MQL5における統計とデータの分析に関する記事

長・短期記憶(LSTM: Long Short-Term Memory)は、長期的な依存関係を捉える能力に優れ、勾配消失問題にも対処できる、時系列データ処理に特化した再帰型ニューラルネットワーク(RNN: Recurrent Neural Network)の一種です。本記事では、LSTMを活用して将来のトレンドを予測し、トレンドフォロー型戦略のパフォーマンスを向上させる方法について解説します。内容は、主要な概念と開発の背景の紹介、MetaTrader 5からのデータ取得、そのデータを用いたPythonでのモデル学習、学習済みモデルのMQL5への統合、そして統計的なバックテストに基づく結果の分析と今後の展望までを含みます。

チャート上に表示された分析済みのメトリックを見るだけにとどまらず、Telegramとの統合によってブロードキャストを拡張するという、より広い視点へと移行しています。この機能強化により、Telegramアプリを通じて、重要な結果がモバイルデバイスに直接配信されるようになります。この記事では、この新たな取り組みを一緒に探っていきましょう。

この記事では、リプレイ/シミュレーションシステムをより効率的かつ安全に動作させるための変更点について解説します。また、クラスを最大限に活用したいと考えている方にも役立つ情報を取り上げます。さらに、クラスを使用する際にコードのパフォーマンスを低下させるMQL5特有の問題点を取り上げ、それに対する具体的な解決策についても説明します。

母集団の多様性が低いときに効率的に極小値を脱出して最大値に到達する能力という観点から、母集団最適化アルゴリズムの挙動を調べることを目的とした実験を続けます。研究結果が提供されます。

この記事では、クーロンの静電気力の法則に触発された人工電界アルゴリズム(AEFA: Artificial Electric Field Algorithm)を紹介します。このアルゴリズムは、荷電粒子とその相互作用を利用して複雑な最適化問題を解決するために電気現象をシミュレートします。AEFAは、自然法則に基づいた他のアルゴリズムと比較して、独自の特性を示します。

Soft Actor Criticは、Actorネットワーク1つとCriticネットワーク2つ、合計3つのニューラルネットワークを用いる強化学習アルゴリズムです。これらのモデルは、CriticがActorネットワークの予測精度を高めるように設計された、いわばマスタースレーブの関係で連携します。本連載では、ONNXの導入も兼ねて、こうした概念を、ウィザード形式で構築されたエキスパートアドバイザー(EA)内のカスタムシグナルとしてどのように実装・活用できるかを探っていきます。

この記事では、1分足のティックシミュレーションに関する問題を最終的に解決し、実際のティックと共存できるようにします。これにより、将来的なトラブルを回避することが可能になります。ここで提示される資料は教育目的のみに使用されます。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閲覧することは避けてください。

いくつかの概念は一見するとシンプルに思えるかもしれませんが、実際にそれを形にするのは想像以上に難しいことがあります。この記事では、平均回帰(Mean Reversion)戦略を用いて市場を巧みに分析するエキスパートアドバイザー(EA)の自動化に取り組んだ、革新的なアプローチをご紹介します。この魅力的な自動化プロセスの奥深さを、一緒に紐解いていきましょう。

私たちの総合ガイドで、VWAPの力を完全にマスターしましょう。MQL5とPythonを活用して、VWAP分析を取引戦略に統合する方法を学びます。市場に対する洞察を最大限に活かし、より良い取引判断を下せるようになりましょう。

惑星や星の位置は金融市場に影響を与えるのでしょうか。統計とビッグデータを武器に、星と株価チャートが交差する世界への刺激的な旅に出ましょう。

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。

この記事では、リプレイ/シミュレーションアプリケーションと併用する際に発生するマウスポインタの問題について、その実装と解決方法を解説します。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閲覧することは避けてください。

今回は、MQL5と強力なデータ処理ツールを統合する高度なテクニックに焦点を当て、取引分析および意思決定を強化するためのビッグデータの効率的な活用方法を探ります。

機械学習モデルを使用する際は、学習・検証・テストに使用するデータの一貫性を確保することが重要です。この記事では、MQL5の外部（多くの学習がおこなわれる環境）とMQL5内部の両方で同じデータを利用できるようにするため、MQL5で独自のPandasライブラリを作成します。

時間差分学習は、エージェントの訓練中に予測された報酬と実際の報酬の差に基づいてQ値を更新する強化学習のアルゴリズムの一つです。特に、状態と行動のペアにこだわらずにQ値を更新する点に特徴があります。したがって、これまでの記事と同様に、ウィザードで作成したエキスパートアドバイザー(EA)での適用方法を検討していきます。

Soft Actor Critic (SAC)は、以前の記事で紹介した強化学習アルゴリズムです。その際には、効率的にネットワークを学習させる手法としてPythonやONNXの活用についても触れました。今回は、このアルゴリズムを改めて取り上げ、Pythonでよく使われるテンソルや計算グラフを活用することを目的としています。

この記事は、生命と繁殖に最適な条件を求めて動物が季節的に移動する様子をモデル化するAMOアルゴリズムについて説明しています。AMOの主な機能には、トポロジカル近傍の使用と確率的更新メカニズムが含まれており、実装が容易で、さまざまな最適化タスクに柔軟に対応できます。

ACオシレーター（アクセラレーターオシレーター、Accelerator Oscillator）は、価格のモメンタムの「速度」だけでなく、その「加速」を追跡する、ビル・ウィリアムズによって開発されたインジケーターの一つです。最近の記事で取り上げたオーサムオシレーター(AO)と非常によく似ていますが、単なるスピードではなく加速に重点を置くことで、遅延の影響を回避しようとしています。本記事では、毎回のようにこのオシレーターからどのようなパターンが得られるかを分析し、ウィザード形式で構築されたエキスパートアドバイザー(EA)を通じて、それらが実際の取引においてどのような意味を持ち得るかを検証します。

エクスポート可能なEX5関数を作成して、過去のポジションデータを効率的にクエリおよび保存する方法を解説します。このステップバイステップのガイドでは、直近にクローズされたポジションの主要なプロパティを取得するモジュールを開発し、HistoryManagement EX5ライブラリを拡張していきます。対象となるプロパティには、純利益、取引時間、ピップ単位でのストップロスやテイクプロフィット、利益値、その他多くの重要な情報が含まれます。

これまで長い間インジケーターだけに取り組んできましたが、今度はサービスを再び稼働させて、提供されたデータに基づいてチャートがどのように構築されるかを確認するときが来ました。しかし、すべてがそれほど単純ではないので、先に何が待ち受けているのかを理解するために注意深くならなければなりません。

強化学習において、リプレイバッファは特にDQNやSACのようなオフポリシーアルゴリズムにおいて重要な役割を果たします。これにより、メモリバッファのサンプリング処理が注目されます。たとえばSACのデフォルト設定では、このバッファからランダムにサンプルを取得しますが、Prioritized Experience Replay (PER)を用いることで、TDスコア（時間差分誤差）に基づいてサンプリングを調整することができます。本稿では、強化学習の意義を改めて確認し、いつものように交差検証ではなく、この仮説だけを検証する、ウィザードで組み立てたエキスパートアドバイザー(EA)を用いて考察します。

本ディスカッションでは、MQL5プログラムをより小さく扱いやすいモジュールに分割する一歩を踏み出します。これらのモジュール化されたコンポーネントをメインプログラムに統合することで、構造が整理され保守性が向上します。この手法によりメインプログラムの構造が簡素化されるだけでなく、各コンポーネントを他のエキスパートアドバイザー(EA)やインジケーター開発にも再利用可能にします。モジュール設計を採用することで、将来的な機能拡張の基盤を確立し、私たちのプロジェクトだけでなく広く開発者コミュニティにも貢献できるものとなります。

プライスアクションは、ダイバージェンスを特定することで効果的に分析することができます。RSI（相対力指数）などのテクニカル指標は、その確認シグナルとして重要な役割を果たします。本記事では、自動化されたRSIダイバージェンス分析によって、トレンドの継続や反転をどのように識別できるかを解説し、市場心理を読み解く上で理解を深める手助けをします。

この記事では、チャート上に新しいバーがいつ表示されるかを判断するための、最初のソリューションを実装します。このソリューションは、さまざまな状況に応用可能です。その仕組みを理解することで、いくつかの重要なポイントを把握する助けとなるでしょう。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閲覧することは避けてください。