MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事

人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶ本連載の新しい記事では、ゲータ―オシレーターテクニカル指標を取り上げ、簡単な戦略を通じて取引システムを作成する方法について学びます。

この記事では、ゾーン回復取引アルゴリズムに基づくエキスパートアドバイザー(EA)の作成に向けて実施すべきステップについて、詳細な観点から論じています。これは、アルゴリズムトレーダーの時間を節約するシステムの自動化に役立ちます。

これは、MetaTrader 5取引プラットフォームで最も人気のあるテクニカル指標による取引システムの設計方法に関する連載の新しい記事です。この新しい記事では、標準偏差指標による取引システムの設計方法を学びます。

カスタム指標の作成方法についてご紹介します。今回はTSI (True Strength Index)を扱い、それに基づいてエキスパートアドバイザー(EA)を作成することにします。

変数とデータ型は、MQL5プログラミングだけでなく、どのプログラミング言語でも非常に重要なトピックです。MQL5の変数とデータ型は、単純なものと高度なものに分類できます。単純なものについては前回の記事ですでに述べたので、今回は高度なものを特定し、それについて学ぶことにします。

市場構造に基づいた情報に基づく自動売買の意思決定を可能にするためには、スマートマネーコンセプト(Break Of Structure: BOS)とRSI指標の組み合わせが有効です。

この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引（注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど）ができるEAまたは自動売買ロボットです。この記事では、2つの指標、この場合はケルトナーチャネルのボリンジャーバンド®からのシグナルを使用します。

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。

今回のモデルは行列によって作成されています。これにより柔軟性が得られ、コンピュータの計算限界内に留まる限り、5つの独立変数だけでなく多くの変数を処理できる強力なモデルを作成できます。この記事を面白く読めることは間違いありません。

この記事では、環境状態のダイナミクスを研究することを目的とした別のタイプのモデルについて説明します。

プログラミングはできなくても創造性に富んだ素晴らしいアイデアを持っている人はたくさんいます。しかし、プログラミングの知識がないため、これらのアイデアを実行に移すことができないのです。MetaTrader5のプラットフォームそのものをIDEのように使って、Chart Tradeを作成する方法を一緒に見てみましょう。

時系列を扱うときは、常にソースデータを履歴シーケンスで使用します。しかし、これが最善の選択肢なのでしょうか。入力データの順序を変更すると、訓練されたモデルの効率が向上するという意見があります。この記事では、入力シーケンスを最適化する方法の1つを紹介します。

この記事の最初の目的は、外国為替取引のすべての可能性をカバーすることではなく、少なくとも1つのマーケットリプレイを実行できるようにシステムを適応させることです。シミュレーションはまた別の機会にしますが、ティックがなくバーだけでも、少しの努力で外国為替市場で起こりうる取引をシミュレートすることができます。シミュレーターをどのように適応させるかを検討するまでは、この状態が続くでしょう。システム内部でFXのデータに手を加えずに作業しようとすると、さまざまなエラーが発生します。

最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法についての連載は今回で完結します。アリゲーター指標を基にした取引システムの作り方を学びます。

今回は、もうひとつの強化学習アプローチを見てみましょう。これはGCRL（goal-conditioned reinforcement learning、目標条件付き強化学習）と呼ばれます。このアプローチでは、エージェントは特定のシナリオでさまざまな目標を達成するように訓練されます。

複数の戦略が並行して動作する多通貨EAの開発はすでにある程度進んでいます。蓄積された経験を考慮し、先に進みすぎる前に、ソリューションのアーキテクチャを見直し、改善を試みましょう。

今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。

アラン・アンドリュースは、取引の分野において、現代世界で最も有名な「教育者」の一人です。彼の「ピッチフォーク」は、現代のほとんどの相場分析プログラムに搭載されています。しかし、ほとんどのトレーダーは、このツールが提供するチャンスのほんの一部も利用していません。その上、アンドリュースのオリジナルのトレーニングコースには、ピッチフォークだけでなく（ピッチフォークが主要な道具であることに変わりはないが）、他のいくつかの便利な構造についても説明があります。この記事では、アンドリュースがオリジナルのコースで教えていた驚異的なチャート分析法を紹介しています。画像がたくさん出てきますのでご注意ください。

強化学習の問題は、報酬関数を定義する必要性にあります。それは複雑であったり、形式化するのが難しかったりします。この問題に対処するため、明確な報酬関数を持たずにスキルを学習する、活動ベースや環境ベースのアプローチが研究されています。

この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引（注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど）ができるEAまたは自動売買ロボットです。今回は、多時間枠または単一時間枠の「三角移動平均」という1つの指標のみを使用します。

この記事では、パーセプトロンを自給自足の価格予測ツールとして使用する例として、一般的な概念と最もシンプルな既製のエキスパートアドバイザー(EA)を紹介し、その最適化の結果について説明します。

この記事では、EAで使用するPythonによる感情分析とONNXモデルを紹介します。あるスクリプトはTensorFlowで学習させたONNXモデルをディープラーニング予測用に実行し、別のスクリプトはニュースのヘッドラインを取得し、AIを使用して感情を数値化します。

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。

確率を利用した取引は綱渡りのようなもので、正確さとバランス、そしてリスクに対する鋭い理解が必要です。取引の世界では、確率がすべてです。確率は、成功と失敗、利益と損失の違いになります。確率の力を活用することで、トレーダーは十分な情報に基づいた意思決定をおこない、リスクを効果的に管理し、経済的目標を達成することができます。つまり、経験豊富な投資家であれ、初心者のトレーダーであれ、確率を理解することは、取引の可能性を引き出す鍵になるのです。この記事では、確率を利用したエキサイティングな取引の世界を探求し、取引ゲームを次のレベルに引き上げる方法を紹介します。

最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事へようこそ。今回は、AD（蓄積/分散、Accumulation/Distribution）という新しいテクニカル指標について学び、シンプルなAD取引戦略に基づいてMQL5取引システムを設計する方法を学びます。

今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。