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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MQL5の圏論（第2回）

圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQL5コミュニティではまだ比較的知られていません。この連載では、その概念のいくつかを紹介し、考察することで、コメントや議論を呼び起こし、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。

MQL5の圏論（第1回）

圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQLコミュニティではまだ比較的知られていない分野です。この連載では、その概念のいくつかを紹介して考察することで、コメントや議論を呼び起こし、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。

母集団最適化アルゴリズム：魚群検索(FSS)

魚群検索(FSS)は、そのほとんど（最大80%）が親族の群落の組織的な群れで泳ぐという魚の群れの行動から着想を得た新しい最適化アルゴリズムです。魚の集合体は、採餌の効率や外敵からの保護に重要な役割を果たすことが証明されています。

母集団最適化アルゴリズム：カッコウ最適化アルゴリズム(COA)

次に考察するのは、レヴィフライトを使ったカッコウ検索最適化アルゴリズムです。これは最新の最適化アルゴリズムの1つで、リーダーボードの新しいリーダーです。

母集団最適化アルゴリズム：灰色オオカミオプティマイザー(GWO)

最新の最適化アルゴリズムの1つである灰色オオカミオプティマイザについて考えてみましょう。テスト関数の元々の動作により、このアルゴリズムは、以前に検討されたものの中で最も興味深いものの1つになります。これは、ニューラルネットワークの訓練に使用される最も優れたアルゴリズムの1つであり、多くの変数を持つ滑らかな関数です。

母集団最適化アルゴリズム：人工蜂コロニー(ABC)

今回は、人工蜂コロニーアルゴリズムを研究し、機能空間を研究する新しい原理で知識を補います。今回は、古典アルゴリズムについて、私の解釈を紹介します。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第04回）：線形判別分析

今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合、新しいアイデアを探して試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。この連載では、MQL5ウィザードがこの取り組みにおけるトレーダーの主力であるべきであることを示しています。

データサイエンスと機械学習（第09回）:K近傍法(KNN)

これは、訓練データセットから学習しない遅延アルゴリズムです。代わりにデータセットを保存し、新しいサンプルが与えられるとすぐに動作します。シンプルでありながら、実世界でさまざまなケースに応用されています。

母集団最適化アルゴリズム：蟻コロニー最適化(ACO)

今回は、蟻コロニー最適化アルゴリズムについて解析します。このアルゴリズムは非常に興味深く、複雑です。この記事では、新しいタイプのACOの作成を試みます。

母集団最適化アルゴリズム：粒子群(PSO)

この記事では、一般的な粒子群最適化(PSO)アルゴリズムについて検討します。以前は、収束、収束率、安定性、スケーラビリティなどの最適化アルゴリズムの重要な特性について説明し、テストスタンドを開発し、最も単純なRNGアルゴリズムを検討しました。

マウンテンチャートとアイスバーグチャート

MetaTrader 5プラットフォームに新しいチャートタイプを追加するというアイデアはいかがでしょうか。このプラットフォームには他のプラットフォームにあるものがいくつかないという声もあります。しかし、実際のところ、MetaTrader 5は他の多くのプラットフォームではできないこと（少なくとも簡単にはできないこと）ができる、非常に実用的なプラットフォームです。

データサイエンスと機械学習（第07回）：:多項式回帰

線形回帰とは異なり、多項式回帰は、線形回帰モデルでは処理できないタスクをより適切に実行することを目的とした柔軟なモデルです。MQL5で多項式モデルを作成し、そこから何か良いものを作る方法を見つけてみましょう。

EAを用いたリスクとキャピタルの管理

この記事では、バックテストレポートでは見えないこと、自動売買ソフトを使用する際の注意点、エキスパートアドバイザー(EA)を使用している場合の資金管理、自動売買をおこなっている場合に取引活動を続けるために大きな損失をカバーする方法について説明します。

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第30部）：指標としてのCHART TRADE？

今日は再びChart Tradeを使用しますが、今回はチャート上に存在する場合と存在しない場合があるオンチャート指標になります。

母集団最適化アルゴリズム

最適化アルゴリズム(OA)の分類についての入門記事です。この記事では、OAを比較するためのテストスタンド（関数群）を作成し、広く知られたアルゴリズムの中から最も普遍的なものを特定することを試みています。

ニューラルネットワークが簡単に（第27部）：DQN (Deep Q-Learning)

強化学習の研究を続けます。今回は、「Deep Q-Learning」という手法に触れてみましょう。この手法を用いることで、DeepMindチームはアタリ社のコンピューターゲームのプレイで人間を凌駕するモデルを作成することができました。取引上の問題を解決するための技術の可能性を評価するのに役立つと思います。

ニューラルネットワークが簡単に（第26部）：強化学習

機械学習の手法の研究を続けます。今回からは、もう1つの大きなテーマである「強化学習」を始めます。この方法では、モデルは問題を解決するためのある種の戦略を設定することができます。この強化学習の特性は、取引戦略を構築する上で新たな地平を切り開くものと期待されます。

データサイエンスと機械学習—ニューラルネットワーク（第02回）：フィードフォワードNNアーキテクチャの設計

フィードフォワード（予測制御）ニューラルネットワークについて説明する前に、少し説明しておくことがあって、設計もその1つです。入力、隠れ層の数、および各ネットワークのノードに対する柔軟なニューラルネットワークを構築および設計する方法を見てみましょう。

市場の数学：利益、損失、コスト

この記事では、手数料やスワップなど、あらゆる取引の総損益を計算する方法を紹介します。最も正確な数学的モデルを提供し、それを使ってコードを書き、標準と比較するつもりです。そのほか、利益を計算するMQL5のメイン関数の内部にも入り込み、仕様から必要な値をすべて突き詰めてみます。

ニューラルネットワークが簡単に（第25部）：転移学習の実践

前々回、前回と、ニューラルネットワークのモデルを作成・編集するためのツールを開発しました。いよいよ転移学習技術の利用可能性を実例で評価することになります。

MQL5での行列およびベクトル演算

行列とベクトルがMQL5に導入され、数学的な解決策による効率的な操作が可能になりました。これらの新しい型は、数学表記に近い簡潔でわかりやすいコードを作成するための組み込みメソッドを提供します。配列は広範な機能を提供しますが、行列の方がはるかに効率的である場合が多くあります。

データサイエンスと機械学習—ニューラルネットワーク（第01回）：フィードフォワードニューラルネットワークの解明

ニューラルネットワークの背後にある操作全体は、多くの人に気に入られていますが、ほとんどの人に理解されていません。この記事では、フィードフォワード型の多層知覚の密室の背後にあるすべてを平易な言葉で説明しようとします。

ニューラルネットワークが簡単に（第22部）：回帰モデルの教師なし学習

モデルと教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。今回は、回帰モデルの学習に適用した場合のオートエンコーダの特徴について提案します。

データサイエンスと機械学習（第06回）：勾配降下法

勾配降下法は、ニューラルネットワークや多くの機械学習アルゴリズムの訓練において重要な役割を果たします。これは、その印象的な成果にもかかわらず、迅速でインテリジェントなアルゴリズムであり、多くのデータサイエンティストによっていまだに誤解されています。

ニューラルネットワークが簡単に（第21部）：変分オートエンコーダ(Variational autoencoder、VAE)

前回の記事で、オートエンコーダアルゴリズムについて学びました。他のアルゴリズム同様、このアルゴリズムには長所と短所があります。元の実装では、オートエンコーダは、訓練標本からオブジェクトを可能な限り分離するために使用されます。今回はその短所への対処法についてお話します。

価格変動モデルとその主な規定（第2回）。価格場の確率的発展方程式と観測されたランダムウォークの発生

この記事では、確率的な価格場の発展方程式と、今後の価格高騰の基準について考察しています。また、チャート上での価格値の本質と、そのランダムウォークが発生するメカニズムも明らかにします。

ニューラルネットワークが簡単に（第20部）：オートエンコーダ

教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。読者の中には、最近の記事とニューラルネットワークの話題の関連性について疑問を持つ人もいるかもしれません。この新しい記事では、ニューラルネットワークの研究に戻ります。

ニューラルネットワークが簡単に（第19部）：MQL5を使用したアソシエーションルール

アソシエーションルールの検討を続けます。前回の記事では、このタイプの問題の理論的側面について説明しました。この記事では、MQL5を使用したFPGrowthメソッドの実装を紹介します。また、実装したソリューションを実際のデータを使用してテストします。

ニューラルネットワークが簡単に（第18部）：アソシエーションルール

この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。

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。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第01回）：回帰分析

今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合（意識的かどうかにかかわらず...）新しいアイデアを探し、試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。トレーダーの時間とミスを避ける必要性は明らかに重視されます。この連載では、MQL5ウィザードがトレーダーの主力であるべきであることを示します。なぜでしょうか。MQL5ウィザードを使用すれば、新しいアイデアを組み立てることで時間を節約できるだけでなく、コーディングの重複によるミスを大幅に減らすことができるため、最終的に、取引の哲学のいくつかの重要な分野にエネルギーを注ぐことができるからです。