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お問い合わせ先 : https://nanpin-martin.com/contact/ これまでナンピンマーチンEAで損したあなたなら、以下の質問にどう答えるでしょうか？ 「ナンピンマーチンEAは稼げるのか？」 Amazonアソシエイト・プログラムの参加者です。
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ML-EA（機械学習型FX自動売買ツール）の予測性能改善の過程および最新モデル

この記事はML-EAのベースモデルに各種改善を加えていく過程をまとめたものです。状況に応じて随時更新していく予定です。 ML-EA（最新モデル）これまでの記事で、MQLとPythonを連携させてML-EA（機械学習を取り入れたFX自動売買ツール）のベースモデルを作成し、様々な観点から改良を重ねてきました。 Step1~4までを反映したものがLightGBMモデルの最新バージョンです。 基本的な構造は変えずに、機械学習モデルをDQNモデルに変更して発展させたバージョンがSte

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    • ハイブリッド・モンテカルロEAにDynamicモードを導入

      この記事では、ナンピン・モンテカルロ戦略とアンチ・モンテカルロ戦略を組み合わせて開発したハイブリッド・モンテカルロEAについて、ヒストリカル・ボラティリティを利用してよりパフォーマンスを向上させる方法についてご紹介します。 このDynamicモードを搭載したHMC-EAも、現在は無料でダウンロード可能にしていますので、是非ご自身でもバックテスト等を試してみてください。 ハイブリッド・モンテカルロEA以下の記事で紹介しているのが「Hybrid Monte Carlo EA（H

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      • ハイブリッドEAの開発：ナンピン・マーチンとアンチ・モンテカルロの融合

        この記事では、 まず、ナンピン・マーチンEAのリスクとリターンの特徴を解説します。 その後、ナンピン・モンテカルロEA、アンチ・マーチンEA、アンチ・モンテカルロEAへとEAの進化の過程を説明します。 そして、これらの戦略を組み合わせたハイブリッド・モンテカルロEAのバックテスト結果を共有し、その効果を実証します。 このEAは無料でダウンロード可能で、読者の皆様もご自身でバックテストや実際の運用を試すことができます。 ぜひこの機会に、ご自身でその効果をお試しください

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        • FX取引に特化したDQN（深層強化学習）の報酬関数と行動パターンの検討

          FX取引における新たなアプローチとして、以前の記事ではディープラーニングを取り入れたDQN-EA（Deep Q Network Expert Advisor）を開発しました。これは、高度な機械学習モデル（深層強化学習モデル）を用いて予測を行い、利益を最大化する戦略を考慮する仕組みですが、特に報酬関数の設定と行動パターンの定義が重要になります。今回は、このDQN-EAの応用範囲を広げ、実際の取引での適用方法を具体的に掘り下げていきます。 DQN-EAとは以下の記事でご紹介して

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          ディープラーニングを取り入れたFX自動売買ツール（深層強化学習EA）の開発

          この記事では、FX自動売買においてディープラーニング（深層学習）と強化学習を取り入れたEAを作成するためのサンプルコードを掲載しています。 ML-EA（ベースモデル）以前の記事では、ML-EAという機械学習を取り入れたFX自動売買のベースモデルを作成し解説しました。 このML-EAでは、機械学習モデルとしてLightGBMを採用していました。 LightGBMは、勾配ブースティング決定木 (Gradient Boosting Decision Tree, GBDT) を実

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          ML-EAにおいて目的変数(y)をパーセンタイル法で動的に設定する方法

          以前の記事では、ML-EAという機械学習を取り入れたFX自動売買のベースモデルを作成し解説しています。 このベースモデルにおいては、 目的変数(y)は、4時間後の価格が0.1%以上上昇していればy=1、4時間後の価格が0.1%以上下落していればy=2、それ以外の場合はy=0とする。つまり、y=0,1,2とする三値分類モデル という前提を置いているのですが、この「価格が0.1%以上/以下」について少し考察した上で、パーセンタイル法で動的に設定してみるというのが今回の記事の内容

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          ADM-EAに機械学習モデルによる売買判定を追加してML-ADM-EAに進化させる方法

          この記事では、ADM-EA（分解モンテカルロ法）のロジックに機械学習モデルによる予測を追加して、ML-ADM-EA（Machine Learning - Atr - Decomposition - Montecarlo：機械学習 - ATR - 分解モンテカルロ - EA）に進化させる方法をご紹介します。 ADM-EA（分解モンテカルロ法）とは以下のページでロジックを詳細解説しているEAです。 特徴 テクニカル指標を用いて、勝率50%程度を目指すタイプのEAです。

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          ML-EA（機械学習型EA）のバックテスト用ツール（MT5 ×Python）

          以前の記事では、ML-EAという機械学習を取り入れたFX自動売買のベースモデルを作成し解説しました。 このEAは、機械学習（Machine Learning）を備えたEAということで以下の通りMT5（MQL5）内では完結せず、外部のPythonスクリプトを使用しています。 従って、MT5の通常のバックテスト機能では上手くバックテストができません。そこで今回の記事では、ML-EA専用のバックテストツールを開発する方法をご紹介します。 FX自動売買ロジックの概要 改めて、

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          ML-EA（機械学習型FX自動売買）の特徴量エンジニアリング

          機械学習、特にLightGBM（Light Gradient Boosting Machine）モデルにおいて予測精度を高めるための工夫は多岐にわたります。まず、LightGBMは勾配ブースティングアルゴリズムの一種で、決定木ベースの学習アルゴリズムです。このモデルは特に大規模なデータセットや高次元のデータで優れた性能を発揮することで知られています。 予測精度を高める工夫として、一般的には以下のようなことが挙げられます。 パラメータチューニング: 学習率（Learnin

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          MetaTraderとPyhonを連携させて機械学習×FX自動売買を実装する3つの方法

          外国為替市場（FX）は、その複雑さと流動性の高さから、多くのトレーダーにとって魅力的なフィールドです。これまで、MetaTraderやPythonを用いたFX自動売買について複数の記事を掲載させていただいていますが、改めてMetaTraderやPythonについて整理します。 MetaTraderの概要MetaTraderは、世界中のFXトレーダーに広く利用されている先進的なトレーディングプラットフォームです。リアルタイム市場分析、取引実行、アルゴリズムトレーディングなどの

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          機械学習モデルの訓練を繰り返しながら予測を行うML-EA（FX自動売買）のテンプレート

          FX自動売買に関連する他の記事では、機械学習モデルを使用して売買判定フラグを作成し、そのフラグに基づく売買注文の一連の処理について説明してきました。これまでのアプローチでは、モデルの学習/訓練（トレーニング）工程は別のプロセスで行い、訓練済みのモデルを保存して後から呼び出す方法を採用していました。しかし、今回はMetaTrader内でモデルの訓練と予測を自動的に繰り返すEA（エキスパートアドバイザー）を作成してみました。この仕組みでは、放置しておいても定期的に最新情報を用いて

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          Python-EAの作り方（PythonスクリプトをMT5のチャート上で直接実行する方法）

          MT5（MetaTrader5）では、Pythonスクリプトを通常のMQL5プログラムと同様にチャート上で直接実行できる機能が存在します。 以下の画像の右上に、「Python-EA」という表示があるのをご確認いただけるでしょうか。 これが、PythonスクリプトをMT5のチャートに設置して実行中の画面です。 この記事では、実際に取引可能なロジックを用いて、Python-EAを作成する方法をご紹介します。MQL5で作成したEAと同様にチャート上にドラッグ＆ドロップするだけ

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          ADM-EAのソースコード全文（MQL4によるMT4用EAのサンプルコード）

          この記事では、MT4用のEA（FX自動売買ツール）を作成するためのサンプルコードを掲載しています。 内容をコピペするだけで、MT4用のEAをMQL4で作成することが可能です。なお、それぞれのコードの説明も可能な限り細かく記載していますで、これをベースにご自身でロジックをお好きなようにカスタマイズしていただくこともできます。 また、最後にこの記事で紹介したコードをまとめたmq4ファイルをダウンロード可能にしております。このファイルをただコンパイルするだけでも、ex4ファイル（E

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          ADM-EAのソースコード全文（MQL5によるMT5用EAのサンプルコード）

          この記事では、MT5用のEA（FX自動売買ツール）を作成するためのサンプルコードを掲載しています。 内容をコピペするだけで、MT5用のEAをMQL5で作成することが可能です。なお、それぞれのコードの説明も可能な限り細かく記載していますで、これをベースにご自身でロジックをお好きなようにカスタマイズしていただくこともできます。 また、最後にこの記事で紹介したコードをまとめたmq5ファイルをダウンロード可能にしております。このファイルをただコンパイルするだけでも、ex5ファイル（E

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          MLbot(LightGBMモデル)の実行用ファイルのコード全文（FX自動売買×機械学習）

          この記事では、PythonでMT5にアクセスして、機械学習モデル（LightGBM）を呼び出して売買判定の予測を行い、FX自動売買を行うためのサンプルコードを掲載しています。 内容をコピペしていけば、機械学習モデル（LightGBM）を取り入れたFX自動売買ツールの作成が可能です。 最後にこの記事で紹介したコードをまとめた.ipynbファイルをダウンロード可能にしております。 PythonでFX自動売買FXの自動売買というと、MT4やMT5で使用されるMQL4やMQL5とい

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          MLbot(LightGBMモデル)の実行用ファイルのコード全文（FX…

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          FX自動売買/機械学習のサンプルコード（LightGBMモデルの学習とバックテスト）

          この記事では、FX自動売買において機械学習モデルの学習とバックテストを行うためのサンプルコードを掲載しています。 LightGBMとはLightGBMは、勾配ブースティング決定木 (Gradient Boosting Decision Tree, GBDT) を実装した機械学習ライブラリの一つです。高速で精度が高く、大規模なデータにも対応できるため、多くの機械学習問題で広く用いられています。今回は、このモデルをFXの自動売買に応用してみるという試みの紹介です。 概要は以下

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