MQL5.community開発履歴

本記事では、共通の構造化されたコード基盤をどのように実装していくかについて解説します。目的は、プログラミングの作業負担を軽減し、使用しているプログラミング言語（ここではMQL5）そのものが持つ潜在能力を最大限に活用することです。

本記事では、機械学習を用いた金（ゴールド）の取引戦略作成手法を紹介します。提案された手法は、時系列データをさまざまな角度から分析して予測するアプローチに基づいており、従来の金融時系列の分析と予測のみを用いた取引システム作成手法と比較して、その利点や欠点を明らかにすることができます。

この記事では、選択した方向（買いまたは売り）のみで取引をおこなうアプローチについて説明します。この目的のために、因果推論と機械学習の手法を使用します。

本記事では、構造体をどのようにオーバーロード（拡張）するかについて探っていきます。特に初めて目にする方にとっては、最初は理解するのがかなり難しいかもしれません。より複雑で高度なトピックに踏み込む前に、これらの概念をしっかりと理解しておくことが非常に重要です。

波動分析は、テクニカル分析で用いられる手法の一つです。本記事では、あまり一般的ではない2種類の波形である、三角波とのこぎり波に焦点を当てます。これらの波形は、市場価格分析のために設計された多くのテクニカル指標の基盤となっています。

本記事では、Ilanグリッド型エキスパートアドバイザー(EA)を再考し、MQL5でQ学習を組み込んだMetaTrader 5用適応型バージョンを構築する方法を解説します。状態特徴量の定義、Qテーブル用の離散化、ε-greedyによる行動選択、平均化やポジション決済に対する報酬設計の手法を示します。さらに、Qテーブルの保存や読み込み、学習パラメータのチューニング、EURUSDやAUDUSDに対するストラテジーテスターでの安定性およびドローダウンリスクの評価についても解説します。

本記事では、ローソク足に色を付ける実践的なアプローチを簡単に作成および実装する方法を解説します。このコンセプトは、トレーダーから非常に高く評価されています。実装する際には、バーやローソク足が元の見た目を保持し、ローソク足ごとの視認性を妨げないよう注意する必要があります。

市場の買われすぎや売られすぎの状態を、カオス理論に基づいて評価します。この手法では、カオス理論、フラクタル幾何学、ニューラルネットワークの原理を統合し、金融市場の予測をおこないます。この研究では、市場のランダム性の尺度として、また売買シグナルの動的適応として、リアプノフ指数を使用する方法を実証しています。市場のランダム性の評価にはリアプノフ指数を用い、売買シグナルの動的適応を実現しています。具体的には、フラクタルノイズ生成アルゴリズム、双曲線正接関数による活性化、モーメント最適化を組み合わせた手法を採用しています。

多くのプログラマは、Excelの使用をやめて、Pythonに直接移行し、PythonでExcelファイルを生成して後から結果を分析できるパッケージを使うべきだと考えるかもしれません。しかし、前回の記事で述べたように、この方法は多くのプログラマにとって最も簡単な解決策ではありますが、すべてのユーザーに受け入れられるわけではありません。そして、このような場合、常に正しいのはユーザーです。私たちプログラマは、すべてをうまく機能させる方法を見つけなければなりません。

本記事では、DRAW_COLOR_LINEやDRAW_FILLINGなど、さまざまなグラフィック表示インジケーターの宣言方法について解説します。さらに、複数のインジケーターを用いてグラフを簡単かつ実践的に、そして高速に描画する方法も学びます。これにより、MetaTrader 5や市場全体の見方が大きく変わることでしょう。

新しい独自最適化アルゴリズムNOA2 (Neuroboids Optimization Algorithm 2)は、群知能の原理とニューラルネットワークによる制御を組み合わせています。NOA2は、ニューラルボイド群の動作メカニズムに適応型ニューラルシステムを統合し、探索中にエージェント自身が行動を自己修正できるよう設計されています。現在も開発中のアルゴリズムですが、複雑な最適化問題の解決に有望な結果を示しています。