標に対してどれだけうまく機能しているかを定量的に評価し、学習プロセスにフィードバックを提供する役割を果たします。本記事では、MQL5のカスタムウィザードクラスを使って、損失関数のさまざまな形式を探っていきます。
MQL5における段階的特徴量選択
この記事では、MQL5で実装された段階的特徴量選択の修正バージョンを紹介します。このアプローチは、Timothy Masters著の「Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C」で概説されている手法に基づいています。
リプレイシステムの開発（第70回）：正しい時間を知る(III)
この記事では、CustomBookAdd関数を適切かつ効果的に使う方法について見ていきます。一見シンプルに見えるこの関数ですが、実際には多くの細かな注意点があります。たとえば、マウスインジケーターに対してカスタム銘柄がオークション中なのか、取引中なのか、市場が閉まっているのかを伝えることができます。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを利用することは避けてください。
人工生態系ベースの最適化(AEO)アルゴリズム
この記事では、初期の解候補集団を生成し、適応的な更新戦略を適用することで、生態系構成要素間の相互作用を模倣するメタヒューリスティック手法、人工エコシステムベース最適化(AEO: Artificial Ecosystem-based Optimization)アルゴリズムについて検討します。AEOの動作過程として、消費フェーズや分解フェーズ、さらに多様なエージェント行動戦略など、各段階を詳細に説明します。あわせて、本アルゴリズムの特徴と利点についても紹介します。
リスク管理への定量的なアプローチ：PythonとMetaTrader 5を使用してVaRモデルを適用し、多通貨ポートフォリオを最適化する
この記事では、複数通貨ポートフォリオの最適化におけるバリュー・アット・リスク(VaR: Value at Risk)モデルの可能性について探ります。PythonのパワーとMetaTrader 5の機能を活用し、効率的な資本配分とポジション管理のためにVaR分析をどのように実装するかを紹介します。理論的な基礎から実践的な実装まで、アルゴリズム取引における最も堅牢なリスク計算手法の一つであるVaRの応用に関するあらゆる側面を取り上げています。
外国為替平均回帰戦略のためのカルマンフィルター
カルマンフィルターは、価格変動のノイズを除去して金融時系列の真の状態を推定するために、アルゴリズム取引で用いられる再帰的なアルゴリズムです。新しい市場データに基づいて予測を動的に更新するため、平均回帰のような適応型戦略において非常に有用です。本記事ではまず、カルマンフィルターの計算方法と実装について紹介します。次に、このフィルターをクラシックな平均回帰型の外国為替(FX)戦略に適用する例を示します。最後に、異なる通貨ペアにおいてカルマンフィルターと移動平均を比較し、さまざまな統計分析をおこないます。
リプレイシステムの開発（第33回）：発注システム（II）
今日も発注システムの開発を続けます。ご覧のように、他の記事ですでに紹介したものを大量に再利用することになります。とはいえ、この記事にはささやかなご褒美があります。まず、デモ口座からでもリアル口座からでも、取引サーバーで使えるシステムを開発します。MetaTrader 5プラットフォームを幅広く活用し、当初から必要なサポートをすべて提供します。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第22回）：FOREX (III)
このトピックに関する記事は今回で3回目になりますが、株式市場とFOREX市場の違いをまだ理解していない方のために説明しなければなりません。大きな違いは、FOREXでは、取引の過程で実際に発生したいくつかのポイントに関する情報がないというか、与えられないということです。
MQL5における相関分析の要素：ピアソンのカイ二乗検定による独立性と相関比
この記事では相関分析の古典的なツールについて考察します。簡潔な理論的背景と、ピアソンのカイ二乗独立性検定および相関比の実践的な実装に重点が置かれています。
PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング（第2回）：価格の角度
MQL5フォーラムには、価格変動の傾斜を計算する方法についての支援を求める投稿が多数あります。この記事では、取引したい市場における価格の変化によって形成される角度を計算する1つの方法を説明します。さらに、この新しい特徴量の設計に追加の労力と時間を投資する価値があるかどうかについてもお答えします。M1でUSDZARペアを予測する際に、価格の傾斜によってAIモデルの精度が向上するかどうかを調査します。
時間、価格、ボリュームに基づいた3Dバーの作成
この記事では、多変量3D価格チャートとその作成方法について詳しく説明します。また、3Dバーが価格反転をどのように予測するか、PythonとMetaTrader 5を使ってリアルタイムでこれらのボリュームバーをプロットする方法についても考察します。
リプレイシステムの開発（第39回）：道を切り開く(III)
開発の第2段階に進む前に、いくつかのアイデアを修正する必要があります。MQL5に必要なことをさせる方法をご存知ですか。ドキュメントに書かれている以上のことをしようとしたことはありますか。そうでないなら、準備をしましょう。ここでは、ほとんどの人が普段やらないことをやるからです。
彗尾アルゴリズム(CTA)
この記事では、ユニークな宇宙物体である彗星と、太陽に接近する際に形成されるその印象的な尾にインスパイアされた「彗尾最適化アルゴリズム(CTA: Comet Tail Algorithm)」について考察します。このアルゴリズムは、彗星とその尾の運動の概念に基づき、最適化問題の最適解を見つけることを目的としています。
PythonとMQL5による多銘柄分析（第2回）：ポートフォリオ最適化のための主成分分析
取引口座のリスク管理は、すべてのトレーダーにとっての課題です。MetaTrader 5で、さまざまな銘柄に対して高リスク、中リスク、低リスクモードを動的に学習する取引アプリケーションを開発するにはどうすればよいでしょうか。PCA（主成分分析）を使用することで、ポートフォリオの分散をより効果的に管理できるようになります。MetaTrader 5から取得した市場データを基に、これら3つのリスクモードを学習するアプリケーションの作成方法を説明します。
Developing a Replay System (Part 36): Making Adjustments (II)
One of the things that can make our lives as programmers difficult is assumptions. In this article, I will show you how dangerous it is to make assumptions: both in MQL5 programming, where you assume that the type will have a certain value, and in MetaTrader 5, where you assume that different servers work the same.
雲モデル最適化(ACMO)：実践編
この記事では、ACMO（Atmospheric Cloud Model Optimization：雲モデル最適化）アルゴリズムの実装について、さらに詳しく掘り下げていきます。特に、低気圧領域への雲の移動および水滴の初期化と雲間での分布を含む降雨シミュレーションという2つの重要な側面に焦点を当てます。また、雲の状態を管理し、環境との相互作用を適切に保つために重要な役割を果たす他の手法についても紹介します。
リプレイシステムの開発（第56回）：モジュールの適応
モジュール同士はすでに適切に連携していますが、リプレイサービスでマウスポインタを使用しようとするとエラーが発生します。次のステップに進む前に、この問題を修正する必要があります。さらに、マウスインジケーターのコードにある別の問題も修正します。この修正によって、今回のバージョンは最終的に安定し、洗練されたものになります。
最適化アルゴリズムの効率における乱数生成器の品質の役割
この記事では、メルセンヌ・ツイスタ乱数生成器を取り上げ、MQL5の標準的な乱数生成器と比較します。また、乱数生成器の品質が最適化アルゴリズムの結果に与える影響についても調べます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第46回）：一目均衡表
一目均衡表はトレンド識別システムとして機能する有名な日本の指標です。以前の同様の記事と同様に、パターンごとにこれを調べ、MQL5ウィザードライブラリクラスとアセンブリの助けを借りて、その戦略とテストレポートも評価します。
データサイエンスとML（第42回）：PythonでARIMAを用いた外国為替時系列予測、知っておくべきことすべて
ARIMAは自己回帰和分移動平均(Auto Regressive Integrated Moving Average)の略称で、強力な従来の時系列予測モデルです。このモデルは、時系列データ内の急上昇や変動を検出する機能により、次の値を正確に予測できます。この記事では、ARIMAが何であるか、どのように機能するか、市場での次の価格を高い精度で予測する際に何ができるかなどについて説明します。
リプレイシステムの開発（第45回）：Chart Tradeプロジェクト(IV)
この記事の主な目的は、C_ChartFloatingRADクラスの紹介と説明です。Chart Trade指標は、非常に興味深い方法で機能しています。チャート上のオブジェクトの数はまだ少ないものの、期待通りの機能を実現しています。指標の値は編集可能ですが、その実現方法については疑問が残るかもしれません。この記事を読めば、これらの疑問が解消されるでしょう。
亀甲進化アルゴリズム(TSEA)
これは、亀の甲羅の進化にインスパイアされたユニークな最適化アルゴリズムです。TSEAアルゴリズムは、問題に対する最適解を表す構造化された皮膚領域が徐々に形成される様子をエミュレートします。最良の解は「硬く」なり、外側に近い位置に配置され、成功しなかった解は「柔らかい」ままで内側に留まります。このアルゴリズムは、質と距離に基づく解のクラスタリングを利用し、成功率の低い選択肢を保持しながら、柔軟性と適応性を提供します。