記事、ライブラリコメント - ページ 27

Float MT5 : Float MetaTraderインディケータ - 指定された通貨ペアの過去のチャート履歴を分析し、現在の状況のトレンドを分析しようとする洗練されたインディケータです。別個のチャートウィンドウにトレンドの始点と終点を表示し、メインチャートにフィボナッチリトレースメントレベルとディナポリレベルを組み合わせて表示します。また、その地域の高値と安値が検出された時間も表示されます。このインディケータは、MT4およびMT5で使用できます。 Author: Tuan Nguyen Van

新しい記事「 知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第60回）：移動平均とストキャスティクスパターンを用いた推論（ワッサースタインVAE） 」はパブリッシュされました: MA（移動平均）とストキャスティクスの補完的な組み合わせに着目し、教師あり学習および強化学習を経た後の段階において、推論が果たしうる役割を検証します。推論にはさまざまなアプローチが存在しますが、この記事では変分オートエンコーダ(VAE: Variational

新しい記事「 トレンドフォロー戦略のためのLSTMによるトレンド予測 」はパブリッシュされました: 長・短期記憶(LSTM: Long Short-Term Memory)は、長期的な依存関係を捉える能力に優れ、勾配消失問題にも対処できる、時系列データ処理に特化した再帰型ニューラルネットワーク(RNN: Recurrent Neural Network)の一種です。本記事では、LSTMを活用して将来のトレンドを予測し、トレンドフォロー型戦略のパフォーマンスを向上させる方法について解説します。内容は、主要な概念と開発の背景の紹介、MetaTrader

新しい記事「 データサイエンスとML（第36回）：偏った金融市場への対処 」はパブリッシュされました: 金融市場は完全に均衡しているわけではありません。強気の市場もあれば、弱気の市場もあり、どちらの方向にも不確かなレンジ相場を示す市場もあります。このようなバランスの取れていない情報を用いて機械学習モデルを訓練すると、市場が頻繁に変化するため、誤った予測を導く原因になります。この記事では、この問題に対処するためのいくつかの方法について議論していきます。

新しい記事「 MQL5でのカスタム市場レジーム検出システムの構築（第2回）：エキスパートアドバイザー 」はパブリッシュされました: この記事では、第1回で紹介したレジーム検出器を用いて、適応型のエキスパートアドバイザー(EA)、MarketRegimeEAを構築する方法を詳しく解説しています。このEAは、トレンド相場、レンジ相場、またはボラティリティの高い相場に応じて、取引戦略やリスクパラメータを自動的に切り替えます。実用的な最適化、移行時の処理、多時間枠インジケーターも含まれています。 第1回

VWAPバンド : 数量加重平均バンド。 ‌ 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 MQL5で取引管理者パネルを作成する（第10回）：外部リソースベースのインターフェイス 」はパブリッシュされました: 本日は、MQL5の機能を活用して、BMP形式の画像などの外部リソースを利用し、トレーディング管理パネル用に独自のスタイルを持ったホームインターフェイスを作成します。ここで紹介する手法は、画像やサウンドなど複数のリソースを一括でパッケージ化して配布する際に特に有効です。このディスカッションでは、こうした機能をどのように実装し、New_Admin_Panel EAにおいてモダンで視覚的に魅力的なインターフェイスを提供するかを一緒に見ていきましょう。

新しい記事「 古典的な戦略を再構築する（第14回）：高確率セットアップ 」はパブリッシュされました: 高確率セットアップ(high probability setups)は、私たちの取引コミュニティではよく知られていますが、残念ながら明確には定義されていません。この記事では、「高確率セットアップ」とは具体的に何かを、経験的かつアルゴリズム的な方法で定義し、それを特定して活用することを目指します。勾配ブースティング木を用いることで、任意の取引戦略のパフォーマンスを向上させる方法、そしてコンピュータに対して「何をすべきか」をより明確かつ意味のある形で伝える手段を、読者に示します。

新しい記事「 MQL5経済指標カレンダーを使った取引（第7回）：リソースベースのニュースイベント分析による戦略テストの準備 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5の取引システムをストラテジーテスターでの検証に対応するため、経済指標カレンダーのデータをリソースとして埋め込み、ライブ環境ではないテスト分析に活用する方法を解説します。イベントの読み込みと、時間・通貨・影響度に基づくフィルタリングを実装し、最終的にストラテジーテスター内でその動作を検証します。これにより、ニュースに基づいた戦略の効果的なバックテストが可能になります。

新しい記事 可視化の可能性 Rのプロットに似たMQL5のグラフィックス ライブラリ はパブリッシュされました: トレードロジックを勉強する際、チャートの視覚的な表現は非常に重要です。科学分野で人気のある数々のプログラミング言語 (R や Python など) は可視化のための関数”プロット”があります。これらは視覚化するために、線、点の分布、ヒストグラムなどを描くことができます。MQL5でも、CGraphics クラスを使用して、同じことができます。 ゼロの除算エラーが発生する可能性があります。この問題に対処する 2 つの方法があります。 metaeditor.ini

Ping : ターミナル内のクオーツの遅れを示す実時間指標です。 作者: fxsaber

新しい記事「 初心者からエキスパートへ：ローソク足のプログラミング 」はパブリッシュされました

新しい記事「 既存のMQL5取引戦略へのAIモデルの統合 」はパブリッシュされました: このトピックでは、強化学習モデル（LSTMなど）や機械学習ベースの予測モデルのような訓練済みAIモデルを、既存のMQL5取引戦略に組み込むことに焦点を当てています。 本記事では、既存のMQL5取引戦略にAIモデルを統合します。前回の 記事

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20回）：External Flow (IV) — Correlation Pathfinder 」はパブリッシュされました: Correlation

新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第18回）：将来期間を考慮したグループ選択の自動化 」はパブリッシュされました: これまで手動でおこなっていた手順の自動化を引き続き進めていきましょう。今回は、第2段階の自動化、すなわち取引戦略の単一インスタンスの最適なグループ選定に立ち返り、フォワード期間におけるインスタンスの結果を考慮する機能を追加します。

新しい記事「 ダイナミックマルチペアEAの形成（第2回）：ポートフォリオの分散化と最適化 」はパブリッシュされました: ポートフォリオの分散化と最適化とは、複数の資産に戦略的に投資を分散しながら、リスク調整後のパフォーマンス指標に基づいてリターンを最大化する理想的な資産配分を選定する手法です。

新しい記事「 MQL5における数値予測を強化するアンサンブル法 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5における複数のアンサンブル学習手法の実装を紹介し、それらの手法がさまざまな状況下でどの程度有効かを検証します。

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「 手動バックテストを簡単に：MQL5でストラテジーテスター用のカスタムツールキットを構築する 」はパブリッシュされました: この記事では、ストラテジーテスターでの手動バックテストを簡単におこなうための、カスタムMQL5ツールキットの設計について紹介します。設計と実装に焦点を当て、特にインタラクティブな取引操作の仕組みについて詳しく解説します。その後、このツールキットを使って、戦略を効果的にテストする方法を実演します。 私たちの目標は、MetaTrader 5の ストラテジーテスター

新しい記事「 主成分を用いた特徴量選択と次元削減 」はパブリッシュされました: この記事では、Luca Puggini氏とSean McLoone氏による論文「Forward Selection Component Analysis: Algorithms and Applications」に基づき、修正版のForward Selection Component Analysis (FSCA)アルゴリズムの実装について詳しく解説します。

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19回）：ZigZag Analyzer 」はパブリッシュされました: すべてのプライスアクショントレーダーは、トレンドを確認し、転換点や継続の可能性があるレベルを見つけるために、トレンドラインを手動で使用します。本連載では、市場分析を簡単にするために、傾斜トレンドラインを描画することに特化したツールを紹介します。このツールは、トレーダーが効果的なプライスアクション評価に不可欠な主要トレンドとレベルを明確に示すことで、分析プロセスを簡素化します。

新しい記事「 古典的な戦略を再構築する（第12回）：EURUSDブレイクアウト戦略 」はパブリッシュされました: MQL5で収益性の高いブレイクアウト取引戦略を構築する挑戦に、ぜひご参加ください。EURUSDペアを選択し、時間枠で価格ブレイクアウトを取引しましたが、私たちのシステムでは偽のブレイクアウトと真のトレンドの始まりを区別するのが難しかったです。そこで、損失を最小限に抑えながら利益を増やすことを目的としたフィルターをシステムに組み込みました。最終的にはシステムを収益性の高いものにし、誤ったブレイクアウトに対する耐性を高めることに成功しました。

新しい記事「 MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する 」はパブリッシュされました: どのような市場にも対応できる専門的なエキスパートアドバイザー(EA)を構築します。 現在の市場環境に適応できる取引ボットを開発することは、安定したアルゴリズム取引戦略の鍵となります。私たちの目標は、数個の銘柄に限定した狭い範囲のボットを作ることではありません。学習能力を備え、どのような取引銘柄にも適応できるシステムを設計するつもりです。このガイドでは、MQL5を使用して、どのような取引環境にも自己最適化できるボットを開発することに焦点を当てています。

新しい記事「 PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング（第1回）：長期AIモデルの移動平均の予測 」はパブリッシュされました: 移動平均は、AIモデルが予測するのに最適な指標です。しかし、データを慎重に変換することで、さらなる精度向上が可能です。本記事では、現在の手法よりもさらに先の未来を、高い精度を維持しながら予測できるAIモデルの構築方法を解説します。移動平均がこれほど有用な指標であることには驚かされます。 前回の 記事

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第84回）：RevIN (Reversible Normalization) 」はパブリッシュされました: 入力データの前処理がモデル訓練の安定性に大きく寄与することは、すでに広く知られています。オンラインで「生」の入力データを処理するために、バッチ正規化層が頻繁に使用されますが、時には逆の手順が求められる場合もあります。この記事では、この問題を解決するための1つのアプローチについて解説します。

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第67回）：過去の経験を活かした新しい課題の解決 」はパブリッシュされました: この記事では、訓練セットにデータを収集する方法について引き続き説明します。明らかに、学習プロセスには環境との絶え間ない相互作用が必要です。しかし、状況はさまざまです。

新しい記事「 パラボリックSARを使ってトレーリングストップを追加する方法 」はパブリッシュされました: 取引戦略を作成する際には、さまざまな保護ストップのオプションをテストする必要があります。その中で、価格に追随してストップロスレベルをダイナミックに引き上げる方法が考えられます。その最有力候補として、パラボリックSAR指標が挙げられます。これ以上シンプルで視覚的にわかりやすい指標はないでしょう。

新しい記事「 MQL5での取引戦略の自動化（第14回）：MACD-RSI統計手法を用いた取引レイヤリング戦略 」はパブリッシュされました

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第25部）：転移学習の実践 」はパブリッシュされました: 前々回、前回と、ニューラルネットワークのモデルを作成・編集するためのツールを開発しました。いよいよ転移学習技術の利用可能性を実例で評価することになります。 テスト結果は下のチャートのとおりです。ご覧の通り、事前に訓練させたモデルの方が、誤差が少ない状態で始まっていますが、すぐに2番目のモデルが追いつき、さらに両者の値はかなり接近しています。これは、エンコーダのアーキテクチャがモデル全体の性能に大きな影響を与えるという、先の結論を裏付けるものです。

新しい記事「 MQL5オブジェクト指向プログラミング(OOP)について 」はパブリッシュされました: 開発者として、私たちは、特に異なる動作をするオブジェクトがある場合に、コードを重複せずに再利用可能で柔軟なソフトウェアを作成し開発する方法を学ぶ必要があります。これは、オブジェクト指向プログラミングのテクニックと原則を使うことでスムーズにおこなうことができます。この記事では、MQL5オブジェクト指向プログラミングの基本を紹介し、この重要なトピックの原則とプラクティスをソフトウェアでどのように使用できるかを説明します。