記事"トレードにおけるOLAPの適用(パート1):多次元データのオンライン分析"についてのディスカッション

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MetaQuotes Software Corp.
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この記事では、多次元データ(OLAP)のオンライン分析のフレームワークを作成する方法、およびMQLで実装する方法、およびトレード口座ヒストリー処理の例を使用してMetaTrader環境でそのような分析を適用する方法について説明します。

トレーダーは、多くの場合、膨大な量のデータを分析する必要があります。 多くの場合、数字、相場、インジケータ値、トレードレポートです。 数値が依存するパラメータと条件の数が多いため、それを部分的に考慮し、プロセス全体をさまざまな角度から表示します。 情報の全体量は仮想ハイパーキューブの一種で、各パラメータが独自のディメンションを定義します。 このようなハイパーキューブは、一般的なOLAP( オンライン分析処理)技術を使用して処理および分析することができます。

アプローチ名の "online(オンライン)" はインターネットを参照するのではなく、結果の迅速性を意味します。 操作原理はハイパーキューブ セルの予備的な計算を意味し、その後、キューブの断面を視覚的な形式ですばやく抽出して表示できます。 これは、MetaTraderの最適化プロセスと比較することができます。つまり、テスターは最初にトレード亜種を計算し(長い時間がかかる可能性があり、プロンプトではない)、インプットパラメータにリンクされた結果を特徴とするレポートを出力します。 ビルド1860以降、MetaTrader5プラットフォームは、さまざまな最適化基準を切り替えることで、表示された最適化結果の動的な変更をサポートします。 これは、OLAPの考えに近いです。 しかし、完全な分析には、ハイパーキューブの他の多くのスライスを選択する可能性が必要です。

ここでは、メタトレーダーにOLAPアプローチを適用し、MQLツールを用いた多次元解析の実装を試みます。 実装に進む前に、分析するデータを決定する必要があります。 これらには、トレードレポート、最適化結果、またはインジケータ値が含まれます。 この段階での選択は、あらゆるデータに適用可能なユニバーサルオブジェクト指向エンジンの開発を目指しているため、重要ではありません。 しかし、特定の結果にエンジンを適用する必要があります。 最も一般的なタスクの一つは、トレードレポートの分析です。 このタスクを検討します。

作者: Stanislav Korotky

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