記事「MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する」についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事「MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する」はパブリッシュされました:

どのような市場にも対応できる専門的なエキスパートアドバイザー(EA)を構築します。

現在の市場環境に適応できる取引ボットを開発することは、安定したアルゴリズム取引戦略の鍵となります。私たちの目標は、数個の銘柄に限定した狭い範囲のボットを作ることではありません。学習能力を備え、どのような取引銘柄にも適応できるシステムを設計するつもりです。このガイドでは、MQL5を使用して、どのような取引環境にも自己最適化できるボットを開発することに焦点を当てています。

MQL5は、ある種の信念に反して、このタスクに理想的に適しています。そのAPIは広範な行列関数とベクトル関数を提供し、コンパクトな機械学習モデルの作成を可能にします。この紹介では、自己最適化ボットを構築するためにMQL5を使用することに重点を置いています。オブジェクト指向プログラミングのアプローチは、反復的なコーディングを減らし、さまざまな時間枠や市場条件への適応性を高めます。

ONNXやPythonのような代用品ではなく、MQL5の行列とベクトルの機能を選択することには、かなりの利点があります。ONNXモデルを使用する場合、各取引銘柄ごとに個別のモデルインスタンスが必要となり、時間枠の調整など細かなパラメータ変更のために新しいモデルが必要となります。しかしMQL5は、様々な条件下で多数のモデルを管理する必要なく、適応性を提供します。

作者: Gamuchirai Zororo Ndawana