MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事
多種多様なアイデアを核としたトレーディングシステムに関する記事をご覧ください。統計とロウソク足チャートのパターンをどのように使用するか、どのようにシグナルをフィルタするか、どこでセマフォインディケータを使用するかを学べます。
MQL5ウィザードを使用すれば、プログラミングなしでロボットを作成して、トレーディングのアイデアを素早く確認できます。遺伝的アルゴリズムについて知るためにウィザードを使用してください。
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リプレイシステムの開発（第37回）：道を切り開く（I）
今回は、もっと前にやりたかったことをようやく始めます。確固たる地盤がないため、この部分を公に発表する自信がありませんでした。今、私にはその根拠があります。この記事の内容を理解することにできるだけ集中することをお勧めします。単に読むだけではなくて、という意味です。ここで強調しておきたいのは、この記事を理解できなければ、それに続く記事の内容を理解することはできないということです。
Developing a Replay System (Part 36): Making Adjustments (II)
One of the things that can make our lives as programmers difficult is assumptions. In this article, I will show you how dangerous it is to make assumptions: both in MQL5 programming, where you assume that the type will have a certain value, and in MetaTrader 5, where you assume that different servers work the same.
リプレイシステムの開発（第34回）：発注システム (III)
今回は、構築の第一段階を完成させます。この部分はかなり短時間で終わりますが、前回までに説明しなかった詳細をカバーします。多くの方が理解していない点をいくつか説明します。なぜShiftキーやCtrlキーを押さなければならないかご存じでしょうか。
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第2部）：シンプルなグリッドEAを作る
この記事では、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を使用した自動化について詳しく説明し、初期のバックテスト結果を分析します。この戦略には高い保有能力が必要であることを強調し、今後の回で距離、takeProfit、ロットサイズなどの主要パラメータを最適化する計画を概説します。本連載は、取引戦略の効率性と異なる市場環境への適応性を高めることを目的としています。
MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方（第6回）：互いのラインを交差する2つのRSI指標
この記事の多通貨EAは、クロスラインを持つ2つのRSI指標、低速RSIと交差する高速RSIを使用するEA（自動売買ロボット）です。
ケルトナーチャネル取引システムの構築とテスト
この記事では、金融市場において非常に重要な概念であるボラティリティを利用した取引システムを紹介します。ケルトナーチャネル指標を理解し、それをどのようにコードし、どのように簡単な取引戦略に基づいて取引システムを作成し、様々な資産でテストすることができるかを理解した上で、ケルトナーチャネル指標に基づく取引システムを提供します。
アルーン（Aroon）取引システムの構築とテスト
この記事では、指標の基本を学んだ後、どのようにアルーンの取引システムを構築できるかを学び、アルーンの指標に基づいた取引システムを構築するために必要なステップを紹介します。この取引システムを構築した後、利益が出るのかさらに最適化が必要なのかをテストします。
PythonとMetaTrader5 Pythonパッケージを使用した深層学習による予測と注文とONNXモデルファイル
このプロジェクトでは、金融市場における深層学習に基づく予測にPythonを使用します。平均絶対誤差(MAE)、平均二乗誤差(MSE)、R二乗(R2)などの主要なメトリクスを使用してモデルのパフォーマンスをテストする複雑さを探求し、すべてを実行ファイルにまとめる方法を学びます。また、そのEAでONNXモデルファイルを作成します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第12回）：ニュートン多項式
ニュートン多項式は、数点の集合から二次方程式を作るもので、時系列を見るには古風だが興味深いアプローチです。この記事では、このアプローチをトレーダーがどのような面で役立てることができるかを探るとともに、その限界についても触れてみたいと思います。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第10回）：型破りなRBM
制限ボルツマンマシン（Restrictive Boltzmann Machine、RBM）は、基本的なレベルでは、次元削減による教師なし分類に長けた2層のニューラルネットワークです。その基本原理を採用し、常識にとらわれない方法で設計し直して訓練すれば有用なシグナルフィルタが得られるかどうかを検証します。
初心者のためのMetaTrader 5とRによるアルゴリズム取引
RとMetaTrader 5をシームレスに統合する技術を解き明かしながら、金融分析とアルゴリズム取引が出会う魅力的な探求に乗り出しましょう。この記事は、MetaTrader 5の強力な取引機能とRの精巧な分析の領域を橋渡しするためのガイドです。
データサイエンスと機械学習(第20回)：アルゴリズム取引の洞察、MQL5でのLDAとPCAの対決
MQL5取引環境での適用を解剖しながら、これらの強力な次元削減テクニックに隠された秘密を解き明かしていきます。線形判別分析(LDA)と主成分分析(PCA)のニュアンスを深く理解し、戦略開発と市場分析への影響を深く理解します。
データサイエンスと機械学習（第19回）：AdaBoostでAIモデルをパワーアップ
AdaBoostは、AIモデルのパフォーマンスを向上させるために設計された強力なブースティングアルゴリズムです。AdaBoostはAdaptive Boostingの略で、弱い学習機をシームレスに統合し、その集合的な予測力を強化する洗練されたアンサンブル学習技法です。
ニューラルネットワークが簡単に（第67回）：過去の経験を活かした新しい課題の解決
この記事では、訓練セットにデータを収集する方法について引き続き説明します。明らかに、学習プロセスには環境との絶え間ない相互作用が必要です。しかし、状況はさまざまです。
PythonとMQL5を使用して初めてのグラスボックスモデルを作る
機械学習モデルの解釈は難しく、このような高度なテクニックを使用して何らかの価値を得たいのであれば、モデルが予想から外れる理由を理解することが重要です。モデルの内部構造に対する包括的な洞察がなければ、モデルのパフォーマンスを低下させるバグを発見できないことがあります。予測できない機能のエンジニアリングに時間を浪費し、長期的にはモデルのパワーを十分に活用できない危険性があります。幸いなことに、モデルの内部で何が起こっているかを正確に見ることができる、洗練され、よく整備されたオールインワンソリューションがあります。
ニューラルネットワークが簡単に（第66回）：オフライン学習における探索問題
モデルは、用意された訓練データセットのデータを使用してオフラインで訓練されます。一定の利点がある反面、環境に関する情報が訓練データセットのサイズに大きく圧縮されてしまうというマイナス面もあります。それが逆に、探求の可能性を狭めています。この記事では、可能な限り多様なデータで訓練データセットを埋めることができる方法について考えます。
ニューラルネットワークが簡単に（第65回）：Distance Weighted Supervised Learning (DWSL)
この記事では、教師あり学習法と強化学習法の交差点で構築された興味深いアルゴリズムに触れます。
ニューラルネットワークが簡単に（第64回）：ConserWeightive Behavioral Cloning (CWBC)法
以前の記事でおこなったテストの結果、訓練された戦略の最適性は、使用する訓練セットに大きく依存するという結論に達しました。この記事では、モデルを訓練するための軌道を選択するための、シンプルかつ効果的な手法を紹介します。
ニューラルネットワークが簡単に（第63回）：Unsupervised Pretraining for Decision Transformer (PDT)
引き続き、Decision Transformer法のファミリーについて説明します。前回の記事から、これらの手法のアーキテクチャの基礎となるTransformerの訓練はかなり複雑なタスクであり、訓練のために大規模なラベル付きデータセットが必要であることにすでに気づきました。この記事では、ラベル付けされていない軌跡をモデルの予備訓練に使用するアルゴリズムについて見ていきます。
ニューラルネットワークが簡単に（第62回）：階層モデルにおけるDecision Transformerの使用
最近の記事で、Decision Transformerを使用するためのいくつかの選択肢を見てきました。この方法では、現在の状態だけでなく、以前の状態の軌跡や、その中でおこなわれた行動も分析することができます。この記事では、階層モデルにおけるこの方法の使用に焦点を当てます。
ニューラルネットワークが簡単に（第61回）：オフライン強化学習における楽観論の問題
オフライン訓練では、訓練サンプルデータに基づいてエージェントの方策を最適化します。その結果、エージェントは自分の行動に自信を持つことができます。しかし、そのような楽観論は必ずしも正当化されるとは限らず、模型の操作中にリスクを増大させる可能性があります。今日は、こうしたリスクを軽減するための方法の1つを紹介しましょう。
ニューラルネットワークが簡単に（第60回）：Online Decision Transformer (ODT)
最後の2つの記事は、望ましい報酬の自己回帰モデルの文脈で行動シーケンスをモデル化するDecision Transformer法に費やされました。この記事では、この方法の別の最適化アルゴリズムについて見ていきます。
ニューラルネットワークが簡単に（第59回）：コントロールの二分法（DoC）
前回の記事では、Decision Transformerを紹介しました。しかし、外国為替市場の複雑な確率的環境は、提示した手法の可能性を完全に実現することを許しませんでした。今回は、確率的環境におけるアルゴリズムの性能向上を目的としたアルゴリズムを紹介します。
リプレイシステムの開発（第32回）：受注システム(I)
これまで開発してきたものの中で、このシステムが最も複雑であることは、おそらく皆さんもお気づきでしょうし、最終的にはご納得いただけると思います。あとは非常に単純なことですが、取引サーバーの動作をシミュレーションするシステムを作る必要があります。取引サーバーの操作方法を正確に実装する必要性は、当然のことのように思えます。少なくとも言葉ではです。ただし、リプレイ/シミュレーションシステムのユーザーにとって、すべてがシームレスで透明なものとなるようにする必要があります。
リプレイシステムの開発（第30回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(IV)
今日は、プログラマーとしての職業生活のさまざまな段階で非常に役立つテクニックを学びます。多くの場合、制限されているのはプラットフォーム自体ではなく、制限について話す人の知識です。この記事では、常識と創造性があれば、クレイジーなプログラムなどを作成することなく、MetaTrader 5 プラットフォームをより面白くて多用途にし、シンプルでありながら安全で信頼性の高いコードを作成できることを説明します。創造力を駆使して、ソース コードを1行も削除したり追加したりすることなく、既存のコードを変更します。
リプレイシステムの開発（第29回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(III)
C_Mouseクラスを改良した後は、分析のためのまったく新しいフレームワークを作るためのクラスを作ることに集中しましょう。この新しいクラスを作るのに、継承やポリモーフィズムは使用しません。その代わりに、価格線に新しいオブジェクトを追加します。それがこの記事でやろうとしていることです。次回は、分析結果を変更する方法について見るつもりです。これらはすべて、C_Mouseクラスのコードを変更することなくおこなわれます。実際には、継承やポリモーフィズムを使用すれば、もっと簡単に実現できるでしょう。しかし、同じ結果を得る方法は他にもあります。
リプレイシステムの開発（第28回）：エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Mouseクラス(II)
人々が初めてコンピューティングが可能なシステムを作り始めたとき、すべてには、プロジェクトを熟知しているエンジニアの参加が必要でした。コンピュータ技術の黎明期、プログラミング用の端末すらなかった時代の話です。それが発展し、より多くの人々が何かを創造できることに興味を持つようになると、新しいアイデアやプログラミングの方法が現れ、以前のようなコネクタの位置を変えるスタイルに取って変わりました。最初の端末が登場したのはこの時です。
リプレイシステムの開発（第27回）：エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Mouseクラス(I)
この記事では、C_Mouseクラスを実装します。このクラスは、最高水準でプログラミングする能力を提供します。しかし、高水準や低水準のプログラミング言語について語ることは、コードに卑猥な言葉や専門用語を含めることではありません。逆です。高水準プログラミング、低水準プログラミングというのは、他のプログラマーが理解しやすいか、しにくいかという意味です。
リプレイシステムの開発（第26回）：エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Terminalクラス
これで、リプレイ/シミュレーションシステムで使用するEAの作成を開始できます。ただし、行き当たりばったりの解決策ではなく、何か改善策が必要です。にもかかわらず、最初の複雑さに怯んではなりません。どこかで始めることが重要で、そうでなければ、その課題を克服しようともせずに、その難しさを反芻してしまうことになります。それこそがプログラミングの醍醐味であり、学習、テスト、徹底的な研究を通じて障害を克服することです。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第25回）：次の段階への準備
この記事では、リプレイ/シミュレーションシステム開発の第1段階を完了しました。この成果により、システムが高度なレベルに達したことを確認し、新機能の導入への道を開くことができました。目標は、システムをさらに充実させ、市場分析の調査開発のための強力なツールに変えることです。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第24回）：FOREX (V)
本日は、Last価格に基づくシミュレーションを妨げていた制限を取り除き、このタイプのシミュレーションに特化した新しいエントリポイントをご紹介します。操作の仕組みはすべて、FOREX市場の原理に基づいています。この手順の主な違いは、BidシミュレーションとLastシミュレーションの分離です。ただし、時間をランダム化し、C_Replayクラスに適合するように調整するために使用された方法は、両方のシミュレーションで同じままであることに注意することが重要です。これは良いことです。特にティック間の処理時間に関して、一方のモードを変更すれば、もう一方のモードも自動的に改善されるからです。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第23回）FOREX (IV)
これで、ティックをバーに変換したのと同じ時点で作成がおこなわれます。こうすることで、変換プロセス中に問題が発生した場合、すぐにエラーに気づくことができます。これは、早送り中にチャート上に1分足を配置するコードと同じコードが、通常のパフォーマンス中に足を配置する位置決めシステムにも使用されるためです。言い換えれば、このタスクを担当するコードは他の場所には複製されません。このようにして、メンテナンスと改善の両方においてはるかに優れたシステムが得られます。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第22回）：FOREX (III)
このトピックに関する記事は今回で3回目になりますが、株式市場とFOREX市場の違いをまだ理解していない方のために説明しなければなりません。大きな違いは、FOREXでは、取引の過程で実際に発生したいくつかのポイントに関する情報がないというか、与えられないということです。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第21回）：FOREX (II)
FOREX市場で作業するためのシステムを構築し続けます。この問題を解決するためには、まず、前のバーを読み込む前にティックの読み込みを宣言しなければなりません。これによって問題は解決されますが、同時にユーザーは構成ファイルの構造に従わざるを得なくなります。これは個人的にはあまり意味がありません。なぜなら、構成ファイルの内容を分析し、実行する役割を担うプログラムを設計することで、ユーザーが必要な要素を好きな順番で宣言できるようになるからです。
ニューラルネットワークの実験（第7回）：指標の受け渡し
指標をパーセプトロンに渡す例。この記事では、一般的な概念について説明し、最も単純な既製のエキスパートアドバイザー(EA)と、それに続く最適化とフォワードテストの結果を紹介します。