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（第13回）：行列分解を用いた制御理論の簡単な入門」についてのディスカッション

MetaQuotes 2025.11.27 10:11

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金融市場は本質的に予測が難しく、過去には利益が出ていたように見える取引戦略でも、実際の市場環境では破綻することが少なくありません。主な原因は、ほとんどの戦略が一度展開されると振る舞いが固定され、失敗から学習したり適応したりできないということです。そこで制御理論の考え方を取り入れることで、フィードバックコントローラを用いて戦略と市場の相互作用を観察し、その挙動を収益性に向けて調整することが可能になります。今回の結果では、単純な移動平均戦略にフィードバックコントローラを導入するだけで、利益の向上、リスクの低減、効率の改善が見られ、このアプローチが取引用途において大きな可能性を持つことが示されました。

金融市場では、事前に計画や予測を立てることが難しい状況が頻繁に発生します。投資家心理はしばしば脆弱であり、国際情勢や突発的なニュースに応じて急速に変化し得ます。そのため、過去には利益が出ていたように見える取引戦略が、リアルタイムの市場では容易に失敗してしまうのです。

このような取引アプリケーションで見られる問題には数多くの理由がありますが、重要な点の1つは、システムが開発・展開されるとその挙動が固定され、通常は人間の介入なしに変更できないということです。つまり、戦略が失敗を糧に改善する機会を持たず、同じ誤りを繰り返す危険を抱えているということです。

図1：金融市場で取引アプリケーションを展開する際に一般的に用いられる設定

この繰り返し発生する問題に対してはさまざまな解決策が提案されてきましたが、その中でも特に有望なのが制御理論です。制御理論は主に、動的かつ混沌とした環境で動作するシステムの挙動を修正し、定められた目標に向けて再調整することを目的としています。

戦略のパフォーマンスを市場との相互作用を記録し、観察するフィードバックコントローラに継続的に入力することで、戦略の挙動と市場の結果との関係を近似的にモデル化できる可能性があります。このコントローラは、勝ちトレードと負けトレードの双方に関連する主要なパターンの識別を目指します。もしそのような構造が存在し、そこから学習できるのであれば、理論上は、混沌として絶えず変化する市場環境の中でも、フィードバックコントローラがシステムのダイナミクスを修正し、収益性を高める方向へ誘導できるはずです。

このアプローチにより、図1に示した従来の構造から、戦略の展開構造は大きく変化します。図2では、制御理論で用いられる簡潔な表記法を示し、市場からの入力を「M」、戦略の出力を「S」として示します。