MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事

The Market Structure Flip Detectorエキスパートアドバイザー(EA)は、市場センチメントの変化を常に監視する頼れるパートナーとして機能します。ATR (Average True Range)に基づく閾値を活用することで、構造の反転を的確に検出し、各高値切り下げおよび安値切り上げを明確なインジケーターで表示します。MQL5の高速な実行性能と柔軟なAPIにより、このツールはリアルタイム分析を可能にし、最適な視認性を保つよう表示を調整しながら、反転の回数やタイミングをモニターできるライブダッシュボードも提供します。さらに、カスタマイズ可能なサウンド通知やプッシュ通知により、重要なシグナルを確実に受け取ることができ、シンプルな入力と補助ルーチンがどのように価格変動を実用的な戦略へと変換するかを実感できます。

前回の記事では、MetaTrader 5のオブジェクトを使ってChart Tradeを作成し、プラットフォームをRADシステムに変える方法を紹介しました。このシステムは非常によく機能しており、読者の多くは、提案されたシステムの機能を拡張できるようなライブラリを作成することをお考えになったのではないでしょうか。これに基づいて、より直感的で使い勝手の良いEAを開発することも可能でしょう。

強化学習の文脈では、モデルの先延ばしにはいくつかの理由があります。この記事では、モデルの先延ばしの原因として考えられることと、それを克服するための方法について考察しています。

Frames Analyzerとは何でしょうか。これは、パラメータ最適化の直後に作成されたMQDファイルまたはデータベースを読み取ることにより、ストラテジーテスター内外でパラメータ最適化中に最適化フレームを分析するためのエキスパートアドバイザー（EA)のプラグインモジュールです。これらの最適化の結果はFrames Analyzerツールを使用している他のユーザーと共有して、結果について話し合うことができます。

数十年にわたり、トレーダーは破産リスクを最小限に抑えつつ長期的な資産成長を最大化する手法として、ケリー基準の公式を活用してきました。しかし、単一のバックテスト結果に基づいてケリー基準を盲目的に適用することは、個人トレーダーにとって非常に危険です。というのも、実際の取引では時間の経過とともに取引優位性が薄れ、過去の実績は将来の結果を保証するものではないからです。本記事では、Pythonによるモンテカルロシミュレーションの結果を取り入れ、MetaTrader 5上で1つ以上のエキスパートアドバイザー(EA)にケリー基準を現実的に適用するためのリスク配分アプローチを紹介します。

MQL5でカスタムインジケーターを構築する方法を学びます。プロジェクトベースのアプローチを採用します。この初心者向けガイドでは、インジケーターバッファ、プロパティ、トレンドの視覚化について解説し、段階的に学習を進めることができます。

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。

EA開発の主な段階を概説しましょう。最初におこなうべき重要な作業の1つは、開発した取引戦略のインスタンスを最適化することです。最適化プロセスにおいて、テスターが通過したパスに関する必要な情報を一箇所に集約してみましょう。

この記事では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5を使用します。

金融市場は一般的に、「レンジ相場」または「トレンド相場」のいずれかに分類されます。このような静的な市場の見方は、短期的な取引においては判断を容易にしてくれるかもしれません。しかし、実際の市場の動きとはかけ離れている側面もあります。この記事では、金融市場がこれら2つのモードをどのように移行するのかを探り、その理解を活かしてアルゴリズム取引戦略への自信をどのように高められるのかを考察します。

経験再現バッファに基づいてモデルが訓練されるにつれて、現在のActor方策は保存されている例からどんどん離れていき、モデル全体としての訓練効率が低下します。今回は、強化学習アルゴリズムにおけるサンプルの利用効率を向上させるアルゴリズムについて見ていきます。

連続行動空間の問題を解決するための強化学習アルゴリズムについての議論を続けます。この記事では、Soft Actor-Critic (SAC)アルゴリズムについて説明します。SACの主な利点は、期待される報酬を最大化するだけでなく、行動のエントロピー（多様性）を最大化する最適な方策を見つけられることです。

今日は、EAにいくつかのリソースを追加します。この興味深い記事では、情報を提示するためのいくつかの新しいアイデアと方法を提供します。同時に、プロジェクトの小さな欠陥を修正するのにも役立ちます。

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。

オブジェクト指向プログラミングのパラダイムとMQL5コードへの応用について学びます。この第2回目の記事では、オブジェクト指向プログラミングの具体的な内容をより深く掘り下げ、実践的な例を通して実体験を提供します。EMA指標とローソク足価格データを使用した、手続き型プライスアクションエキスパートアドバイザー(EA)をオブジェクト指向コードに変換する方法を学びます。

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。

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ファインチューニングし、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。

この記事では、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)の作成方法を、詳細な観点から解説しています。これはMQL5のシステムを自動化し、デイリードローダウンをコントロールするのに役立ちます。

この記事では、MACDおよびRSIインジケーターと統計的手法を組み合わせた取引レイヤリング戦略を紹介します。このアプローチは、MQL5による自動売買において、ポジションを動的にスケーリングすることを目的としています。カスケード構造による戦略のアーキテクチャを解説し、主要なコードセグメントを通じて実装方法を詳述します。さらに、パフォーマンスを最適化するためのバックテスト手順についても案内します。最後に、この戦略が持つ可能性と、今後の自動売買戦略への発展性について考察します。

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。

今日はちょっと変わった学習法を紹介したいと思います。ダーウィンの進化論からの借用と言えます。先に述べた手法よりも制御性は劣るでしょうが、非差別的なモデルの訓練が可能です。

MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。今回は、ルールと単位元を含むことで、圏論を他のデータ分類法と一線を画す始域（集合）としてモノイドを紹介します。

この記事では、ビル・ウィリアムズのProfitunityシステムを詳しく分析し、その核心となる構成要素や、市場の混乱の中での独自の取引アプローチを解説します。MQL5用いたシステムの実装方法を、主要なインジケーターやエントリー/エグジットシグナルの自動化に焦点を当てながら説明します。さらに、戦略のテストと最適化をおこない、さまざまな市場環境におけるパフォーマンスについて考察します。

この記事では、信頼性と安定性のある操作を確保するために、マウスポインタを変更してコントロール指標との対話を有効にします。

リプレイ/シミュレーターサービスの開発と改良を一時中断していましたが、再開することにしました。ターミナルグローバルのようなリソースの使用をやめたため、いくつかの部分を完全に再構築しなければなりません。ご心配なく。このプロセスを詳細に説明することで、誰もが私たちのサービスの進展についていけるようにします。

今回は、1分という目標を達成するために、別の方法を試してみましょう。ただし、このタスクは思っているほど単純ではありません。

この記事では、価格バーを並べ替えるアルゴリズムを紹介し、EAの潜在的な購入者を欺くためにストラテジーのパフォーマンスが捏造された事例を認識するために並べ替えテストをどのように使用できるかを詳述します。

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。

バッチ正規化とは、ニューラルネットワークのような機械学習アルゴリズムに投入するデータの前処理です。これは、アルゴリズムが使用する活性化の種類を常に意識しながらおこなわれます。そこで、エキスパートアドバイザー(EA)を使って、そのメリットを享受するためのさまざまなアプローチを探ります。

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。