記事、ライブラリコメント - ページ 11

新しい記事「 MetaTrader 5機械学習の設計図（第1回）：データリーケージとタイムスタンプの修正 」はパブリッシュされました: MetaTrader 5で機械学習を取引に活用する以前に、最も見落とされがちな落とし穴の一つであるデータリーケージに対処することが極めて重要です。本記事では、データリーケージ、特にMetaTrader

新しい記事「 MetaTrader 5機械学習の設計図（第2回）：機械学習のための金融データのラベリング 」はパブリッシュされました: 本連載「機械学習の設計図」の第2回では、単純なラベル付けがなぜモデルを誤った方向に導いてしまうのか、そしてトリプルバリア法やトレンドスキャン法といった高度な手法をどのように適用すれば、リスクを考慮した堅牢なターゲットを定義できるのかをご紹介します。計算負荷の高いこれらの手法を最適化する実践的なPythonコード例も多数取り上げ、市場のノイズに満ちたデータを、現実の取引環境に即した信頼性の高いラベルへと変換する方法を詳しく解説します。

新しい記事「 PythonとMQL5でロボットを開発する（第1回）：データ前処理 」はパブリッシュされました: 機械学習に基づく自動売買ロボットの開発の詳細なガイドです。連載第1回は、データと特徴量の収集と準備についてです。プロジェクトは、Pythonプログラミング言語とライブラリ、およびMetaTrader 5プラットフォームを使用して実装されます。 市場はますます複雑になっています。今日、それはアルゴリズムの戦いに変わりつつあります。取引高の95%以上はロボットによって生み出されています。

Smart Trend Follower : このEAは、移動平均とストキャスティクス・オシレーターのシグナルを利用して、市場のトレンドを自動的にフォローするように設計されています。EAはMAクロスオーバーを利用して売買シグナルを検出し、ストキャスティクスでトレンドを確認します。さらに、このEAには、テイクプロフィット、ストップロス、ロットサイズ倍増の設定などの自動ポジション管理が含まれており、トレンド相場での取引効果を高めます。 Author: Yulianto Hiu

新しい記事「 MQL5における取引戦略の自動化（第46回）：Liquidity Sweep on Break of Structure (BoS) 」はパブリッシュされました: MQL5においてLiquidity Sweep on Break of Structure (BoS)システムを構築します。このシステムは、ユーザーが定義した期間に基づいてスイングハイとスイングローを検出し、それらをHH (Higher High) / HL (Higher Low) /LH (Lower High) /LL (Lower

新しい記事「 Codexパイプライン：PythonからMQL5へ ― FXI ETFを対象とした複数四半期の指標分析 」はパブリッシュされました: MetaTraderを本来のFX取引という「コンフォートゾーン」の外でどのように活用できるかという検討を継続し、FXI

新しい記事「 Adaptive Smart Money Architecture (ASMA)：SMCロジックと市場センチメントを統合した動的戦略切替システム 」はパブリッシュされました: Adaptive Smart Money Architecture (ASMA)の構築方法について解説します。ASMAは、Smart Money Concept（Order Block、Break of Structure、Fair Value Gap）とリアルタイムの市場センチメントを統合し、現在の市場状況に応じて最適な取引戦略を自動的に選択するインテリジェントなエキスパートアドバイザー(EA)です。

VR Locker Lite - ポジティブロックに基づく取引戦略 : ポジティブロックを使用して動作し、取引ロボットが1つのポジティブロックを作成し、トレーダー自身がその処理方法を決定します。 作者: Vladimir Pastushak

新しい記事「 機械学習の限界を克服する（第9回）：自己教師あり学習を用いた金融における相関ベース特徴学習 」はパブリッシュされました

新しい記事「 MQL5でかぎ足をマスターする（第2回）：かぎ足ベース自動売買の実装 」はパブリッシュされました: MQL5を用いたかぎ足ベースの取引エキスパートアドバイザー(EA)の構築方法を学びます。シグナル構築から注文執行、視覚的なマーカーの表示、さらに3段階トレーリングストップに至るまでを扱い、完全なコード、テスト結果、およびダウンロード可能なセットファイルを含みます。 本連載の第1回では、MQL5による完全なかぎ足エンジンを構築しました。価格データの取得方法、かぎ足構造の構築方法、および各ラインセグメントのチャート描画方法について学びました。 第1回

Terminator_v2.0 : 初期ポジションは指標のシグナルに応じて開かれます（6バリアントがあります）。ポジションが不採算になると、その数量が増加します。 作者: Dmitry Fedoseev

MD5ハッシュ : 送信されたバイト配列からの32桁文字列のMD5ハッシュの計算 作者: o_O

新しい記事「 共和分株式による統計的裁定取引（第8回）：ポートフォリオのリバランスのためのローリングウィンドウ固有ベクトル比較 」はパブリッシュされました: 本記事では、共和分関係にある株式を用いた平均回帰型統計裁定戦略において、早期の不均衡診断およびポートフォリオリバランスのために、ローリングウィンドウ固有ベクトル比較を用いる手法を提案します。この手法は、従来のインサンプル/アウトオブサンプルADF (IS/OOS ADF)検証と比較されており、固有ベクトルの変化が、IS/OOS

新しい記事「 利益強化アーキテクチャ：多層型口座保護 」はパブリッシュされました

新しい記事「 MQL5で他の言語の実用的なモジュールを実装する（第5回）：PythonのLoggingモジュールによるプロ仕様のログ 」はパブリッシュされました: PythonのloggingモジュールをMQL5と統合することで、トレーダーは体系的なログ管理手法を活用でき、取引活動の監視、デバッグ、記録のプロセスを大幅に簡素化することができます。本記事では、その適応方法について解説し、取引ソフトウェア開発における明確性と整理性を維持するための強力なツールを提供します。

i-回帰チャネル : i-回帰チャネルは、回帰チャネルを生成します。 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：状態空間モデル 」はパブリッシュされました: これまでにレビューしたモデルの多くは、Transformerアーキテクチャに基づいています。ただし、長いシーケンスを処理する場合には非効率的になる可能性があります。この記事では、状態空間モデルに基づく時系列予測の別の方向性について説明します。 近年、大規模モデルを新しいタスクに適応させるというパラダイムがますます普及しています。これらのモデルは、テキスト、画像、音声、時系列データなど、幅広いドメインの任意の生データを含む大規模なデータセットで事前学習されています。

新しい記事「 PythonでリモートFXリスク管理システムを構築する 」はパブリッシュされました: Pythonで動作するリモートの外国為替リスク管理システムを構築しており、サーバーにも段階的に展開しています。本記事を通して、プログラムでFXのリスクを管理する方法や、FXの資金を無駄にしない方法を学んでいきます。

新しい記事「 取引戦略の開発：出来高制限アプローチの使用 」はパブリッシュされました: テクニカル分析の世界では、価格がしばしば中心的な役割を果たします。トレーダーはサポートやレジスタンス、パターンを綿密に描きますが、多くの場合、これらの動きを駆動する重要な力である「出来高」を見落としています。本記事では、新しい出来高分析のアプローチであるVolume Boundaryインジケーターについて解説します。この指標は、バタフライ曲線やトリプルサイン曲線といった高度な平滑化関数を用いることで変換をおこない、より明確な解釈と体系的な取引戦略の構築を可能にします。 出来高

新しい記事「 MQL5入門（第30回）：MQL5のAPIとWebRequest関数の習得(IV) 」はパブリッシュされました: APIレスポンスから取得したローソク足データの抽出、変換、整理を、MQL5環境において簡潔におこなうためのステップごとのチュートリアルを紹介します。本ガイドは、コーディングスキルを向上させたい初心者の方や、市場データを効率的に管理するための堅牢な手法を構築したい方に最適です。

新しい記事「 MQL5における取引戦略の自動化（第45回）：逆フェアバリューギャップ(IFVG) 」はパブリッシュされました: 本記事では、MQL5において逆フェアバリューギャップ(IFVG, Inverse Fair Value

新しい記事「 MQL5での取引戦略の自動化（第30回）：視覚的フィードバックによるプライスアクションAB-CDハーモニックパターンの作成 」はパブリッシュされました: 本記事では、MQL5で弱気、強気双方のAB=CDハーモニックパターンを、ピボットポイントとフィボナッチ比率に基づいて識別し、正確なエントリー、ストップロス、テイクプロフィットレベルを用いて取引を自動化するAB=CDパターンエキスパートアドバイザー(EA)を開発します。さらに、チャートオブジェクトによる視覚的フィードバックによって、トレーダーの洞察を強化します。 AB=CDパターン

新しい記事「 プロップファームチャレンジをクリアするための自動リスク管理 」はパブリッシュされました: 本記事では、GOLD向けのプロップファーム用エキスパートアドバイザー(EA)の設計について解説します。このEAは、ブレイクアウトフィルター、マルチタイムフレーム分析、堅牢なリスク管理、そして厳格なドローダウン制御を特徴としています。ルール違反を回避し、ボラティリティの高い市場環境下でも安定した取引実行を維持することで、トレーダーがプロップファームのチャレンジをクリアするのを支援します。

新しい記事「 MQL5における純粋なRSA暗号化の実装 」はパブリッシュされました: MQL5には組み込みの非対称暗号が存在しないため、HTTPのような安全でないチャネルでのデータ交換は困難です。本記事では、PKCS#1 v1.5パディングを用いた純粋なMQL5実装のRSAを紹介し、外部ライブラリを使用せずにAESのセッションキーや小規模なデータブロックを安全に送信できる方法を解説します。このアプローチにより、標準HTTP上でも、アプリケーションレベルでHTTPSに近い安全性を実現できるだけでなく、MQL5アプリケーションにおける安全な通信の重要なギャップを埋めることができます。

新しい記事「 MQL5標準ライブラリエクスプローラー（第5回）：マルチシグナルEA 」はパブリッシュされました: 本セッションでは、MQL5標準ライブラリを使用して、複数のシグナルを組み合わせた高度なエキスパートアドバイザー(EA)を構築します。このアプローチにより、組み込みシグナルと独自ロジックをシームレスに統合し、柔軟かつ強力な取引アルゴリズムの構築方法を示します。詳細については、続きをご覧ください。

新しい記事「 MQL5でのARIMAトレーニングアルゴリズムの実装 」はパブリッシュされました: この記事では、関数最小化のPowell法を使用して、ボックス・ジェンキンス法の自己回帰和分移動平均モデルを適用するアルゴリズムを実装します。ボックスとジェンキンスは、ほとんどの時系列は2つのフレームワークの一方または両方でモデル化できると述べました。 これまで、モデルの適切な次数を導出または選択する方法を示さずに、自己回帰トレーニングアルゴリズムの実装について説明してきました。適切なモデルを決定するのとは対照的に、モデルのトレーニングはおそらく簡単な部分です。

新しい記事「 MQL5での取引戦略の自動化（第44回）：スイングハイ/ローのブレイクによる性格の変化(CHoCH)検出 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5で性格の変化(CHoCH)検出システムを開発します。本システムは、ユーザーが設定したバーの長さに基づいてスイングハイとスイングローを特定し、高値には「HH/LH」、安値には「LL/HL」とラベル付けをおこない、トレンド方向を判定します。そして、これらのスイングポイントをブレイクした際にエントリーをおこない、潜在的な反転を示すサインとして活用します。構造が変化した際のブレイクもエントリー対象とします。

新しい記事「 プライスアクション分析ツールキットの開発（第53回）：サポート・レジスタンスゾーン発見のためのPattern Density Heatmap 」はパブリッシュされました: 本記事では、パターン密度ヒートマップ(Pattern Density

二重ストキャスティクス : ひねりのあるストキャスティクス：ストキャスティクスを計算し、そのストキャスティクスのストキャスティクスを計算します。 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 MQL5での取引戦略の自動化（第43回）：適応型線形回帰チャネル戦略 」はパブリッシュされました: 本記事では、ユーザー定義期間にわたって回帰直線と標準偏差チャネルを自動的に計算し、明確なトレンドを確認するために傾きが最小閾値を超えた場合にのみ有効化され、さらに価格がチャネル幅の設定可能な割合を超えてブレイクアウトした際にチャネルを動的に再生成または延長する、適応型リニア回帰チャネルシステムをMQL5で実装します。 線形回帰チャネル戦略 は、一定数のバーに対して 最小二乗法