記事、ライブラリコメント - ページ 2

新しい記事「 データサイエンスとML（第48回）：Transformerは取引において重要なのか 」はパブリッシュされました: ChatGPTからGemini、そしてテキスト、画像、動画生成のための数多くのAIモデル/ツールに至るまで、TransformerはAI業界に大きな衝撃を与えてきました。しかし、この技術は金融市場や取引の分野にも応用できるのでしょうか。その可能性を検討してみましょう。

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「 機械学習の限界を克服する（第2回）：再現性の欠如 」はパブリッシュされました

新しい記事「 MQL5.comでシグナルプロバイダーとして成功する方法 」はパブリッシュされました: この記事の主な目的は、MQL5.comでトップのシグナルプロバイダーになるための手順を簡単かつ正確に説明することです。私の知識と経験に基づいて、優れた戦略を見つけ、テストして最適化する方法など、成功するシグナルプロバイダーになるために何が必要かを説明します。さらに、シグナルの公開、説得力のある説明の作成、シグナルの効果的な宣伝と管理に関するヒントも提供します。

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18回）：クォーターズ理論の紹介(III) - Quarters Board 」はパブリッシュされました: この記事では、元のQuarters Scriptを改良し、「Quarters Board」というツールを導入しています。これにより、コードを編集し直すことなく、チャート上でクォーターレベルを直接オン・オフできるようになります。特定のレベルを簡単に有効化・無効化できるほか、エキスパートアドバイザー(EA)はトレンド方向に関するコメントも提供し、市場の動きをより理解しやすくします。

新しい記事 MQL5でExpert Advisorを書くための初心者向けステップバイステップガイド はパブリッシュされました: MQL5のExpert Advisorプログラミングはシンプルで簡単に学べます。ステップバイステップガイドでは、策定されたトレーディングストラテジーに基づきシンプルなExpert Advisorを書くのに必要な基本的ステップを説明します。Expert Advisorの構造、内蔵 テクニカルインディケーターとトレーディング関数の使用、 デバッグモード の詳細とストラテジーテスターの使用を紹介します。 作者: Samuel

重心 J. F. Ehlers : 重心はジョン・エラーズによって開発され「株式＆コモディティ」誌（2002年5月）で発表されたオシレータです。 作者: Nikolay Kositsin

新しい記事「 ビデオ：MetaTrader5とMQL5での簡単な自動売買の設定方法 」はパブリッシュされました: このビデオコースでは、MetaTrader 5をダウンロード、インストールして自動売買のために設定する方法を学びます。また、チャートの設定や自動売買のオプションの調整方法についても学びます。最初のバックテストをおこないます。このコースの終わりには、画面の前に座らなくても、24時間365日自動的に取引できるエキスパートアドバイザー(EA)をインポートする方法が分かります。 MetaTrader 5についてのビデオシリーズへようこそ。MetaTrader

新しい記事「 チャート同期でテクニカル分析を簡単にする 」はパブリッシュされました: 「Chart Synchronization for Easier Technical Analysis」は、単一の銘柄に対してすべてのチャート時間足でトレンドライン、四角形、インジケーターなどの一貫したグラフィックオブジェクトが表示されるようにするツールです。パン、ズーム、銘柄変更などの操作はすべての同期したチャートに反映されるため、トレーダーは複数の時間足で同じプライスアクションの文脈をシームレスに確認し、比較できます。

新しい記事「 MetaTrader 5とMQL5経済指標カレンダー：ニュースを再現性のあるトレードシステムに変える方法 」はパブリッシュされました: MetaTrader

セカンド・バーズ : このインディケータは、チャートに任意の2番目のタイムフレームを描画する。 Author: Aleksandr Slavskii

新しい記事「 初心者からエキスパートへ：サポートとレジスタンスの強度指標(SRSI) 」はパブリッシュされました: 本記事では、MQL5プログラミングを活用して市場の価格レベルを正確に特定し、弱いレベルと強いレベルを見分ける方法についての知見を共有します。さらに、実用的なサポートおよびレジスタンス強度インジケーター(SRSI)を完全に開発していきます。 最初に分析を始めたのは、「ボラティリティ指数」に分類される合成ペアの一つ、Volatility 75 (1s)

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単にできるようになった（その4）。リカレントネットワーク 」はパブリッシュされました: これまでニューラルネットワークの勉強を続けてきました。 この記事では、ニューラルネットワークのもう一つのタイプであるリカレントネットワークについて考えてみます。 このタイプは、MetaTrader 5の取引プラットフォームで価格チャートで表現される時系列を使用するために提案されています。

新しい記事 MQL4からMQL5への移植 はパブリッシュされました: 多くの開発者はMQL4に書かれたインディケータやトレード戦略を集積しています。それらをMetatrader 5で使うにはMQL5に変換する必要があります。プログラムをすべてMQL5で書くのはそうたやすいことではありません。翻訳参照があれば変換する方が ずっと簡単です。例があればよりよいでしょう。

新しい記事「 カスタムインジケータワークショップ（第1回）：MQL5でSupertrendインジケータを構築する 」はパブリッシュされました: MetaTrader 5向けに、第一原理から非リペイントのSupertrendを構築します。本実装では、ボラティリティ計算にiATRハンドルとCopyBufferを使用し、SetIndexBufferによってバッファをバインドします。また、プロット設定はPlotIndexSetIntegerを用いて構成し、DRAWCOLORCANDLESと2本のラインバンドによる描画をおこないます。ロジックは確定足のみに基づいて更新され、EMPTY_VALUE

新しい記事「 ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第4回）：MQL5における短期的スイングハイとスイングローの自動化 」はパブリッシュされました: MQL5を使って、ラリー・ウィリアムズの短期スイングパターンの自動化を習得していきます。このガイドでは、非ランダムな市場構造を活用する、完全に設定可能なエキスパートアドバイザー(EA)を開発します。堅牢なリスク管理と柔軟なエグジットロジックの統合方法も解説し、システマティックな戦略開発とバックテストのための確かな基盤を提供します。

IncOsMAOnArray : COsMAOnArrayクラスは指標バッファでのOsMA（Moving Average of Oscillator）値の計算のために設計されています。クラスの使用例は提供されています。 作者: Dmitry Fedoseev

新しい記事「 機械学習におけるガウス過程（第2回）：MQL5での分類モデルの実装とテスト 」はパブリッシュされました: MQL5におけるガウス過程ライブラリの主要なインターフェースであるIKernel、ILikelihood、IInferenceの実装について見ていきます。また、合成データを使用してその動作を確認し、分類用および回帰用のインジケータを実装します。これらのインジケータでは、新しいバーが追加されるたびにモデルを再学習するオンラインモードでの動作を確認します。 前回の 記事

新しい記事「 人工原子アルゴリズム(A3) 」はパブリッシュされました: 化学プロセスから着想を得たメタヒューリスティック最適化手法であるA3アルゴリズムをMQL5で実装します。調整可能なパラメータは2つだけであり、さらに小規模な集団を使用することで、十分な解の品質を維持しながら、高速に動作することを実現しています。

新しい記事「 市場シミュレーション：ポジション表示(IV) 」はパブリッシュされました: ここからは、これまで完全に独立していたさまざまなコンポーネントやアプリケーションを、互いに連携させていきます。Chart

新しい記事「 MQL5での量子ニューラルネットワーク（第3回）：量子ビットに基づく仮想量子プロセッサ 」はパブリッシュされました: 数学的アナロジーではなく、量子原理に基づく本格的な量子シミュレータを使用した取引システムの構築に焦点を当てています。このシステムでは、3つの仮想量子ビット、量子ゲート、重ね合わせの原理を使用して市場を分析します。また、MQL5で実装されたMetaTrader 5用自動売買EAとして実装されています。最大の成果は、単なるシミュレーションから、金融情報処理における実際の量子原理の利用へ移行したことです。 研究の 第2回

新しい記事「 MQL5における建値機能の実装（第2回）：ATRとRRRに基づく建値機構 」はパブリッシュされました: MQL5におけるATRおよびRRRRベースの建値機構の実装を完了し、パラメータを再入力することなく建値モードを簡単に切り替えられるクラスを新たに実装します。各建値方式の有効性を評価するため、複数のバックテストを実施し、アルゴリズム取引の観点からそれぞれのメリットとデメリットを分析します。

新しい記事「 初級から中級まで：FileSaveとFileLoad 」はパブリッシュされました: FileSaveおよびFileLoadのライブラリ関数を使用するいくつかの方法について見ていきます。特定の状況では、いくつかの制限や扱いにくさがあるため、これらの関数は用途が限られていると考える人も多いでしょう。しかし、この2つの関数がどのように動作するのかを正しく理解しておけば、さまざまな場面で多くの手間を省くことができます。また、これらはログファイルを扱うための優れた方法でもあります。 前回の「 初級から中級まで：サンドボックスとMetaTrader

新しい記事「 科学者コミュニティ最適化 (CoSO)：実装編 」はパブリッシュされました: 科学コミュニティを題材にした最適化手法の話題を引き続き取り上げます。CoSOは完成されたソリューションとして捉えるべきではなく、将来性のある研究プラットフォームとして考えるべきです。適切に発展させることで、CoSOは、適応性と変化への耐性が重要であり、計算時間がそれほど重要視されないタスクにおいて、その有用性を発揮できる可能性があります。

新しい記事「 MQL5での量子ニューラルネットワーク（第2回）：ALGLIBのマルコフ行列を用いたバックプロパゲーション学習 」はパブリッシュされました: 量子力学の原理と最新の機械学習手法を組み合わせた、アルゴリズム取引向けの革新的な量子ニューラルネットワークアーキテクチャを紹介します。このシステムには、量子的な効果（共鳴、干渉、デコヒーレンス）、異なる時間スケールに対応した多層記憶、ALGLIBライブラリを用いたマルコフ連鎖、そして適応型パラメータ制御が組み込まれています。すべてMQL5で実装されており、組み込みの行列・ベクトル型を使用することで、MetaTrader

新しい記事「 オプションを使わないオプション取引（第2回）：実取引への適用 」はパブリッシュされました: シンプルなオプション戦略と、それらをMQL5で実装する方法について説明します。まず基本的なEAを開発し、それを徐々に改良して、より複雑なものへ発展させていきます。 本連載 第1回 では、オプション取引という金融商品について簡単に説明し、その可能性、メリット、デメリットについて解説しました。また、原資産を使ってオプションを再現（エミュレーション）する方法について理論を構築し、それをMQL5で実際に実装しました。今回は、実際の市場取引においてオプションを運用してみます。

新しい記事 購入前に売買ロボットを検証する方法 はパブリッシュされました: MQL5 マーケットで売買ロボットを買うことは似たような選択肢をしのぐ明らかなメリットがあります。提供される自動化されたシステムを MetaTrader 5 ターミナルで直接徹底的に検証することができるのです。購入前にシステムを完全に把握するため、内蔵ストラテジーテスタで Expert Advisor を不都合なモードで注意して実行することができる／する必要があるのです。 作者: MetaQuotes Software Corp

新しい記事「 科学者コミュニティ最適化 (CoSO)：理論編 」はパブリッシュされました: メタヒューリスティック手法における取引戦略の効果的な最適化の秘訣。Community of Scientists Optimization (CoSO)は、科学者コミュニティの仕組みに着想を得た、集団ベースの新しい最適化アルゴリズムです。従来の自然界を模倣したメタファーとは異なり、CoSOでは、人間による科学活動の特徴的な側面、すなわち、学術誌への研究成果の発表、研究助成金をめぐる競争、研究チームの形成などをモデル化します。

新しい記事「 機械学習におけるガウス過程（第1回）：MQL5における分類モデル 」はパブリッシュされました: ガウス過程の分類モデルを扱います。まず、その理論的原理について学び、続いてMQL5におけるGPライブラリの実装へと進みます。 機械学習モデルであるガウス過程(GP)について、引き続き理解を深めていきます。前回の 記事

新しい記事「 取引におけるニューラルネットワーク：高精度分類のための効果的な特徴量抽出（最終章） 」はパブリッシュされました: Mantisフレームワークは、複雑な時系列を情報量の豊富なトークンへと変換し、リアルタイムで動作可能なインテリジェントな取引エージェントのための信頼性の高い基盤として機能します。 第1段階は、 エンコーダ の対照学習です。 EURUSD の M 1について、過去5年間の履歴データを使用して実施します。このデータ量と詳細度によって、 エンコーダ は市場状態を高品質かつ情報量豊富な潜在表現として構築できるようになり、これがシステム全体のその後の処理を支える基盤となります。