MQL5における統計とデータの分析に関する記事

icon

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。

新しい記事を追加
最新 | ベスト
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24部): 基本取引クラス - 無効なパラメータの自動修正
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24部): 基本取引クラス - 無効なパラメータの自動修正

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24部): 基本取引クラス - 無効なパラメータの自動修正

本稿では、無効な取引注文パラメータのハンドラを一瞥して、取引イベントクラスを改善します。これによって、すべての取引イベント(単一のイベントと1ティック内で同時に発生したイベントの両方)がプログラムで正しく定義されるようになります。
preview
MetaTrader5でDirectXを使用して3Dグラフィックスを作成する方法

MetaTrader5でDirectXを使用して3Dグラフィックスを作成する方法

3D グラフィックスは、隠れたパターンの視覚化を可能にし、膨大な量のデータを分析するための優れた手段です。 今回のタスクは MQL5 で直接解決できますが、DireсtX 関数は 3 次元オブジェクトの作成が可能です。 したがって、MetaTrader5で3Dゲームをすることも、複雑なプログラムを作成することさえ可能です。 シンプルな 3 次元図形を描画して、3D グラフィックスをしましょう。
preview
ニューラルネットワークが簡単に(第2回): ネットワークのトレーニングとテスト

ニューラルネットワークが簡単に(第2回): ネットワークのトレーニングとテスト

第2回目の今回は、引き続きニューラルネットワークの勉強をし、作成したCNetクラスをEAで使用した例を考えていきます。 学習時間、予測精度ともに同様の結果を示す2つのニューラルネットワークモデルを用いてタスクを行います。
preview
MetaTrader5でのビッド・アスク・スプレッド分析

MetaTrader5でのビッド・アスク・スプレッド分析

証券会社のビッド・アスク・スプレッドのレベルを報告するためのインジケーター。MT5のティックデータを使用すると、最近の真の平均ビッド・アスク・スプレッドが実際に何であったかを分析できます。ビッドとアスクの両方の価格ラインを表示すれば現在のスプレッドは使用可能なので、確認する必要はありません。
preview
手動チャートおよび取引ツールキット(第II部)チャートグラフィック描画ツール

手動チャートおよび取引ツールキット(第II部)チャートグラフィック描画ツール

これは連載の次の記事で、キーボードショートカットを使用してチャートグラフィックを手動で適用するための便利なライブラリを作成した方法を示します。使用されるツールには、直線とその組み合わせが含まれます。第2部では、第1部で説明した関数を使用して、描画ツールがどのように適用されるかを確認します。ライブラリは、チャート作成タスクを大幅に簡素化する任意のエキスパートアドバイザーまたはインディケーターに接続できます。このソリューションは外部DLLを使用せず、すべてのコマンドは組み込みのMQLツールを使用して実装されます。
preview
ニューラルネットワークが簡単に(第8回): アテンションメカニズム

ニューラルネットワークが簡単に(第8回): アテンションメカニズム

以前の記事では、ニューラルネットワークを整理するための様々な選択肢を既に検証しました. また、画像処理アルゴリズムから借りた畳み込みネットワークについても検討しました. 今回の記事では、言語モデルの開発に弾みをつけた「アテンション・メカニズム」を考えることを提案します.
preview
データサイエンスと機械学習(第01回):線形回帰

データサイエンスと機械学習(第01回):線形回帰

私たちトレーダーは、数字に基づいた判断をするよう、システムと自分自身を訓練する時期に来ています。目ではなく、直感で信じるのは、これが世界が向かっているところだということです。波の方向に垂直に移動しましょう。
統計の基礎
統計の基礎

統計の基礎

たとえファンダメンタル分析支持者であったとしても、すべてのトレーダーは、特定の統計的な計算を使用し作業を行います。この記事は、統計の基礎、基礎的な要素を紹介し、意思決定における統計の重要性を示します。
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16部): 銘柄コレクションイベント
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16部): 銘柄コレクションイベント

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16部): 銘柄コレクションイベント

本稿では、すべてのライブラリオブジェクトの新しい基本クラスを作成し、イベント機能をすべての子孫に追加します。また、この新しい基本クラスに基づいて、銘柄コレクションイベントを追跡するためのクラスを開発します。新しい基本オブジェクトの機能を開発するために、口座および口座イベントクラスは変更されます。
アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの活用 パート II. 最適化と予測
アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの活用 パート II. 最適化と予測

アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの活用 パート II. 最適化と予測

Kohonen ネットワークを扱うために設計されたユニバーサルツールに基づいて、最適なEAパラメータを分析して選択するシステムを構築し、時系列の予測を検討します。 第 I 部では、必要なアルゴリズムを追加して、一般に公開されているニューラルネットワーククラスを修正し、改善しました。 今回はこれを実践に応用しましょう。
preview
多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム(第II部): Pythonでの実装とMQL5との統合

多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム(第II部): Pythonでの実装とMQL5との統合

MQLとの統合を開発するために利用できるPythonパッケージが存在し、データの探索、作成、機械学習モデルの使用などのさまざまな機会がもたらされます。MQL5に組み込まれているPython統合により、単純な線形回帰から深層学習モデルまで、さまざまなソリューションを作成できます。開発環境を設定して準備する方法と、いくつかの機械学習ライブラリを使用する方法を見てみましょう。
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17部): ライブラリオブジェクトの相互作用
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17部): ライブラリオブジェクトの相互作用

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17部): ライブラリオブジェクトの相互作用

本稿では、すべてのライブラリオブジェクトの基本オブジェクトの開発を終了し、それに基づいたライブラリオブジェクトがユーザと対話できるようにします。たとえば、ユーザがスプレッドの最大許容サイズと価格レベルを設定してポジションを開き、条件に到達すると、スプレッドまたは価格レベルに基づいたシグナルを持つイベントが銘柄オブジェクトからプログラムに送信されます。
安くて楽しいニューラルネットワーク - MetaTrader 5 でNeuroPro へリンク
安くて楽しいニューラルネットワーク - MetaTrader 5 でNeuroPro へリンク

安くて楽しいニューラルネットワーク - MetaTrader 5 でNeuroPro へリンク

トレード用の特定のニューラルネットワークプログラムが高価で複雑そうであったら、反対にシンプル過ぎると思えたら、NeuroPro をお試しください。それは無料でアマチュア用の最適な機能セットが備えられています。本稿では MetaTrader 5 と連携してそれを利用する方法をお伝えします。
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27部): 取引リクエストの使用 - 指値注文
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27部): 取引リクエストの使用 - 指値注文

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27部): 取引リクエストの使用 - 指値注文

この記事では、取引リクエストの開発を継続し、指値注文の発注を実装し、検出された取引クラス使用の欠点を排除します。
preview
MQL言語を使用したゼロからのディープニューラルネットワークプログラミング

MQL言語を使用したゼロからのディープニューラルネットワークプログラミング

この記事は、MQL4/5言語を使用してディープニューラルネットワークを最初から作成する方法を読者に教えることを目的としています。
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8部): 注文およびポジション変更イベント
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8部): 注文およびポジション変更イベント

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8部): 注文およびポジション変更イベント

前の記事では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。第7部では、StopLimit注文の発動の追跡を追加し、注文とポジションを含む他のイベントを追跡するための機能を準備しました。本稿では、注文とポジションの変更イベントを追跡するためのクラスを開発します。
エントリを指標によって分類する技術を用いた新たな取引戦略の作成
エントリを指標によって分類する技術を用いた新たな取引戦略の作成

エントリを指標によって分類する技術を用いた新たな取引戦略の作成

本稿では、個々の指標セットを組み立てることでカスタム取引戦略を作成するとともに、カスタム市場エントリシグナルを開発する技術を提案します。
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9部): MQL4との互換性 - データの準備
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9部): MQL4との互換性 - データの準備

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9部): MQL4との互換性 - データの準備

前の記事では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。第8部では、注文とポジションの変更イベントを追跡するためのクラスを実装しました。ここでは、MQL4と完全な互換性を備えさせることでライブラリを改善します。
preview
最適化結果の視覚的評価

最適化結果の視覚的評価

この記事では、すべての最適化パスのグラフを作成する方法と、最適なカスタム基準を選択する方法について検討します。また、Webサイトに公開されている記事とフォーラムのコメントを使用して、MQL5の知識がほとんどない状態で目的のソリューションを作成する方法についても説明します。
選択した基準による最適化結果の可視化
選択した基準による最適化結果の可視化

選択した基準による最適化結果の可視化

この記事では、前回の記事で始まった最適化結果を扱うMQLアプリケーションの開発を続けます。今回は、グラフィカルインターフェースを介して、別の基準を指定してパラメーターを最適化した後、最良の結果の表を作成する例をご紹介します。
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25部): 未決取引リクエスト - リクエストオブジェクトの管理
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25部): 未決取引リクエスト - リクエストオブジェクトの管理

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25部): 未決取引リクエスト - リクエストオブジェクトの管理

前の記事では、ライブラリオブジェクトの一般的な概念に対応する保留中リクエストオブジェクトのクラスを作成しました。今回は、保留中リクエストオブジェクトの管理を許可するクラスについてです。
トレーディングアルゴリズム開発への科学的アプローチ
トレーディングアルゴリズム開発への科学的アプローチ

トレーディングアルゴリズム開発への科学的アプローチ

この記事では、一貫した科学的アプローチを用いて価格パターンを分析し、それに基づいてトレードアルゴリズムを構築するという、トレードアルゴリズムを開発するための方法論を考察します。 開発の理想を事例を用いて示します。
一連の指標シグナルに対する単純ベイズ分類器
一連の指標シグナルに対する単純ベイズ分類器

一連の指標シグナルに対する単純ベイズ分類器

本稿では、複数の独立した指標からのシグナルを使用して取引システムの信頼性を向上させるベイズの公式の適用を分析します。理論計算は、任意の指標で動作するように構成された単純な汎用EAで検証されます。
DoEasyライブラリの時系列(第38部): 時系列コレクション-リアルタイムの更新とプログラムからのデータへのアクセス
DoEasyライブラリの時系列(第38部): 時系列コレクション-リアルタイムの更新とプログラムからのデータへのアクセス

DoEasyライブラリの時系列(第38部): 時系列コレクション-リアルタイムの更新とプログラムからのデータへのアクセス

本稿では、時系列データのリアルタイム更新と、すべての銘柄のすべての時系列から「新しいバー」イベントに関するメッセージを制御プログラムチャートに送信し、カスタムプログラムでこれらのイベントを処理する機能について検討します。「新しいティック」クラスは、現在以外のチャート銘柄と期間の時系列を更新する必要性を判断するために使用されます。
preview
取引におけるニューラルネットワークの実用化(実践編)

取引におけるニューラルネットワークの実用化(実践編)

本稿では、Matlabプラットフォームでニューラルネットワークモジュールを実際に使用するための説明と手順を説明します。また、ニューラルネットワークモジュールを使用した取引システム作成の主な側面についても説明します。1つの記事で複合体を紹介できるようにするには、複数のニューラルネットワークモジュール機能を1つのプログラムに組み合わせるように変更する必要がありました。
一連の取引に対するリスク評価
一連の取引に対するリスク評価

一連の取引に対するリスク評価

この記事では、トレードシステムの分析における確率と数学的統計理論のメソッドについて説明します。
直近のピップのプロフィットダウンを抽出
直近のピップのプロフィットダウンを抽出

直近のピップのプロフィットダウンを抽出

この記事では、アルゴリズムトレード分野における理論と実践を組み合わせる試みについて説明します。 トレーディングシステムの作成に関する考察のほとんどは、ヒストリーバーや適用される様々なインジケータの使用に関連します。 これは最もよくカバーされたフィールドであるため、詳細は考慮しません。 バーは人工的なエンティティを表します。したがって、プロトデータに近い何か、すなわち価格ティックで動作します。
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13部): 口座オブジェクトイベント
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13部): 口座オブジェクトイベント

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13部): 口座オブジェクトイベント

本稿では、自動取引に影響する口座プロパティの重要な変更を追跡するために、口座イベントの使用について検討しています。口座イベントを追跡するための機能のいくつかは、前の記事で口座オブジェクトコレクションを開発するときに既に実装しています。
preview
連続歩行順最適化(パート1):最適化レポートの使用

連続歩行順最適化(パート1):最適化レポートの使用

最初の記事では、最適化レポートを操作するためのツールキットの作成、ターミナルからのインポート、取得したデータのフィルタリングとソートに関する説明を行います。 MetaTrader5では最適化結果のダウンロードが可能ですが、今回の目的は最適化レポートに独自のデータを追加することです。
移動ミニマックス法:テクニカル分析用新インディケータと MQL5への実装実装
移動ミニマックス法:テクニカル分析用新インディケータと MQL5への実装実装

移動ミニマックス法:テクニカル分析用新インディケータと MQL5への実装実装

本稿ではZ.G.Silagadze氏による論文 'Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis'を基にした移動ミニマックス インディケータの実装手順について述べます。このインディケータの考え方は、G. Gamov 氏のα 崩壊で提案される量子トンネル現象を基にしています。
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26部): 未決取引リクエスト - 特定の条件下でのポジションのオープン
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26部): 未決取引リクエスト - 特定の条件下でのポジションのオープン

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26部): 未決取引リクエスト - 特定の条件下でのポジションのオープン

この記事から始めて、特定の制限時間に達した、指定された利益を超えた、ストップロスによってポジションを決済したなどの特定の条件下で保留中リクエストを使用して取引できるようにする機能を開発します。
preview
ニューラルネットワークが簡単に(第9部):作業の文書化

ニューラルネットワークが簡単に(第9部):作業の文書化

長い道のりでした。ライブラリ内のコードはどんどん増えてきており、すべてのリンクと依存関係を追跡することが困難になっています。したがって、以前に作成したコードのドキュメントを作成し、新しい手順ごとに更新し続けることをお勧めします。適切に準備された文書化は、作業の整合性を確認するのに役立ちます。
MetaTrader4とMetaTrader5のトレーディングシグナル用ウィジェット
MetaTrader4とMetaTrader5のトレーディングシグナル用ウィジェット

MetaTrader4とMetaTrader5のトレーディングシグナル用ウィジェット

MetaTrader4とMetaTrader5ユーザーがシグナル提供者になり、さらなる利益を生む機会を得ることができるようになりました。新しいウィジェットを用いて、あなたのサイトやブログ、SNSページにトレーディング実績を掲載できます。ウィジェットを用いる利点は明確です;シグナルプロバイダーの人気を向上し、成功したトレーダーとしての評判を築くのみでなく、新しい購読者を惹きつけます。その他のサイトにウィジェットを載せているトレーダーはこれらの利益を享受できます。
統計的推定
統計的推定

統計的推定

シーケンスの統計的パラメータの推定はたいへん重要なものです。それはたいていの数学的モデルと手法が異なる前提に基づいているからです。たとえば、分布法則の正常化、分散値、その他パラメータです。よって時系列を分析し推定するとき、主要な統計的パラメータを素早く明確に推定できるシンプルで使い勝手のよいツールが必要です。本稿では、もっともシンプルなランダムシーケンスの統計パラメータとビジュアル分析のメソッドをいくつか取り上げ述べていきます。それにより MQL5 でこれらメソッド、またニュープロットアプリケーションを用いて計算した結果の視覚化メソッドを実装します。
グラフィカルインタフェースを通して最適化の結果を処理する
グラフィカルインタフェースを通して最適化の結果を処理する

グラフィカルインタフェースを通して最適化の結果を処理する

最適化結果の分析と処理についての話を展開していきます。今回の課題は、100の最良の最適化結果を選択し、それらをグラフィカルインタフェースの表に表示することです。ユーザーが最適化結果の表で列を選択しつつ、残高とドローダウンのマルチシンボルのグラフを別々に入手できるようにします。
preview
連続ウォークフォワード最適化(パート3):ロボットをオートオプティマイザに適応させる

連続ウォークフォワード最適化(パート3):ロボットをオートオプティマイザに適応させる

3番目であるこの記事は、前の 2 つの記事間のブリッジとして機能します。最初の記事で検討されている.dll との相互作用のメカニズムと、2 番目の記事で説明したレポートダウンロード用のオブジェクトについて説明します。 DLLからインポートし、トレードヒストリーを持つXMLファイルを形成するクラスのラッパ作成のプロセスを分析します。 このラッパとデータのやり取りするメソッドも検討します。
MQL5 と MQL4 の選択とナビゲーションユーティリティ: パターンの自動検索の追加と検出されたシンボルの表示
MQL5 と MQL4 の選択とナビゲーションユーティリティ: パターンの自動検索の追加と検出されたシンボルの表示

MQL5 と MQL4 の選択とナビゲーションユーティリティ: パターンの自動検索の追加と検出されたシンボルの表示

この記事では、シンボルを収集してナビゲートするためのユーティリティの機能を拡張していきます。 今回は、必要なパラメータの一部を満たすシンボルのみを表示する新しいタブを作成し、必要な並べ替えルールを持つカスタムタブを追加する方法を見つけます。
MetaTrader5 での MATLAB 2018 計算関数の使用
MetaTrader5 での MATLAB 2018 計算関数の使用

MetaTrader5 での MATLAB 2018 計算関数の使用

2015年にMATLAB パッケージがアップグレードされた後、DLL ライブラリを作成する最新のメソッドを検討する必要がありました。 この記事では、サンプルの予測インジケータを使用して、現代の64ビットバージョンのプラットフォームを使用して MetaTrader5 と MATLAB をリンクするメソッドを説明します。 MATLAB の接続シーケンス全体を考慮することにより、MQL5 開発者は速く高度な計算機能があるアプリケーションを作成し、«落とし穴»を回避することができます。
取引システムの開発と分析への最適なアプローチ
取引システムの開発と分析への最適なアプローチ

取引システムの開発と分析への最適なアプローチ

本稿では、資金を投資するためのシステムまたはシグナルを選択する際に使用する基準を示すとともに、取引システムの開発への最適なアプローチを説明し、外国為替取引におけるこの問題の重要性を強調します。
preview
並列粒子群最適化

並列粒子群最適化

本稿では、粒子群アルゴリズムを使用した高速最適化の手法について説明しています。また、この手法のMQLでの実装を提示します。これは、エキスパートアドバイザー内のシングルスレッドモードとローカルテスターエージェントで実行されるアドオンとしての並列マルチスレッドモードの両方ですぐに使用できます。