MQL5.comのプログラミング記事

この記事では、為替レートの予測を目的とした取引用EAの構築を試みます。アルゴリズムは、ロジスティック回帰およびプロビット回帰といった古典的な分類モデルに基づいています。取引シグナルのフィルターとして、尤度比検定が用いられます。

市場の状況を分析する際には、それを個別のセグメントに分割し、主要なトレンドを特定します。しかし、従来の分析手法は一つの側面に偏りがちで、全体像の適切な把握を妨げます。この記事では、複数のオブジェクトを選択できる手法を通じて、状況をより包括的かつ多層的に理解する方法を紹介します。

この記事では2つの側面について考察します。まず、標準ライブラリを使ってバイナリ値を8進数、10進数、16進数などの表現に変換する方法について説明します。次に、これまでに習得した知識を活用して、秘密のフレーズに基づいてパスワードの桁数をどのように決定できるかについて解説します。

今日は、流動性が低い時間帯に、マウスポインタを使ってバーの残り時間を確認できるようにする作業を引き続き進めていきます。一見すると簡単そうに思えますが、実際にはこの作業には多くの困難が伴います。いくつかの障害を乗り越える必要があるため、このサブシリーズの最初のパートをしっかりと理解しておくことが、今後の内容を理解する上で非常に重要です。

世界銀行の経済データは、将来の動向を予測するためにどのように活用できるのでしょうか。そして、AIモデルと経済学を組み合わせることで、どのようなことが可能になるのでしょうか。

外国為替市場には繰り返しパターンや規則性が存在するのでしょうか。私は、PythonとMetaTrader 5を使って独自のパターン分析システムを構築することに決めました。これは、外国為替市場を攻略するための、数学とプログラミングの一種の融合です。

この記事では、ブローカーの観点から見て合法であり、外国為替市場において数千もの合成価格を生成・分析し、利益を上げるために取引をおこなう裁定取引システムの構築方法について解説します。

この記事では、一般的な最適化問題を解決するために開発された新しいメタヒューリスティック手法、人工散布アルゴリズム(ASHA: Artificial Showering Algorithm)を紹介します。ASHAは、水の流れと蓄積のプロセスをシミュレーションすることで、各リソース単位（水）が最適解を探索する「理想フィールド」という概念を構築します。本稿では、ASHAがフローと蓄積の原理をどのように適応させ、探索空間内でリソースを効率的に割り当てるかを解説し、その実装およびテスト結果を紹介します。

本記事では、DoEasyライブラリにおけるアウトサイドバーのプライスアクションパターンを開発し、価格パターン管理へのアクセス手法を最適化します。あわせて、ライブラリのテスト中に判明したエラーや不具合の修正もおこないます。

この記事では、Mask-Attention-Free Transformer (MAFT)法と、それを取引分野に応用する可能性について説明します。従来のTransformerはシーケンスを処理する際にマスキングを必要としますが、MAFTはこのマスキングを不要にすることでアテンション処理を最適化し、計算効率を大幅に向上させています。

この記事では、ACMO（Atmospheric Cloud Model Optimization：雲モデル最適化）アルゴリズムの実装について、さらに詳しく掘り下げていきます。特に、低気圧領域への雲の移動および水滴の初期化と雲間での分布を含む降雨シミュレーションという2つの重要な側面に焦点を当てます。また、雲の状態を管理し、環境との相互作用を適切に保つために重要な役割を果たす他の手法についても紹介します。

この記事では、プログラミングがまだ非常に初歩的な段階にあるにもかかわらず、すでにいくつかの興味深いアプリケーションを実装できることを示します。今回は、比較的シンプルなパスワードジェネレーターを作成します。このようにして、これまでに説明してきたいくつかの概念を実際に適用することができます。加えて、特定の問題に対する解決策をどのように構築できるかについても考察していきます。

この記事では、コードを少し手直しすることで、どのような改善が得られるかを見ていきます。今回の改良は、コードの簡素化を図り、MQL5ライブラリの呼び出しをより活用し、そして何よりも、将来的に開発する可能性のある他のプロジェクトでも、より安定して安全かつ使いやすくなることを目的としています。

本記事では、中間データの集約を不要とするSuperpoint Transformer (SPFormer)に基づく3Dオブジェクトのセグメンテーション手法を紹介します。これによりセグメンテーション処理の高速化とモデル性能の向上が実現されます。

本日の記事では、いくつかの特殊なデータ型について見ていきます。まず、文字列とは何かを定義し、いくつかの基本的な操作方法を説明します。これにより、興味深いデータ型を扱えるようになりますが、初心者にとっては少し混乱することもあるかもしれません。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。

これは間違いなく、純粋に理論だけで説明するには最も難しいテーマの一つです。だからこそ、ここで取り上げるすべての内容を実際に手を動かして練習する必要があります。一見すると単純そうに見えるかもしれませんが、演算子というトピックは、継続的な学習と実践を通じて初めて理解できるものです。

この記事では、チャート上に新しいバーがいつ表示されるかを判断するための、最初のソリューションを実装します。このソリューションは、さまざまな状況に応用可能です。その仕組みを理解することで、いくつかの重要なポイントを把握する助けとなるでしょう。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。

この記事では、FOR文の最も基本的な概念について解説します。ここで紹介する内容をしっかり理解することは非常に重要です。他の制御文と異なり、FOR文にはいくつか特有の癖があり、それが原因で複雑になりやすい側面があります。ですので、理解が追いつかないまま放置せず、できるだけ早い段階から学習と実践を始めるようにしましょう。。

ノイズの多い状況下で市場データの局所構造を効果的に識別・保持することは、取引において極めて重要な課題です。自己アテンション(Self-Attention)メカニズムの活用は、このようなデータの処理において有望な結果を示していますが、従来のアプローチでは基盤となる構造の局所的な特性が考慮されていません。この記事では、こうした構造的依存関係を組み込むことが可能なアルゴリズムを紹介します。

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。

ハイパーネットワークを活用した新しいオブジェクト検出アプローチをご紹介します。ハイパーネットワークはメインモデルの重みを生成し、現在の市場状況の特性を考慮に入れることができます。この手法により、モデルはさまざまな取引条件に適応し、予測精度の向上が可能になります。

この記事は、最適化問題を解決するために雲の挙動をシミュレートするメタヒューリスティックな雲モデル最適化(ACMO: Atmosphere Clouds Model Optimization)アルゴリズムについて解説します。このアルゴリズムは、雲の生成、移動、拡散といった自然現象の原理を用いて、解空間内の「気象条件」に適応します。この記事では、ACMOの気象的なシミュレーションが、複雑な可能性空間の中でどのようにして最適解を導き出すかを明らかにし、「空」の準備、雲の生成、雲の移動、そして雨の集約といった各ステップを詳しく説明します。

この記事では、リプレイ/シミュレーションアプリケーションと併用する際に発生するマウスポインタの問題について、その実装と解決方法を解説します。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。

この記事では、複数通貨ポートフォリオの最適化におけるバリュー・アット・リスク(VaR: Value at Risk)モデルの可能性について探ります。PythonのパワーとMetaTrader 5の機能を活用し、効率的な資本配分とポジション管理のためにVaR分析をどのように実装するかを紹介します。理論的な基礎から実践的な実装まで、アルゴリズム取引における最も堅牢なリスク計算手法の一つであるVaRの応用に関するあらゆる側面を取り上げています。

この記事では、SWITCH文の最も基本的かつシンプルな使い方について学びます。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみを目的としています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。

この記事では、Narges Armanfardらの論文「Local Feature Selection for Data Classification」で提案された特徴量選択アルゴリズムを紹介します。このアルゴリズムはPythonで実装されており、MetaTrader 5アプリケーションに統合可能なバイナリ分類モデルの構築に使用されます。

この記事では、アーチェリーに着想を得た最適化アルゴリズムについて詳しく検討し、有望な「矢」の着地点を選定するメカニズムとしてルーレット法の活用に焦点を当てます。この手法により、解の質を評価し、さらなる探索に最も有望な位置を選び出すことが可能になります。

この記事では、チャート上からインジケーターの設定を直接変更できるシンプルなパネルの作成方法と、そのパネルをインジケーターに接続するために必要な変更点について解説します。この記事はMQL5初心者向けに書かれています。

この記事では、点群におけるオブジェクト検出問題を解決するためのアテンションを用いたアルゴリズムについて解説します。点群におけるオブジェクト検出は、多くの現実世界の応用において極めて重要です。

この記事では、コード内の2つのエラーを修正する方法について説明します。ただし、初心者プログラマーの皆さんに、物事が必ずしも期待どおりに進むとは限らないことを理解してもらえるよう、できるだけわかりやすく解説したいと思います。いずれにせよ、これは学びの機会です。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。ここで紹介する内容は教育目的のみに限定されており、提示された概念を探求すること以外の目的でこのアプリケーションを最終的な文書と見なすべきではありません。

点群から特徴量を抽出するアルゴリズムの研究を続けます。この記事では、PointNet手法の効率を高めるメカニズムについて解説します。

この記事では、1分足のティックシミュレーションに関する問題を最終的に解決し、実際のティックと共存できるようにします。これにより、将来的なトラブルを回避することが可能になります。ここで提示される資料は教育目的のみに使用されます。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。

この記事では、細菌走化性最適化(BCO)アルゴリズムのオリジナルバージョンとその改良版を紹介します。新バージョン「BCOm」では、細菌の移動メカニズムを簡素化し、位置履歴への依78ytf存を軽減するとともに、計算負荷の大きかった元のバージョンに比べて、より単純な数学的手法を採用しています。この記事では両者の違いを詳しく検討し、とくにBCOmの特徴に焦点を当てます。また、テストを実施し、その結果をまとめます。

市場の厚みは、特に高頻度取引(HFT)アルゴリズムにおいて、高速な取引を実行するために不可欠な要素です。本連載では、多くの取引可能な銘柄に対してブローカー経由で取得できるこの種の取引イベントについて取り上げます。まずは、チャート上に直接表示されるヒストグラムのカラーパレット、位置、サイズをカスタマイズ可能なインジケーターから始めます。次に、特定の条件下でこのインジケーターをテストするためのBookEventイベントの生成方法について解説します。今後の記事では、価格分布データの保存方法や、そのデータをストラテジーテスターで活用する方法などのトピックも取り上げる予定です。

直接的な点群解析は、不要なデータの増加を避け、分類やセグメンテーションタスクにおけるモデルの性能を向上させます。このような手法は、元データの摂動に対して高い性能と堅牢性を示します。

本日の記事では、MQL5のさまざまなコードで広く使用されているコンパイルディレクティブについて解説します。本稿ではこのディレクティブについて表面的な説明に留めますが、今後プログラミングレベルが上がるにつれて不可欠なものとなるため、使い方を理解し始めることが重要です。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみを目的としています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。

階層的ベクトルTransformer法の研究を引き続き進めていきます。本記事では、モデルの構築を完了し、実際の履歴データを用いて訓練およびテストをおこないます。

この記事では、ループ内でのRETURN、BREAK、CONTINUE文の使い方について解説します。ループの実行フローにおいて、これらの各文がどのような役割を果たすかを理解することは、より複雑なアプリケーションを扱う上で非常に重要です。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみを目的としています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。

MetaTrader 5サービスを例に、米ドル指数(USDX)およびユーロ指数(EURX)チャートの作成と更新について考察します。サービス起動時には、必要な合成銘柄が存在するかを確認し、未作成であれば新規作成します。その後、それを気配値表示ウィンドウに追加します。続いて、合成銘柄の1分足およびティック履歴を作成し、最後にその銘柄のチャートを表示します。

この記事では、最初期かつ最も広く知られているメタヒューリスティック手法の一つであるタブーサーチアルゴリズムについて解説します。初期解の選択や近傍解の探索から始め、特にタブーリストの活用に焦点を当てながら、アルゴリズムの動作を詳しく見ていきます。本記事では、タブーサーチの主要な特徴と要素について取り上げます。