記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第19回）：ベイズ推定」についてのディスカッション

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ベイズ推定とは、新しい情報が入手可能になったときに確率仮説を更新するためにベイズの定理を採用することです。これは直感的に時系列分析への適応につながるので、シグナルだけでなく、資金管理やトレーリングストップのためのカスタムクラスを構築する際に、これをどのように利用できるか見てみましょう。

引き続きMQL5ウィザードを利用して、統計学の手法の1つで、新しい情報が入るたびに確率を処理し更新するベイズ推定を確認します。その応用範囲は明らかに広範囲にわたりますが、トレーダーとしての私たちの目的として、時系列の予測におけるその役割に焦点を当てます。トレーダーが分析できる時系列は、主に取引されている証券の価格ですが、この記事で見るように、これらの時系列を「拡張」して、証券の取引履歴のような代替物を考慮することもできます。

理論的には、ベイズ推論は、あらゆる仮説の再評価を内在させるため、あらゆる取引システムの市場適応性を高めるはずです。これは、過去のデータでテストし、その後フォワードウォークや実際の口座でのテストをおこなう際の、曲線あてはめの数を減らすことにつながるはずです。ただし、それは理論上のことであり、実際には実装によって健全なアイデアが台無しになることもあります。だからこそ、この記事ではベイズ推定の実装について複数の可能性を考えてみることにします。

この記事は、ベイズ推定の定義、カスタムシグナルクラス、資金管理クラス、トレーリングストップクラスの解説をカバーする応用例、戦略テスト報告、そして最後に結論というシンプルな形式で構成されています。

作者: Stephen Njuki