MQL5.community開発履歴

前回の記事で説明した強化学習モデルでは、元のデータ内のさまざまなオブジェクトを識別できる畳み込みネットワークのさまざまなバリアントを使用しました。畳み込みネットワークの主な利点は、場所に関係なくオブジェクトを識別できることです。同時に、畳み込みネットワークは、オブジェクトやノイズのさまざまな変形がある場合、常にうまく機能するとは限りません。これらは、関係モデルが解決できる問題です。

これは、人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事です。今回はビル・ウィリアムズの「マーケット・ファシリテーション・インデックス(BW MFI、Bill Williams' Market Facilitation Index)」を取り上げます。

この記事では、実験と非標準的な方法を使用して収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5を使用します。簡単に説明します。

自動化は、そのスケジュールを制御できなければ意味がありません。1日24時間働く効率的な労働者はいません。しかし、多くの人は、自動化されたシステムは24時間稼働するべきだと考えています。しかし、EAの稼働時間範囲を設定する手段を持つことは常に良いことです。この記事では、このような時間範囲を適切に設定する方法を検討します。

自動EAの作成はそれほど難しい作業ではありませんが、必要な知識がないと多くの間違いを犯す可能性があります。この記事では、ブレイクイーブンとトレーリングストップレベルを作動させるトリガーの作成からなる自動化の最初のレベルを構築する方法について見ていきます。

今回は、最適化アルゴリズムであるモンキーアルゴリズム（MA、Monkey Algorithm）について考えてみたいと思います。この動物が難関を乗り越え、最もアクセスしにくい木のてっぺんまで到達する能力が、MAアルゴリズムのアイデアの基礎となりました。

アラン・アンドリュースは、取引の分野において、現代世界で最も有名な「教育者」の一人です。彼の「ピッチフォーク」は、現代のほとんどの相場分析プログラムに搭載されています。しかし、ほとんどのトレーダーは、このツールが提供するチャンスのほんの一部も利用していません。その上、アンドリュースのオリジナルのトレーニングコースには、ピッチフォークだけでなく（ピッチフォークが主要な道具であることに変わりはないが）、他のいくつかの便利な構造についても説明があります。この記事では、アンドリュースがオリジナルのコースで教えていた驚異的なチャート分析法を紹介しています。画像がたくさん出てきますのでご注意ください。

私の戦略は、古典的な取引の基礎と、あらゆる種類の市場で広く使用されているインジケータの改良に基づいています。これは既製のツールで、提案された新しい収益性の高い取引戦略に従うことができます。

GSAは、無生物から着想を得た母集団最適化アルゴリズムです。アルゴリズムに実装されたニュートンの重力の法則のおかげで、その物体の相互作用をモデル化する高い信頼性によって、惑星系や銀河団の魅惑的なダンスを観察することができます。今回は、最も興味深く、独創的な最適化アルゴリズムの1つを考えてみます。また、宇宙物体の移動シミュレータも提示されています。

この記事は、道徳的期待値についてです。取引でのその使用のいくつかの例と、その助けを借りて達成できる結果を見ていきます。

強化学習アルゴリズムの研究を続けます。これまで検討してきたすべてのアルゴリズムでは、あるシステム状態から別の状態への遷移ごとに、エージェントがそれぞれの行動を評価できるようにするための報酬方策を作成する必要がありました。しかし、この方法はかなり人工的なものです。実際には、行動と報酬の間には、ある程度の時間差があります。今回は、行動から報酬までの様々な時間の遅れを扱うことができるモデル訓練アルゴリズムに触れてみましょう。

分散型Q学習アルゴリズムの研究を続けます。以前の記事では、分散型の分位数Q学習アルゴリズムについて検討しました。最初のアルゴリズムでは、与えられた範囲の値の確率を訓練しました。2番目のアルゴリズムでは、特定の確率で範囲を訓練しました。それらの両方で、1つの分布のアプリオリな知識を使用し、別の分布を訓練しました。この記事では、モデルが両方の分布で訓練できるようにするアルゴリズムを検討します。