MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事

MQL5プログラミング言語を用いて、原資産をベースにしたオプションのエミュレーション手法のバリエーションを解説します。選択したアプローチの長所と短所を、MOEX（モスクワ取引所）のFORTS先物市場およびBybit暗号資産取引所を例に、実際の取引所オプションと比較します。

取引におけるコンピュータビジョン：仕組みと開発手順本記事では、RGB画像として価格チャートを認識するアルゴリズムを構築し、アテンション機構と双方向LSTM層を用いる方法について説明します。結果として、EURUSDの価格を予測する動作モデルを構築し、検証セクションにおいて最大55%の正解率を得ます。

ラリー・ウィリアムズ/ja/短期取引パターンに関する実証研究です。定番/ja/パターンをMQL5で自動化し、実際/ja/市場データでテストし、そ/ja/一貫性、収益性、および実運用上/ja/有用性を評価します。

MetaTrader5のPythonモジュールは、Pythonを使ってMetaTrader5アプリで取引を発注するための便利な手段を提供しています。しかし、このモジュールには大きな問題があります。それは、MetaTrader5アプリに存在するストラテジーテスター機能が備わっていないことです。本連載では、Python環境で取引戦略をバックテストするためのフレームワークを構築していきます。

中央銀行のバランスシートデータを分析することで、外国為替市場全体と主要通貨におけるグローバル流動性の姿を把握できます。米連邦準備制度(Fed)、欧州中央銀行(ECB)、日銀(BOJ)、および中国人民銀行(PBoC)のデータを統合し、複合インデックスを作成し、機械学習を用いて隠れたパターンを明らかにします。このアプローチは、ファンダメンタル分析とテクニカル分析を組み合わせることで、生データを実際の取引シグナルへと変換します。

幅優先探索(BFS)はレベル順トラバーサルを用い、価格スイングを時間/ja/経過とともに進化する有向グラフとして市場構造をモデル化します。過去/ja/ローソク足またはセッションを階層ごとに分析することで、BFSはより直近/ja/価格挙動を優先しつつ、より長期/ja/市場文脈も反映します。

共形予測(Conformal Prediction)と、それを実装するMAPIEライブラリについて考察します。このアプローチは機械学習における最も現代的な手法の一つであり、既存のさまざまな機械学習モデルに対するリスク管理に焦点を当てることを可能にします。共形予測それ自体は、データ内のパターンを見つける方法ではありません。これは、既存のモデルが個々のサンプルを予測する際の信頼度を判定するだけであり、信頼性の高い予測を選別できるようにします。

本記事では、金融時系列を自己相似的なフラクタル構造という観点から考察します。市場の価格変動が自己相似フラクタルとして捉えられる可能性を支持する類似性が多数存在することから、このような構造の予測可能性の地平線について考えることができます。