MQL5における統計とデータの分析に関する記事

この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。

定量分析とは何なのか、また、主要プレーヤーがどのように定量分析を使用しているのかを分析します。MQL5言語で定量分析アルゴリズムの1つを作成します。

この記事では、MQL5言語を使用しながら指標をロックする方法を見ていきます。非常に興味深く素晴らしい方法でそれをおこないます。

この記事では、システム管理者を対象に、プラットフォーム内で他のトレーダーと直接コミュニケーションを図るための、MetaTrader 5用メッセージングインターフェイスの作成について説明します。ソーシャルプラットフォームとMQL5との最近の統合により、さまざまなチャンネルに素早くシグナルをブロードキャストことができるようになりました。YESかNOのどちらかをクリックするだけで、送られてきたシグナルを検証できることをご想像ください。詳しくは本稿をご覧ください。

この記事では、進化戦略（Evolution Strategies：ES）として知られる最適化アルゴリズム群について考察します。これらは、最適解を見つけるために進化原理を用いた最初の集団アルゴリズムの1つです。従来のESバリエーションへの変更を実施し、アルゴリズムのテスト関数とテストスタンドの手法を見直します。

ナンバーウォールは、リニアシフトバックレジスタの一種で、収束を確認することにより、予測可能な数列を事前にスクリーニングします。これらのアイデアがMQL5でどのように役立つかを見ていきます。

第１部では、よく知られた一般的なアルゴリズムである焼きなまし法について説明しました。その長所と短所を徹底的に検討しました。第2部では、アルゴリズムを抜本的に改良し、新たな最適化アルゴリズムである等方的焼きなまし（Simulated Isotropic Annealing、SIA）法を紹介します。

この記事では、確率分布の形状を変えることが最適化アルゴリズムの性能に与える影響について検証します。最適化問題の文脈における様々な確率分布の効率を評価するために、スマート頭足類（SC、Smart Cephalopod）テストアルゴリズムを用いた実験をおこないます。

K平均法では、まず無作為に生成されたクラスタ重心を使用するデータセットのマクロビューに焦点を当てたプロセスとしてデータポイントを集団化するアプローチを採用し、その後ズームインしてこれらの重心を調整してデータセットを正確に表現します。これを見て、その使用例をいくつか活用していきます。

この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)がストラテジーテスターで表示できる品質スコアを開発する方法を見ていきます。Van TharpとSunny Harrisという2つの有名な計算方法を見てみましょう。

本稿では、シャープレシオの代替指標とされるいくつかのリスクリターン指標の実装を紹介し、その特徴を分析するために仮想資本曲線を検証します。

線形カーネルは、線形回帰やサポートベクターマシンの機械学習で使用される、この種の行列の中で最も単純な行列です。一方、Matérnカーネルは、以前の記事で紹介したRBF (Radial Basis Function)をより汎用的にしたもので、RBFが想定するほど滑らかではない関数をマッピングするのに長けています。売買条件を予測する際に、両方のカーネルを利用するカスタムシグナルクラスを構築します。

本稿では、軟体動物の殻など自然界における螺旋軌道の構築パターンに基づく最適化アルゴリズム、Spiral Dynamics Optimization（SDO、螺旋ダイナミクス最適化）アルゴリズムを紹介します。著者らが提案したアルゴリズムを徹底的に修正し、改変しました。この記事では、こうした変更の必要性について考えてみたいと思います。

今回は、あまり理解されていない重要なトピックを取り上げます。「カスタムイベント」です。これは危険です。これらの要素の長所と短所を解説します。このトピックは、MQL5やその他の言語でプロのプログラマーになりたい人にとって重要な鍵となります。ここではMQL5とMetaTrader 5に焦点を当てます。

この記事では、RSIインジケーターに単純なマルコフ連鎖を適用し、インジケーターが主要なレベルを通過した後の価格の挙動を観察します。NZDJPYペアで最も強い買いシグナルと売りシグナルは、RSIがそれぞれ11～20の範囲と71～80の範囲にあるときに生成されるという結論に達しました。データを操作して、保有するデータから直接学習した最適な取引戦略を作成する方法を説明します。さらに、遷移行列を最適に使用することを学習するためにディープニューラルネットワークを訓練する方法を説明します。

まずは現状を明らかにすることから始めましょう。今やらなければ、すぐに問題になります。

Webからエキスパートアドバイザー(EA)にデータを入力する方法はそれほど明らかにはわかりません。MetaTrader 5が提供するすべての可能性を理解しなければ、そう簡単にはいきません。

この記事では、機械学習を用いた因果推論の理論と、Pythonによるカスタムアプローチの実装について見ていきます。因果推論と因果思考は哲学と心理学にルーツを持ち、現実を理解する上で重要な役割を果たしています。

ここでは、カスタムイベントがどのようにトリガーされ、指標でどのようにリプレイ/シミュレーションサービスの状態がレポートされるかを見ていきます。

この記事では、無生物由来の興味深いアルゴリズム、つまり川床形成プロセスをシミュレーションするIntelligent Water Drops (IWD)について考察しています。このアルゴリズムのアイデアにより、従来の格付けのリーダーであったSDSを大幅に改善することが可能になりました。いつものように、新しいリーダー（修正SDSm）は添付ファイルにあります。

この記事では、モンテカルロシミュレーションを用いて非定常過程に回帰分析を適用しようとすると、偽回帰が発生することを示しています。

この記事では、ランダムウォークの原理に基づく非常に強力で効率的な最適化アルゴリズムである確SDS（Stochastic Diffusion Search、確率的拡散探索）について説明します。このアルゴリズムは、複雑な多次元空間で最適解を求めることができ、収束速度が速く、局所極値を避けることができるのが特徴です。

ハースト指数は、時系列データが長期間にわたってどれだけ自己相関しているかを示す指標です。ハースト指数は、時系列データの長期的な特性を捉えることがわかっているため、経済や金融に限らず、幅広い時系列分析において重要な役割を果たします。本稿では、ハースト指数を移動平均線と組み合わせることで、トレーダーにとって有用なシグナルをどのように得られるかを検討し、その潜在的なメリットに焦点を当てます。

この記事では、IDに基づいて個々のニュースイベントをフィルターする関数を実装します。さらに、以前のSQLクエリを改善し、追加情報が提供されたり、クエリの実行時間が短縮されるようになります。さらに、これまでの記事で作成したコードを機能的なものにします。

迎角はよく引用される指標で、その急勾配は優勢なトレンドの強さと強い相関があると理解されています。一般的にどのように使用され、理解されているかを調べ、それを使用する取引システムの利益のために、その測定方法に導入可能な変更があるかどうかを検討します。

正則化とは、ニューラルネットワークのさまざまな層全体に適用される離散的な重み付けに比例して、損失関数にペナルティを与える形式です。様々な正則化形式について、ウィザードで組み立てたEAを使ったテスト実行で、この正則化が持つ重要性を見てみます。

SSG（Saplings Sowing and Growing up、苗木の播種と育成）アルゴリズムは、様々な条件下で優れた生存能力を発揮する、地球上で最も回復力のある生物の1つからインスピレーションを得ています。

この記事では、外国為替取引におけるスプレッド取引時に季節性要因を利用したレポートデータの生成および提供の可能性について検討します。

ベイズ推定とは、新しい情報が入手可能になったときに確率仮説を更新するためにベイズの定理を採用することです。これは直感的に時系列分析への適応につながるので、シグナルだけでなく、資金管理やトレーリングストップのためのカスタムクラスを構築する際に、これをどのように利用できるか見てみましょう。