記事「初心者からエキスパートへ：MQL5を使用したアニメーションニュースヘッドライン(IV) - ローカルホストAIモデル市場インサイト」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.10.17 10:54 新しい記事「初心者からエキスパートへ：MQL5を使用したアニメーションニュースヘッドライン(IV) - ローカルホストAIモデル市場インサイト」はパブリッシュされました: 本日のディスカッションでは、オープンソースのAIモデルをセルフホスティングし、市場インサイトの生成に活用する方法について探ります。これは、News Headline EA（エキスパートアドバイザー）を拡張し、AIインサイトレーンを導入することで、多機能統合型アシストツールへと変貌させる取り組みの一環です。このアップグレードにより、EAはカレンダーイベント、金融ニュース速報、テクニカル指標に加え、AIによる市場見解を提供できるようになり、タイムリーで多角的、かつ知的なサポートを取引判断に提供します。本日は、実践的な統合戦略や、MQL5が外部リソースと連携して強力で知的な取引ターミナルを構築する方法についても議論します。 本ディスカッションでは、オープンソースのAIモデルを活用してアルゴリズム取引ツールを強化する方法、特に、News Headline EAにAI Insightsレーンを追加する手法について解説します。本稿の目的は、初心者の方が確かな出発点を見つける手助けをすることです。今日、モデルを統合することから始めても、明日には自分でモデルを構築する可能性があります。しかし、その第一歩は、先人たちが築いた基盤を理解することから始まります。 現代の進歩について議論する際、人工知能(AI)の急速な発展と人間の作業への影響に触れないわけにはいきません。アルゴリズム取引に関して言えば、この議論はさらに重要になります。なぜなら、取引はすでに数値と自動化によって動いており、手作業からの移行がまだ必要な他の分野と比べて、AIが自然に適合するからです。 AIモデルは様々な分野で強力なツールとなっていますが、完全なシステムを開発するには高い専門知識やリソースが必要なため、自身でモデルを構築することが難しい場合もあります。幸いなことに、オープンソースの取り組みにより、事前学習済みのモデルに無償でアクセスし、活用できる環境が整っています。これらのコミュニティ主導のプロジェクトは、多くの開発者や愛好者にとって実践的な入り口となります。 とはいえ、プレミアムモデルは、多大な開発労力が投入されているため、より広範な機能を提供することが多いです。それでも、オープンソースモデルは「車輪の再発明」を避けつつAIを統合する上で、非常に価値のある出発点となります。 前回の説明では、インジケーターインサイトに焦点を当てました。今回は、量子化された言語モデルをセルフホスティングし、それをMQL5のEAに直接統合する方法を探ります。 次のセクションでは、まずllama.cpp（軽量推論エンジン）と4ビットGGUFモデル（圧縮された「脳」）の役割を簡単に解説し、その後、モデルのダウンロードと準備、FastAPIを用いたPythonベースのローカル推論サーバーのセットアップ、そしてNews Headline EAへの接続方法までを順を追って説明します。 作者: Clemence Benjamin 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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本ディスカッションでは、オープンソースのAIモデルを活用してアルゴリズム取引ツールを強化する方法、特に、News Headline EAにAI Insightsレーンを追加する手法について解説します。本稿の目的は、初心者の方が確かな出発点を見つける手助けをすることです。今日、モデルを統合することから始めても、明日には自分でモデルを構築する可能性があります。しかし、その第一歩は、先人たちが築いた基盤を理解することから始まります。
現代の進歩について議論する際、人工知能(AI)の急速な発展と人間の作業への影響に触れないわけにはいきません。アルゴリズム取引に関して言えば、この議論はさらに重要になります。なぜなら、取引はすでに数値と自動化によって動いており、手作業からの移行がまだ必要な他の分野と比べて、AIが自然に適合するからです。
AIモデルは様々な分野で強力なツールとなっていますが、完全なシステムを開発するには高い専門知識やリソースが必要なため、自身でモデルを構築することが難しい場合もあります。幸いなことに、オープンソースの取り組みにより、事前学習済みのモデルに無償でアクセスし、活用できる環境が整っています。これらのコミュニティ主導のプロジェクトは、多くの開発者や愛好者にとって実践的な入り口となります。
とはいえ、プレミアムモデルは、多大な開発労力が投入されているため、より広範な機能を提供することが多いです。それでも、オープンソースモデルは「車輪の再発明」を避けつつAIを統合する上で、非常に価値のある出発点となります。
前回の説明では、インジケーターインサイトに焦点を当てました。今回は、量子化された言語モデルをセルフホスティングし、それをMQL5のEAに直接統合する方法を探ります。 次のセクションでは、まずllama.cpp（軽量推論エンジン）と4ビットGGUFモデル（圧縮された「脳」）の役割を簡単に解説し、その後、モデルのダウンロードと準備、FastAPIを用いたPythonベースのローカル推論サーバーのセットアップ、そしてNews Headline EAへの接続方法までを順を追って説明します。
作者: Clemence Benjamin