記事"ソーシャルテクノロジースタートアップの構築 パート1： MetaTrader 5 シグナルをツイートする"についてのディスカッション
MQL5プラットフォームには、素晴らしい取引戦略を構築するために必要なものがすべて揃っています。
このプラットフォームで唯一欠けているのは、「自然言語プログラミングの統合」と、記述された言語の処理を高速化する「ビッグデータ」です。
コメントありがとうございます！この記事の主旨は、ロボット取引は 一部のトレーダーを完全に満足させるものではないということです。このような場合は、他のアプローチ（意思決定支援ツール）を検討することができます。
例えば、MetaTrader 5のパワーと、売買シグナルを決定し、得られた知識を分析することができる専門家の人間の聴衆を組み合わせることができます。 1つの解決策は、ウェブオントロジーで専門家の観察をキャプチャすることです。
このテーマでお勧めの本は、ロジャー・ペンローの著書 "The Emperor's_New_Mind" -> http://en.wikipedia.org/wiki/The_Emperor's_New_Mind
コメントありがとうございます！この記事の主旨は、ロボット取引は一部のトレーダーを完全に満足させるものではないということです。このような場合は、他のアプローチ（意思決定支援ツール）を検討することができます。
例えば、MetaTrader 5のパワーと、売買シグナルを決定し、得られた知識を分析することができる専門家の人間の聴衆を組み合わせることができます。 1つの解決策は、ウェブオントロジーで専門家の観察をキャプチャすることです。
このテーマに関するお勧めの本は、ロジャー・ペンローの著書 "The Emperor's_New_Mind" である -> http://en.wikipedia.org/wiki/The_Emperor's_New_Mind
サポート・ベクトルを自然言語と組み合わせて、話している人や証券取引委員会の報告書を測定し、相関する市場の動きと一緒にデータを出力して、非中央集権的または中央集権的な場所に更新し、世界中のグローバルな動きを解釈するために使用することができます。あなたのビジネスモデルはうまくいくと思う。
いい指摘だ！私はサポートベクターに詳しくないので、このSDSSでサポートベクターがどのように使われるのか、今はよく理解できない。
自然言語プログラミングの統合」の問題については、まず知識を（RDFやOWLを使って）ウェブオントロジーに取り込み、その後でSPARQLエンドポイントを公開して「自然言語」クエリを実行することで解決できる。
ちなみに、このトピックに関しては、「Predicting Crowd Behavior with Big Public Data（ビッグ・パブリック・データによる群衆の行動予測）」と題された別の興味深いリソースがある。
いい指摘だ！私はサポートベクタに詳しくないので、このSDSSでサポートベクタがどのように使われるのか、今のところよく理解できない。
自然言語プログラミングの統合」の問題については、まず知識を（RDFやOWLを使って）ウェブオントロジーに取り込み、その後でSPARQLエンドポイントを公開して「自然言語」クエリを実行することで解決できる。
ところで、このトピックに関しては、「Predicting Crowd Behavior with Big Public Data（ビッグ・パブリック・データによる群衆の行動予測）」と題された別の興味深いリソースがある。
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新しい記事 ソーシャルテクノロジースタートアップの構築 パート1： MetaTrader 5 シグナルをツイートする はパブリッシュされました:
本稿の狙いは実用例を挙げて MetaTrader 5 が外部ウェブサービスと通信する方法を説明することです。われわれは Expert Advisor によって生成されるトレードシグナルをツイートしています。
この考えはコンピュータ援用取引と呼ばれる自動トレーディングの特定の概念からきています。簡単に言えば、21世紀のコンピュータには認知能力はあ りませんが、情報処理とデータ実行には長けています。人間の脳をフィルターとして意思決定に利用するコンピュータシステムを構築してはいかがでしょうか？ この方法はヒューマンベースト・コンピュテーション (HBC) パラダイムにヒントを得、それ故意思決定コード化アルゴリズムではなく意思決定支援ツールを構築することに重点を置いています。
私は最初に自分の EA によって生成されるトレードシグナルを持つ RSS フィードを作成することを考えました（中長期の基本となるトレードシステムがあると過程します。この考えは自動スキャルプシステムには有効ではありませ ん）。フィードにアクセスする人間はその時の状況に従い、直前にマーケットに入れることで私のロボットによるシグナルを有効にします。ただしすべてをもっ とソーシャルにできるのではないかと気づきました。そして心の中で思ったのです。「Twitterでトレードシグナルを公表したらどうなんだろう？」と。 これで私はこの「ソーシャル意思決定支援システム」を開発しようとしたきっかけです。
図1 SDSS アーキテクチャ
ところで、FX取引に関連したテクノロジースタートアップを作成しようとしているなら、本稿がアイデアを得るのに役立つでしょう。SDSS に基づく商用 SaaS （サービスとしてのソフトウェア）を構築するテクニカルガイドのように映るかもしれません。
このテキストは長いので二分割することにしました。最初の部分はウェブサービスのアーキテクチャ、MetaTrader 5 ターミナルと Twitter アプリの間で使用される通信プロトコル、最終的にTwitter でのウェブアプリの統合に着目します。次の部分は上に示されるネットワークダイアグラムの MQL5 層を取り上げます。それはソーシャル意思決定支援システムの RESTful ウェブサービスを使用します。特に、記事MQL5-RPC Remote Procedure Calls from MQL5: Web Service Access and XML-RPC ATC Analyzer for Fun and Profitで説明されているのと同じ方法で MQL5-RESTful フレームワークをコード化します。
本稿はソーシャルであるため、パート2を続ける助けとなるようコメントを書いていただけることを奨励します。
作者: Jordi Bassaganas