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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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。

DoEasyライブラリの時系列(第50部): シフト付き複数銘柄・複数期間標準指標

本稿では、複数銘柄・複数期間標準指標を正しく表示するためのライブラリメソッドを改善して、設定されたシフトによってシフトされたラインが現在の銘柄チャートに表示されるようにします。また、標準指標を使用するメソッドを整理し、最終的な指標プログラムのライブラリにある冗長なコードを削除します。

DoEasyライブラリの時系列(第49部): 複数銘柄・複数期間の複数バッファ標準指標

本稿では、ライブラリクラスを改善して、データを表示するために複数の指標バッファを必要とする複数銘柄・複数期間標準指標を開発する機能を実装します。

高度なリサンプリングと総当たり攻撃によるCatBoostモデルの選択

本稿では、モデルの一般化可能性を向上させることを目的としたデータ変換への可能なアプローチの1つについて説明し、CatBoostモデルの抽出と選択についても説明します。

DoEasyライブラリの時系列(第48部): 単一サブウィンドウでの単一バッファ複数銘柄・複数期間指標

本稿では、単一の指標バッファを使用して、指標サブウィンドウを構築および操作するための複数銘柄・複数期間標準指標の作成例について説明します。プログラムのメインウィンドウで動作し、データを表示するための複数のバッファを持つ標準指標を操作するためのライブラリクラスを準備します。

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。

トレンドとは何か、相場の構造はトレンドかレンジかで決まるのか?

トレーダーはよくトレンドやレンジについて話しますが、トレンドやレンジとは何かを理解している人はほとんどおらず、概念を明確に説明できる人はさらにいません。 基本的な用語について考察することは、多くの場合、偏見や誤解の固まりに悩まされます。 しかし、利益を上げたいのであれば、概念の数学的・論理的な意味を理解する必要があります。

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。

DoEasyライブラリの時系列(第47部): 複数銘柄・複数期間標準指標

この記事では、標準指標を操作する方法の開発を開始します。これにより、最終的には、ライブラリクラスに基づいて複数銘柄の複数期間の標準指標を作成できるようになります。さらに、「スキップされたバー」イベントを時系列クラスに追加し、ライブラリ準備関数をCEngineクラスに移動することで、メインプログラムコードからの過度の負荷を排除します。

買われすぎ・売られすぎゾーンの検出方法について。 第一部

買われすぎ/売られすぎのゾーンは、相場の特定の状態を特徴づけ、有価証券の価格の弱い変化によって区別されます。 シナミクスにおけるこの不利な変化は、あらゆるスケールのトレンドの成長の最終段階で顕著です。 トレードにおける利益価値は、可能な限り大きなトレンド振幅をカバーできるかどうかに直接依存するため、このようなゾーンを検出する精度は、どのような証券でも重要な課題となります。

確率論と数理統計学と例(第1部): 基礎理論と初等理論

取引とは、常に不確実性に直面して意思決定を行うことです。つまり、これらの決定が行われた時点では、決定の結果が明確ではありません。これには、そのようなケースを意味ある方法で説明できるようにする数学的モデルの構築への理論的アプローチの重要性が必然的に伴います。

DoEasyライブラリの時系列(第48部): 複数銘柄・複数期間指標バッファ

本稿では、指標バッファオブジェクトのクラスを改善して、複数銘柄モードで動作するようにします。これにより、カスタムプログラムで複数銘柄・複数期間指標を作成するための道が開かれます。複数銘柄・複数期間指標標準指標を作成するために、不足している機能を計算バッファオブジェクトに追加します。

DoEasyライブラリの時系列(第45部): 複数期間指標バッファ

本稿では、複数期間モードと複数銘柄モードで使用する指標バッファオブジェクトおよびコレクションクラスの改善を始めます。現在の銘柄チャートの任意の時間枠からデータを受信して表示するためのバッファオブジェクトの使用を検討するつもりです。

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。

DoEasyライブラリの時系列(第44部): 指標バッファオブジェクトのコレクションクラス

この記事では、指標バッファオブジェクトのコレクションクラスの作成について説明しています。指標用の任意の数のバッファを作成して操作する機能をテストします(MQL指標で作成できるバッファの最大数は512です)。

DoEasyライブラリの時系列(第43部): 指標バッファオブジェクトクラス

この記事では、DoEasyライブラリに基づくカスタム指標プログラムを作成しながら、抽象バッファオブジェクトの子孫としての指標バッファオブジェクトクラスの開発を考察し、宣言を簡略化して指標バッファを操作します。

DoEasyライブラリの時系列(第42部): 抽象指標バッファオブジェクトクラス

この記事では、DoEasyライブラリの指標バッファクラスの開発を開始します。さまざまな種類の指標バッファの開発の基礎として使用される抽象バッファの基本クラスを作成します。

DoEasyライブラリの時系列(第41部): 複数銘柄・複数期間指標の例

本稿では、DoEasyライブラリの時系列クラスを使用して、選択された時間枠で選択された通貨ペアのチャートをサブウィンドウでローソク足として表示する複数銘柄・複数期間指標の例を検討します。ライブラリクラスを少し変更し、プログラム入力の列挙を格納してコンパイル言語を選択するための別のファイルを作成します。

DoEasyライブラリの時系列(第40部): ライブラリに基づいた指標 - 実時間でのデータ更新

本稿では、DoEasyライブラリに基づく単純な複数期間指標の開発について検討します。時系列クラスを改善して、任意の時間枠からデータを受け取り、現在のチャート期間に表示します。

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

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。

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。

DoEasyライブラリの時系列(第37部): すべての使用銘柄期間の時系列オブジェクト

本稿は、プログラムで使用されるすべての銘柄の指定された時間枠の時系列コレクションの開発についてです。時系列コレクション、コレクションの時系列パラメータを設定するメソッド、および開発された時系列に履歴データを最初に入力するメソッドを開発します。

時系列の予測(第2部):最小二乗サポートベクターマシン(LS-SVM)

この記事では、サポートベクター法に基づいて時系列を予測するアルゴリズムの理論と実際の使用法について説明します。また、このメソッドのMQL実装を提案し、テスト指標とエキスパートアドバイザーを提示します。このテクノロジーはまだMQLに実装されていません。まず、そのための数学を理解する必要があります。

トレーディングにおけるOLAPの適用(その4)。テスターレポートの定量的・視覚的分析

この記事では、シングルパスや最適化結果に関連するテスターレポートのOLAP分析のための基本的なツールを提供しています。 このツールは標準フォーマットのファイル(tstとopt)を扱うことができ、グラフィカルなインターフェイスも提供します。 最後にMQLのソースコードを添付します。

DoEasyライブラリの時系列(第36部): すべての使用銘柄期間の時系列オブジェクト

本稿では、使用された各銘柄期間のバーオブジェクトのリストを単一の銘柄時系列オブジェクトに結合することを検討します。使用されるすべての銘柄時系列期間のリストを格納するオブジェクトが各銘柄に備わることになります。

時系列の予測(第1部):経験的分解モード(EMD)法

この記事では、経験的分解モードに基づいて時系列を予測するアルゴリズムの理論と実際の使用法について説明します。また、このメソッドのMQL実装を提案し、テスト指標とエキスパートアドバイザーを提示します。

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

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29部): 未決取引リクエスト - 特定の条件下での注文とポジションの削除と変更

本稿では、保留中リクエスト取引の概念の説明を完了し、未決注文を削除する機能と、特定の条件下で注文とポジションを変更する機能を作成します。したがって、シンプルなカスタム戦略、またはユーザ定義の条件でアクティブ化されるEA動作ロジックを開発できるようになります。

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28部): 未決取引リクエスト - 特定の条件下でのポジションの決済

保留中リクエストを使用した取引を特徴とするライブラリ機能の開発を継続します。ポジションを開き、未決注文を出すための条件付き取引リクエストの送信をすでに実装しています。現在の記事では、条件付きのポジション決済(完全決済、部分決済、反対ポジションによる決済)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27部): 未決取引リクエスト - 特定の条件下でポジションを開く

ユーザが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の開発を継続します。本稿では、特定の条件下で指値注文を出す機能を実装します。

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。

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。

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。

トレードシグナルの多通貨監視(パート1):アプリケーション構造の開発

この記事では、トレードシグナルのマルチカレンシーモニターを作成するアイデアを考察し、そのプロトタイプと共に未来のアプリケーション構造を開発し、運用のフレームワークを作成します。 この記事では、トレードシグナルの生成を可能にし、トレーダーが目的のシグナルを見つけるのを助ける柔軟な多通貨アプリケーションの段階的な作成を提示します。

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。

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。

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 - リクエストオブジェクトクラス

前の記事では、保留中取引リクエストの概念を確認しました。保留中リクエストは、実際には、特定の条件によって実行される一般的な取引注文です。本稿では、保留中リクエストオブジェクトの完全なクラス(基本リクエストオブジェクトとその子孫)を作成します。

ニューラルネットワークが簡単に

人工知能は、多くの場合、幻想的で複雑で理解できない何かに関連付けられます。 同時に、人工知能は日常生活の中でますます言及されています。 ニューラルネットワークの使用に関する成果に関するニュースは、多くのさまざまなメディアで取り上げられています。 この記事の目的は、誰でもニューラルネットワークを作成し、トレードでAIの成果をあげることを示すためにあります。

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28部): 指値取引リクエストの決済、削除、変更

これは、保留中リクエストの概念に関する3番目の記事です。ここでは、ポジションの決済、指値注文の削除、ポジションと指値注文パラメータの変更のためのメソッドを作成することにより、指値取引リクエストのテストを完了します。

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

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。