Gamuchirai Zororo Ndawana / プロファイル

本記事では、アルゴリズム取引における行列分解の強力な役割、特にMQL5アプリケーション内での活用について探ります。回帰モデルからマルチターゲット分類器まで、実際の例を通して、これらの手法が組み込みのMQL5関数を使ってどれほど容易に統合できるかを示します。価格の方向性を予測する場合でも、インジケーターの挙動をモデル化する場合でも、このガイドは行列手法を用いたインテリジェントな取引システム構築の強固な基盤を提供します。

本記事では、MQL5の行列・ベクトルAPIで利用できる強力な線形代数ツールの基礎を解説します。このAPIを効果的に利用するためには、これらの手法を賢く活用するための線形代数の原理をしっかり理解しておく必要があります。本稿は、MQL5でアルゴリズム取引をおこなう際にこの強力なライブラリを活用して作業を開始するために必要となる線形代数の最も重要な規則のいくつかを、読者が直感的に理解できるレベルで身につけることを目的としています。

行列分解は、データの特性を理解するために用いられる数学的手法です。行と列で整理された大規模な市場データに行列分解を適用することで、市場のパターンや特性を明らかにすることができます。行列分解は非常に強力なツールであり、本記事ではMetaTrader 5のターミナル内でMQL5 APIを活用し、市場データをより深く分析する方法を紹介します。

本記事では、取引戦略のアンサンブル構築と、MT5遺伝的最適化を用いた戦略パラメータの調整について、引き続き検討していきます。本日はPythonでデータを分析し、モデルがどの戦略が優れているかをより正確に予測でき、市場リターンを直接予測するよりも高い精度を達成できることを示しました。しかし、統計モデルを用いてアプリケーションをテストしたところ、パフォーマンスは著しく低下しました。その後、遺伝的最適化が相関性の高い戦略を優先していたことが判明し、私たちは投票の重みを固定し、インジケーター設定の最適化に焦点を当てるよう方法を修正しました。

本記事では、二重移動平均クロスオーバー戦略の設計について説明します。この戦略では、上位時間足（例：日足、D1）のシグナルを参照して下位時間足（例：15分足、M15）でエントリーをおこない、ストップロスレベルは中間的リスク時間足（例：4時間足、H4）から算出します。システム定数やカスタム列挙型、トレンドフォローと平均回帰（ミーンリバージョン）モードに対応したロジックを導入し、モジュール化と将来的な遺伝的アルゴリズムによる最適化を重視しています。このアプローチにより、柔軟なエントリーとエグジットの条件を設定でき、下位時間足でのエントリーを高い時間足のトレンドに合わせることで、シグナルのラグを軽減し、取引タイミングを改善することを目指しています。

本記事では、アンサンブル内で最適な戦略数を決定することがどれほど複雑な課題であるか、その解決がMetaTrader 5の遺伝的アルゴリズム最適化ツールを用いることで容易になるかを検討します。さらに、バックテストおよび最適化の高速化を目的として、MQL5クラウドも主要なリソースとして活用します。これらの議論を通じて、初期のアンサンブル結果に基づき、取引戦略を評価し、改善するための統計モデルを開発するための基盤を整えることを目的としています。

次のフォローアップディスカッションにぜひご参加ください。今回は、これまでの2つの取引戦略を統合し、アンサンブル取引戦略（複合戦略）を作成する方法を解説します。複数の戦略を組み合わせる際のさまざまな手法を紹介するとともに、パラメータ空間の制御方法についても説明します。これにより、パラメータの数が増えても、効果的な最適化が可能な状態を保つことができます。

Join us in our discussion as we look for additional improvements to make to our moving-average cross over strategy to reduce the lag in our trading strategy to more reliable levels by leveraging our skills in data science. It is a well-studied fact that projecting your data to higher dimensions can at times improve the performance of your machine learning models. We will demonstrate what this practically means for you as a trader, and illustrate how you can weaponize this powerful principle using your MetaTrader 5 Terminal.

複数の戦略をどのように組み合わせれば、最も効果的に強力なアンサンブル戦略を構築できるでしょうか。本記事では、3種類の戦略を1つの取引アプリケーションに統合する方法について検討します。トレーダーは通常、ポジションのエントリーとクローズに特化した戦略を用いますが、私たちは機械がこのタスクをより優れた形で遂行できるかどうかを探ります。最初の議論として、ストラテジーテスターの機能と、本タスクで必要となるオブジェクト指向プログラミング(OOP)の原則に慣れていきます。

本連載記事では、テクニカル指標を使用する際の最適な期間を特定するためのさまざまな方法を検討してきました。本記事では、読者に対して逆のロジックを示します。すなわち、単一の最適期間を選ぶのではなく、利用可能なすべての期間を効果的に活用する方法を示します。このアプローチにより廃棄されるデータ量が減少し、通常の価格予測以外に機械学習アルゴリズムを活用する方法も得られます。

本記事では、同一の戦略と金融銘柄を用いても、ブローカーによって取引結果が大きく異なる理由について探ります。その背景には、価格が分散的に形成されていることや、データの不一致があるためです。本記事は、MQL5開発者がMQL5マーケットプレイスで自らの製品に対して賛否両論の評価を受ける理由を理解し、透明性が高く再現可能な成果を確保するためには、特定のブローカーに合わせたアプローチを取る必要があることを示唆しています。この取り組みが広く受け入れられれば、コミュニティにとって重要な実務上のベストプラクティスへと発展する可能性があります。

私たちのコミュニティがAIをあらゆる形態で活用した信頼性の高い取引戦略を構築しようとする努力を、静かに蝕んでいる強力で広範な力があります。本稿では、私たちが直面している問題の一部は、「ベストプラクティス」に盲目的に従うことに根ざしていることを明らかにします。読者に対して、実際の市場に基づくシンプルな証拠を提供することで、なぜそのような行動を避け、むしろドメイン固有のベストプラクティスを採用すべきかを論理的に示します。これによって、私たちのコミュニティがAIの潜在的な可能性を回復するチャンスを少しでも持てるようになるのです。

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。

次元削減手法は、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させるために広く用いられています。ここでは、UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)という比較的新しい手法について説明します。UMAPは、古い手法に見られるデータの歪みや人工的な構造といった欠点を明確に克服することを目的として開発されました。UMAPは非常に強力な次元削減技術であり、似たローソク足を新たに効果的にグループ化できるため、アウトオブサンプル（未知データ）に対する誤差率を低減し、取引パフォーマンスを向上させることができます。

本記事では、より良い売買シグナルを得るために、RSIのレベルと期間を最適化する方法を探ります。最適なRSI値を推定する手法や、グリッドサーチと統計モデルを用いた期間選定の自動化について紹介します。最後に、Pythonによる分析を活用しながら、MQL5でソリューションを実装します。私たちのアプローチは、複雑になりがちな問題をシンプルに解決することを目指した、実用的かつ分かりやすいものです。

トレーダーは、誤ったシグナルによるドローダウンに直面することが多い一方で、確認を待ちすぎることで、有望な機会を逃すこともあります。本稿では、ドル建て銀価格(XAGUSD)、ユーロ建て銀価格(XAGEUR)、およびEURUSD為替レートを用いた三角裁定取引戦略を紹介し、市場のノイズをフィルタリングする方法を解説します。市場間の相関関係を活用することで、隠れた市場センチメントをリアルタイムで捉え、エントリータイミングをより洗練させることが可能になります。

本日は、勝ちトレードでストップアウトされる回数を最小限に抑えるためのアルゴリズム的手法を探るディスカッションにご参加ください。この問題は非常に難易度が高く、取引コミュニティで見られる多くの提案は、明確で一貫したルールに欠けているのが実情です。私たちはこの課題に対してアルゴリズム的なアプローチを用いることで、トレードの収益性を高め、1回あたりの平均損失を減らすことに成功しました。とはいえ、ストップアウトを完全に排除するには、まださらなる改良が必要です。私たちの解決策は、それには至らないものの、誰にとっても試す価値のある良い第一歩です。

この記事では、あらゆる市場における価格レベルの変化を、それに対応する角度の変化へと変換する2回目の試みをおこないます。今回は、前回よりも数学的に洗練されたアプローチを採用しました。得られた結果は、アプローチを変更した判断が正しかった可能性を示唆しています。本日は、どの市場を分析する場合でも、極座標を用いて価格レベルの変化によって形成される角度を意味のある方法で計算する方法についてご説明します。

インジケーターを安全に使用する方法を定義したベストプラクティスに従うのは、必ずしも容易ではありません。市場の動きが穏やかな状況では、インジケーターが意図した通りのシグナルを発しないことがあり、その結果、アルゴリズム取引における貴重なチャンスを逃してしまう可能性があります。本稿では、この問題に対する潜在的な解決策として、利用可能な市場データに応じて取引ルールを適応させることが可能な取引アプリケーションの構築方法を提案します。

アルゴリズム取引を成功させるには、継続的かつ学際的な学習が必要です。しかし、その可能性は無限であるがゆえに、明確な成果が得られないまま、何年もの努力を費やしてしまうこともあります。こうした課題に対応するため、私たちは徐々に複雑さを導入するフレームワークを提案します。これにより、トレーダーは不確実な結果に対して無限の時間を費やすのではなく、戦略を反復的に洗練させることが可能になります。