MQL5における統計とデータの分析に関する記事

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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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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実用的利用 パートI ツール
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実用的利用 パートI ツール

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実用的利用 パートI ツール

本稿では、MetaTrader5 で Kohonen マップを使用します。 改善および拡張されたクラスは、アプリケーションタスクを解決するためのツールになります。
価格系列の離散化、ランダム成分とノイズ
価格系列の離散化、ランダム成分とノイズ

価格系列の離散化、ランダム成分とノイズ

普段我々はローソク足や、価格シリーズを一定の間隔でスライスした足を使って相場を分析しています。 このような離散化手法は、相場の動きの本当の構造を歪めてしまうのではないでしょうか? オーディオ信号は時間の経過とともに変化する関数であるため、オーディオ信号を一定の間隔で離散化することは、許容される解決策です。 信号自体は時間に依存する振幅です。 この信号特性は基本的なものです。
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12部): 「口座」オブジェクトクラスと口座オブジェクトのコレクション
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12部): 「口座」オブジェクトクラスと口座オブジェクトのコレクション

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12部): 「口座」オブジェクトクラスと口座オブジェクトのコレクション

前の記事では、ライブラリでMQL4ポジション決済イベントを定義し、未使用の注文プロパティを取り除きました。本稿では、口座オブジェクトの作成を検討して口座オブジェクトのコレクションを開発し、口座イベントを追跡する機能を準備します。
インディケータエミッションの積分特性計算
インディケータエミッションの積分特性計算

インディケータエミッションの積分特性計算

インディケータエミッションはマーケットリサーチでほとんど研究されていない分野です。時間依存性データのひじょうに大きな配列を処理することで起こる分析の難しさがその主な理由です。既存のグラフ分析は資源集約的に過ぎ、そのためエミッションの時系列を利用する簡素なアルゴリズムの開発をもたらしました。本稿では視覚的(直観的イメージ)分析がどのようにエミッションの積分特性の研究に置き換えることができるのかを示します。トレーダー、自動売買システムの開発者双方に興味深いものとなることでしょう。
一連の取引に対するリスク評価続編
一連の取引に対するリスク評価続編

一連の取引に対するリスク評価続編

本稿では、前稿で提案した概念を開発し、さらに考察します。収率分布の問題や、統計的規則性のプロットと研究についても記述します。
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データサイエンスと機械学習(第05回):決定木

データサイエンスと機械学習(第05回):決定木

決定木は、人間の思考方法を模倣してデータを分類します。木を作り、それを使ってデータを分類・予測する方法を見てみましょう。決定木アルゴリズムの主な目的は、不純物を含むデータを純粋なノードまたはそれに近いノードに分離することです。
MetaTrader 5における取引戦略最適化の可視化
MetaTrader 5における取引戦略最適化の可視化

MetaTrader 5における取引戦略最適化の可視化

本稿では、最適化プロセスの可視化を拡張するためのグラフィカルインターフェイスを備えたMQLアプリケーションが実装されます。グラフィカルインターフェイスには、EasyAndFastライブラリの最新バージョンが適用されます。MQLアプリケーションでグラフィカルインターフェイスが必要な理由は多くのユーザによって尋ねられることがあります。本稿では、トレーダーにとって有用な複数のケースの1つを示します。
上位100件の最適化パス(その1)最適化分析器の開発
上位100件の最適化パス(その1)最適化分析器の開発

上位100件の最適化パス(その1)最適化分析器の開発

本稿では、最適な最適化パスを選択するためのアプリケーションの開発について、いくつかのオプションを使用して説明します。 このアプリケーションは、様々な要因によって最適化結果を分類することができます。最適化パスは常にデータベースに書き込まれるため、再び最適化せずに常に新しいロボットパラメータを選択できます。さらに、すべての最適化パスを1つのチャートで表示し、パラメトリックVaR比を計算し、パスの正規分布と特定の比率セットの取引結果のグラフを作成することができます。さらに、いくつかの計算された比率のグラフは、最適化開始から(または選択された日付から別の選択された日付まで)動的に構築されます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第7回): 適応的最適化法

ニューラルネットワークが簡単に(第7回): 適応的最適化法

以前の記事では、ネットワーク内のすべてのニューロンに対して同じ学習率を用いてニューラルネットワークをトレーニングするためにストキャスティクススロープ降下法を使用しました。 本論文では、各ニューロンの学習速度を変化させることができる適応学習法に着目します。 その是非についても検討していきたいと思います。
MQL5 および MQL4 の選択およびナビゲーション ユーティリティ: チャートへのデータの追加
MQL5 および MQL4 の選択およびナビゲーション ユーティリティ: チャートへのデータの追加

MQL5 および MQL4 の選択およびナビゲーション ユーティリティ: チャートへのデータの追加

この記事では、ユーティリティの機能を拡張します。 今回は、トレードを簡素化するデータを表示する機能を追加します。 特に、前日の高値と安値、ラウンドレベル、年の高値安値、セッション開始時刻などを追加します。
HedgeTerminalパネルを利用して MetaTrader 5 で双方向トレードとポジションヘッジを行う - パート1
HedgeTerminalパネルを利用して MetaTrader 5 で双方向トレードとポジションヘッジを行う - パート1

HedgeTerminalパネルを利用して MetaTrader 5 で双方向トレードとポジションヘッジを行う - パート1

本稿ではポジションヘッジへの新しいアプローチについて述べ、本件に関する MetaTrader 4 および MetaTrader 5 のユーザー間のディベートに一線を画します。そのようなヘッジを信頼して行うアルゴリズムは解りやすい言葉で、またシンプルなグラフと図で説明されています。本稿は新しいパネルHedgeTerminalに特化して説明しています。これは MetaTrader 5 内で本質的に完全な機能を備えたトレードターミナルです。HedgeTerminalとそれによるトレードの仮想化でポジションは MetaTrader 4 と同じような方法で管理することができます。
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3部)成行注文と取引のコレクション、検索と並び替え
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3部)成行注文と取引のコレクション、検索と並び替え

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3部)成行注文と取引のコレクション、検索と並び替え

最初の部分では、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。さらに、履歴の注文と取引の収集を実装しました。次のステップは、コレクションリスト内の注文、取引、ポジションの便利な選択と並び替えのためのクラスを作成することです。Engineという基本ライブラリオブジェクトを実装し、成行注文とポジションのコレクションをライブラリに追加します。
トレーダーの作業における統計的分布の役割
トレーダーの作業における統計的分布の役割

トレーダーの作業における統計的分布の役割

本稿は、理論的統計的分布に連携するクラスについて述べた拙著『MQL5 における投擲的可能性』の続編です。われわれには理論的基盤があるので、現実のデータ設定に進み、こ基盤を情報的に利用していきたいと思います。
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エキスパートアドバイザーが失敗する理由の分析

エキスパートアドバイザーが失敗する理由の分析

この記事では、通貨データの分析を示して、エキスパートアドバイザーが特定の時間領域で良好なパフォーマンスを示し他の領域でパフォーマンスが低下する理由をよりよく理解します。
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マーケットからエキスパートアドバイザーを選択する正しい方法

マーケットからエキスパートアドバイザーを選択する正しい方法

この記事では、エキスパートアドバイザーを購入する際に注意すべき重要なポイントのいくつかを検討します。また、利益を増やし、お金を賢く使ってこの支出から利益を得る方法を探します。また、記事を読み終われば、シンプルで無料の製品を使用しても収益を得られることがわかると思います。
自己適応アルゴリズムの開発(第II部): 効率の向上
自己適応アルゴリズムの開発(第II部): 効率の向上

自己適応アルゴリズムの開発(第II部): 効率の向上

この記事では、以前に作成したアルゴリズムの柔軟性を向上させることでトピックの開発を続けます。アルゴリズムは、分析期間内のローソク足の数の増加または上昇/下降ローソク足超過率のしきい値の増加によって、より安定しました。分析のためにより大きなサンプルサイズを設定するかより高いローソク足の超過率を設定して、妥協する必要がありました。
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7部): StopLimit注文発動イベント、注文およびポジション変更イベント機能の準備
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7部): StopLimit注文発動イベント、注文およびポジション変更イベント機能の準備

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7部): StopLimit注文発動イベント、注文およびポジション変更イベント機能の準備

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6部分では、ネッティング勘定のポジションを扱うようにライブラリを訓練しました。今回は、StopLimit注文の発動の追跡を実装し、注文とポジションの変更イベントを追跡する関数を準備します。
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パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第III部): 新しい水平線

パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第III部): 新しい水平線

本稿では、総当たり攻撃のトピックを続けます。プログラムアルゴリズムに市場分析の新しい機会を導入することで分析速度を高め、結果の品質を向上します。新しい追加により、このアプローチ内でグローバルパターンの最高品質で表示できるようになります。
DoEasyライブラリの時系列(第35部): バーオブジェクトと銘柄の時系列リスト
DoEasyライブラリの時系列(第35部): バーオブジェクトと銘柄の時系列リスト

DoEasyライブラリの時系列(第35部): バーオブジェクトと銘柄の時系列リスト

本稿は、簡単で迅速なプログラム開発のためのDoEasyライブラリの作成に関する新しいシリーズの始まりとなります。本稿では、銘柄の時系列データにアクセスして操作するためのライブラリ機能を実装します。メインおよび拡張時系列バーデータを格納するバーオブジェクトを作成し、オブジェクトの検索と並び替えを容易にするために、時系列リストにバーオブジェクトを配置します。
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21部): 取引クラス - 基本クロスプラットフォーム取引オブジェクト
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21部): 取引クラス - 基本クロスプラットフォーム取引オブジェクト

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21部): 取引クラス - 基本クロスプラットフォーム取引オブジェクト

この記事では、取引クラスを新しいライブラリセクションとして開発し始めます。さらに、MetaTrader 5およびMetaTrader 4プラットフォーム向けの統合基本取引オブジェクトの開発を検討します。サーバにリクエストを送信する場合、このような取引オブジェクトにより、検証済みの正しい取引リクエストパラメータがサーバに渡されます。
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23部): 基本取引クラス - パラメータ有効性の検証
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23部): 基本取引クラス - パラメータ有効性の検証

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23部): 基本取引クラス - パラメータ有効性の検証

本稿では、取引クラスの不正な取引注文パラメータ値に対する制御と取引イベントの音声通知において開発を続けています。
トレードシステムの評価 - 参入、退出と取引における一般の有効性
トレードシステムの評価 - 参入、退出と取引における一般の有効性

トレードシステムの評価 - 参入、退出と取引における一般の有効性

トレードシステムの有効性と利益性を決定できる多数の尺度がある。しかし、トレーダーは常にどのシステムでも試したいと考えている。この記事はどのようにして有効性の尺度に基づいた統計が MetaTrader 5 のプラットフォームに使えるかを教えるものである。 これは取引による統計の解釈を、S.V.Bulashev(ブラシェフ)による著作"Statistika dlya traderov"(トレーダーのための統計) の記述に矛盾しないものに変換するクラスを含んでいる。また最適化のためのカスタムファンクションの例も含んでいる。
ファジー理論を使用しインディケータを作成する簡単な例
ファジー理論を使用しインディケータを作成する簡単な例

ファジー理論を使用しインディケータを作成する簡単な例

本稿はファイナンシャルマーケット分析にファジー理論の概念を実用的に適用することに特化しています。エンベロープインディケータ上で2つのファジールールに基づくインディケータ生成シグナルの例を提供します。作成されたインディケータは複数のインディケータバッファを使用します。7個のバッファを計算に、5個のバッファをチャート表示に、2個をカラーバッファとします。
運動継続モデル-チャート上での検索と実行統計
運動継続モデル-チャート上での検索と実行統計

運動継続モデル-チャート上での検索と実行統計

この記事では、運動継続モデルの1つをプログラムによって定義します。 この主なアイデアは、2つの波の定義です(メインと補正) 極値点については、フラクタルだけでなく、 "潜在的な " フラクタル-まだフラクタルとして形成されていない極値点を適用します。
Jeremy Scott - MQL5「マーケット」販売の成功者
Jeremy Scott - MQL5「マーケット」販売の成功者

Jeremy Scott - MQL5「マーケット」販売の成功者

MQL5.community におけるニックネーム Johnnypasado ことJeremy Scott 氏は MQL5 「マーケット」サービスにプロダクツを提供することで有名になりました。Jeremy は「マーケット」ですでに何千ドルも得ていますが、それで終わるわけではありません。将来の百万長者を詳しく知り MQL5 「マーケット」の販売者に対してなにかアドバイスを得ようと思いました。
トレードにおけるOLAPの適用(パート3):トレード戦略の開発の相場分析
トレードにおけるOLAPの適用(パート3):トレード戦略の開発の相場分析

トレードにおけるOLAPの適用(パート3):トレード戦略の開発の相場分析

この記事では、トレードに適用される OLAP テクノロジを引き続き取り扱います。 最初の 2 つの記事で紹介した機能を拡張します。 今回は、クオートの運用分析について検討します。シェイプセレクタ 集計されたヒストリーデータに基づいて、トレード戦略に関する仮説を打ち出し、テストします。 この記事では、バーパターンとアダプティブトレードを研究するためのEAを紹介します。
MQL5 Cookbook:指定の基準に基づく Expert Advisor 最適化結果の保存方法
MQL5 Cookbook:指定の基準に基づく Expert Advisor 最適化結果の保存方法

MQL5 Cookbook:指定の基準に基づく Expert Advisor 最適化結果の保存方法

MQL5 プログラミングに関するシリーズを続けます。今回、われわれは Expert Advisor のパラメータ最適化の最中に各最適化パスの結果を取得する方法を見ていきます。外部パラメータに指定された条件が満たされれば対応するパス値がファイルに書き込まれることを確認できるよう実装が行われます。検証値以外にもそのような結果をもたらしたパラメータも保存します。
貨幣価格変動に対するマクロ経済データの影響の回帰分析
貨幣価格変動に対するマクロ経済データの影響の回帰分析

貨幣価格変動に対するマクロ経済データの影響の回帰分析

本稿ではマクロ経済統計に対する重回帰分析のアプリケーションについか考察します。また通貨ペア EURUSD の例に基づく為替レートにおけるその統計の影響評価の洞察も提供します。その評価により初心者トレーダーにも利用可能となるファンダメンタル分析の自動化ができます。
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24部): 未決取引リクエストの使用 - 初期実装(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24部): 未決取引リクエストの使用 - 初期実装(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24部): 未決取引リクエストの使用 - 初期実装(ポジションのオープン)

本稿では、注文の値にいくつかのデータを格納し、マジックナンバーを配置し、保留中リクエストの実装を開始します。概念を確認するために、サーバエラーを受信して、待機後に繰り返しリクエストを送信する必要がある際にマーケットポジションを開くための最初のテスト保留中リクエストを作成しましょう。
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ニューラルネットワークが簡単に(第4回): リカレントネットワーク

ニューラルネットワークが簡単に(第4回): リカレントネットワーク

これまでニューラルネットワークの勉強を続けてきました。 この記事では、ニューラルネットワークのもう一つのタイプであるリカレントネットワークについて考えてみます。 このタイプは、MetaTrader 5の取引プラットフォームで価格チャートで表現される時系列を使用するために提案されています。
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トランスダクション・アクティブ機械学習におけるスロープブースト

トランスダクション・アクティブ機械学習におけるスロープブースト

本記事では、実データを活用したアクティブな機械学習手法について考察するとともに、その長所と短所について考察していきます. おそらく、いくつかの方法が有用であるとわかるでしょうし、機械学習モデルのアーセナルにインクルードするでしょう. トランスダクションは、サポートベクターマシン(SVM)の共同発明者であるVladimir Vapnik氏が紹介しています.
より優れたプログラマー(第02部): MQL5プログラマーとして成功するためにやめなければいけない5つのこと
より優れたプログラマー(第02部): MQL5プログラマーとして成功するためにやめなければいけない5つのこと

より優れたプログラマー(第02部): MQL5プログラマーとして成功するためにやめなければいけない5つのこと

この記事は、プログラミングのキャリアを向上させたい人にとって必読です。本連載は、どんなに経験が豊富な読者でも最高のプログラマーになれることを目的としています。議論されたアイデアは、MQL5プログラミングの初心者だけでなくプロにも役立ちます。
HTML レポートを使用したトレード結果の分析
HTML レポートを使用したトレード結果の分析

HTML レポートを使用したトレード結果の分析

MetaTrader5 プラットフォームには、トレーディングレポートを保存する機能のほか、EAのテストと最適化レポートがあります。 最適化レポートは XML で保存することができますが、トレードとテストのレポートは、XLSX と HTML の2つの形式で保存することができます。 この記事では、html テストレポート、XML 最適化レポート、および html トレードヒストリーレポートについて説明します。
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価格変動モデルとその主な規定(第1回)。最もシンプルなモデルバージョンとその応用

価格変動モデルとその主な規定(第1回)。最もシンプルなモデルバージョンとその応用

この記事は、数学的に厳密な値動きと市場機能の理論の基礎を提供するものです。現在に至るまで、数学的に厳密な値動き理論は存在しません。その代わりに、「あるパターンの後に、ある方向に価格が動く」という経験則に基づいた仮定で対処する必要がありました。もちろん、これらの仮定は統計にも理論にも裏付けられていません。
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22部): 取引クラス - 基本取引クラス、制限の検証
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22部): 取引クラス - 基本取引クラス、制限の検証

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22部): 取引クラス - 基本取引クラス、制限の検証

この記事では、ライブラリベースの取引クラスの開発を開始し、最初のバージョンに取引操作を行うためのアクセス許可の初期検証を追加します。さらに、基本取引クラスの機能とコンテンツをわずかながら拡張します。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第71部): チャットオブジェクトコレクションイベント
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第71部): チャットオブジェクトコレクションイベント

DoEasyライブラリでのその他のクラス(第71部): チャットオブジェクトコレクションイベント

本稿では、いくつかのチャートオブジェクトイベント(銘柄チャートとチャートサブウィンドウの追加/削除、およびチャートウィンドウの指標の追加/削除/変更)を追跡する機能を作成します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第5回): OPENCLでのマルチスレッド計算

ニューラルネットワークが簡単に(第5回): OPENCLでのマルチスレッド計算

ニューラルネットワークの実装のいくつかのタイプについては、これまで説明してきました。 これまで考慮されたネットワークでは、各ニューロンに対して同じ操作が繰り返されます。 さらに論理的な進展としては、ニューラルネットワークの学習プロセスを高速化するために、現代の技術が提供するマルチスレッドコンピューティング機能を利用することです。 可能な実装の1つは、この記事で説明しています。
DoEasyライブラリの時系列(第39部): ライブラリに基づいた指標 - データイベントと時系列イベントの準備
DoEasyライブラリの時系列(第39部): ライブラリに基づいた指標 - データイベントと時系列イベントの準備

DoEasyライブラリの時系列(第39部): ライブラリに基づいた指標 - データイベントと時系列イベントの準備

本稿では、DoEasyライブラリを適用して複数の銘柄の複数期間の指標を作成する方法について説明します。指標内で機能するライブラリクラスを準備し、指標のデータソースとして使用される時系列の作成をテストします。時系列イベントの作成と送信も実装します。
トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化
トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化

トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化

この記事では、OLAP技術を使用して口座ヒストリーとトレードレポートの処理に設計されたMQLプログラム用のインタラクティブなグラフィカルインタフェースの作成について考察します。 視覚的な結果を得るために、最大化可能でスケーラブルなウィンドウ、ラバーコントロールの適応レイアウト、および図を表示するための新しいコントロールを使用します。 ビジュアライゼーション関数を提供するために、座標軸に沿った変数の選択と、集計関数、ダイアグラムタイプ、並べ替えオプションの選択を含むGUIを実装します。
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2部)過去の注文と取引のコレクション
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2部)過去の注文と取引のコレクション

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2部)過去の注文と取引のコレクション

最初の部分では、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。過去の注文と取引、および市場の注文とポジションに関するデータを格納するための基本オブジェクトであるCOrder抽象オブジェクトを作成しました。ここでは、口座履歴データをコレクションに格納するために必要なすべてのオブジェクトを開発します。