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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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。

より優れたプログラマー(第05部): より速い開発者になる方法

すべての開発者は、コードをより速く書くことを望んでいます。より速く効果的にコードを書けることは、少数の人々だけが生まれつき持っているような特別な能力ではありません。これは、すべてのコーダーが習得できるスキルです。この記事ではそれを教えようと思います。

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。

より優れたプログラマー(第04部): より速い開発者になる方法

すべての開発者は、コードをより速く書くことを望んでいます。より速く効果的にコードを書けることは、少数の人々だけが生まれつき持っているような特別な能力ではありません。これは、コーディングの経験年数に関係なく、すべてのコーダーが習得できるスキルです。

より優れたプログラマー(第03部): MQL5プログラマーとして成功するためにあきら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。

取引のための組合せ論と確率論(第III部): 初めての数学モデル

前に説明したトピックの論理的な続きは、取引タスクのための多機能数学モデルの開発です。本稿では、フラクタルを記述する最初の数学モデルの開発に関連するプロセス全体を最初から説明します。このモデルは重要な構成要素になるもので、多機能で普遍的である必要があります。それは、このアイデアをさらに発展させるための理論的基礎を構築します。

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

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。

取引のための組合せ論と確率論(第II部): ユニバーサルフラクタル

本稿では、フラクタルの研究を続け、すべての資料の要約に特に注意を払います。これを行うために、これまでの開発をすべて、取引での実用化に便利で理解しやすいコンパクトな形にまとめてみます。

クラスター分析(第I部):インジケーターラインの傾きをマスターする

クラスター分析は、人工知能の最も重要な要素の1つです。この記事では、指標の傾きのクラスター分析を適用して、市場が横ばいであるかトレンドに従っているのかを判断するためのしきい値の取得を試みます。

取引のための組合せ論と確率論(第I部):基本

この連載では、確率論の実用的応用を見つけて、取引と価格設定のプロセスの説明を試みます。最初の記事では、組合せ論と確率の基礎を調べ、確率論の枠組みでフラクタルを適用する方法の最初の例を分析します。

パターンと例(第I部): マルチトップ

これは、アルゴリズム取引の枠組みにおける反転パターンに関連する連載の最初の記事です。まず、最も興味深いパターンファミリーから始めます。これは、ダブルトップパターンとダブルボトムパターンに由来するものです。

DoEasyライブラリでのその他のクラス(第72部): コレクション内のチャートオブジェクトパラメータの追跡と記録

本稿では、チャートオブジェクトクラスとそのコレクションの操作を完成します。また、チャートプロパティとそのウィンドウの変更の自動追跡を実装し、オブジェクトプロパティに新しいパラメータを保存します。このような変更により、を将来チャートコレクション全体のイベント機能実装できるようになります。

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

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。

DoEasyライブラリでのその他のクラス(第70部): チャットオブジェクトコレクショの機能拡張と自動更新

本稿では、チャートオブジェクトの機能を拡張し、チャートのナビゲーション、スクリーンショットの作成、チャートの保存と適用を行います。また、チャートオブジェクトのコレクション、それらのウィンドウ、およびその中の指標の自動更新を実装します。

DoEasyライブラリでのその他のクラス(第69部): チャットオブジェクトコレクションクラス

本稿からチャートオブジェクトコレクションクラスの開発を開始します。このクラスでは、サブウィンドウと指標とともにチャートオブジェクトのコレクションリストを保存し、選択したチャートとそのサブウィンドウ、または複数のチャートのリストを一度に操作する機能を提供します。

DoEasyライブラリでのその他のクラス(第68部): チャットウィンドウオブジェクトクラスとチャートでの指標オブジェクトクラス

本稿では、チャートオブジェクトクラスの開発を続け、利用可能な指標のリストを含むチャートウィンドウオブジェクトのリストに追加します。

組み合わせスキャルピング:過去の取引の分析による将来の取引パフォーマンスの向上

本稿では、自動取引システムの公立を高めることを目的としたテクノロジーについて説明します。アイデアが簡単に説明され、その基盤、可能性、および欠点についてが説明されます。

ニューラルネットワークが簡単に(第11部): GPTについて

GPT-3は現在存在する言語ニューラルネットワークの中でおそらく最も高度なモデルの1つであり、その最大バリアントには1,750億個のパラメータが含まれています。もちろん、家庭にあるようなPCでそのような怪物を作成するつもりはありませんが、どのアーキテクチャソリューションを作業に使用し、それらからどのように利益を得ることができるかは確認することができます。

グリッドおよびマーチンゲール取引システムでの機械学習 - あなたはそれに賭けますか

本稿では、グリッドおよびマーチンゲール取引に適用される機械学習手法について説明します。驚いたことに、世界中のネットではこのアプローチはほとんどまたはまったくカバーされていません。記事を読んだ後は、自分自身の自動売買ボットを作成することができるでしょう。

DoEasyライブラリでのその他のクラス(第66部): MQL5.comシグナルコレクションクラス

本稿では、シグナルを管理する関数を備えたMQL5.comシグナルサービスのシグナルコレクションクラスを作成します。さらに、DOMの売買取引高の合計を表示するように板情報スナップショットオブジェクトクラスを改善します。

DoEasyライブラリでの価格(第65部): 板情報コレクションとMQL5.comシグナル操作クラス

本稿では、すべての銘柄の板情報コレクションクラスを作成し、シグナルオブジェクトクラスを作成することによってMQL5.comシグナルサービスを使用するための機能の開発を開始します。

DoEasyライブラリでの価格(第64部): 板情報、DOMスナップショットのクラスおよびスナップショットシリーズオブジェクト

本稿では、2つのクラス(DOMスナップショットオブジェクトのクラスとDOMスナップショットシリーズオブジェクトのクラス)を作成し、DOMデータシリーズの作成をテストします。

DoEasyライブラリでの価格(第63部): 板情報とその抽象リクエストクラス

本稿では、板情報を使用するための機能の開発を開始します。また、板情報抽象注文オブジェクトとその子孫のクラスも作成します。

DoEasyライブラリでの価格(第62部): ティックシリーズをリアルタイムで更新して板情報で作業するための準備

この記事では、ティックデータの更新をリアルタイムで実装し、板情報を操作するための銘柄オブジェクトクラスを準備します(DOM自体は次の記事で実装されます)。

自己適応アルゴリズム(第IV部):その他の機能とテスト

引き続き、必要最小限の機能でアルゴリズムを実装して結果をテストします。収益性は非常に低いですが、連載では、完全に自動化された、根本的に異なる市場で取引される完全に異なる商品で収益性の高い取引モデルを示しています。

DoEasyライブラリでの価格(第61部): 銘柄ティックシリーズのコレクション

プログラムでは作業に異なる銘柄を使用する可能性があるため、それぞれに個別のリストを作成する必要があります。本稿では、そのようなリストを組み合わせてティックデータコレクションにします。実際、これは、CObjectクラスのインスタンスへのポインタの動的配列のクラスおよび標準ライブラリの子孫に基づく通常のリストになります。

ニューラルネットワークが簡単に(第10回): Multi-Head Attention

ニューラルネットワークにおける自己注意のメカニズムについては、以前に検討しました。実際には、最新のニューラルネットワークアーキテクチャは、いくつかの並列した自己注意スレッドを使用して、シーケンスの要素間のさまざまな依存関係を見つけます。このようなアプローチの実装を検討し、ネットワーク全体のパフォーマンスへの影響を評価しましょう。

DoEasyライブラリでの価格(第60部): 銘柄ティックデータのシリーズリスト

本稿では、単一銘柄のティックデータを格納するためのリストを作成し、EAでの必要なデータの作成と取得を確認します。さらに、使用される銘柄ごとの個別のティックデータリストでティックデータのコレクションを構成します。

自己適応アルゴリズム(第III部):最適化の放棄

履歴データに基づく最適化を使用してパラメータを選択する場合、真に安定したアルゴリズムを取得することは不可能です。安定したアルゴリズムは、常時、どんな取引商品で作業していても、必要なパラメータを認識している必要があります。予測や推測ではなく、確実に知っているべきです。

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。

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。

CatBoostアルゴリズムを使用した外国為替市場の季節によるパターンの特定

本稿では、時間フィルタを使用した機械学習モデルの作成について検討し、このアプローチの有効性について説明します。人的要因はモデルに特定の曜日の特定の時間に取引するように指示するだけで排除できるようになっています。パターン検索は、別のアルゴリズムで提供できます。

市場とそのグローバルパターンの物理学

本稿では、市場を少しでも理解してるシステムはどれでも世界規模で運用できるという前提を試してみます。理論やパターンは発明せずに既知の事実のみを使用し、これらの事実を徐々に数学的分析の言語に翻訳していきます。

自己適応アルゴリズムの開発(第I部):基本的なパターンの検索

この連載では、ほとんどの市場要因を考慮した自己適応アルゴリズムの開発を示すとともに、これらの状況を体系化してロジックで説明し、取引活動で考慮に入れる方法を示します。非常に単純なアルゴリズムから始めて、徐々に理論を習得し、非常に複雑なプロジェクトに進化していきます。

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。

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

DoEasyライブラリの時系列(第59部): 単一ティックのデータを格納するオブジェクト

本稿からは、価格データを処理するライブラリ機能を作成します。今日、さらに別のティックで到着したすべての価格データを格納するオブジェクトクラスを作成します。

パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第II部): イマージョン

本稿では、引き続き総当たり攻撃アプローチについて説明します。改良されたアプリケーションの新バージョンを使用して、パターンをより良く説明を試みます。また、さまざまな時間間隔と時間枠を使用して、安定性の違いの特定も試みます。

スプレッドシートを使ってトレード戦略を構築する

この記事では、スプレッドシート(Excel、Calc、Google)を使ってあらゆる戦略を分析できるようにするための基本的な考え方や方法を解説します。 得られた結果をMetaTrader5のテスターと比較します。