『Expert advisor』は、おもしろい！

(Open-Close)のヒストグラムを再現してみました。

2017-03-14T01:30:00.000+09:00

今回は、Jupyter Notebookの勉強も兼ねなが進めていきます。^^；方法として、まずTickVolumeをヒストリカルデータから見積もります。次に、作成したTickVolume数だけランダムウォークさせて実際の値幅との違いを見ます。

まずは、TIckVolumeの作成です。

次に密度分布の作成です。

いろいろなペアと時間で試してみました。

まとめ

試行回数が異なるランダムウォークの密度分布がほぼ(Open-Close)の密度分布と重なるということは、(Open-Close)のヒストグラムは、分散が異なる正規分布の集合体で表せれる。ということですね。。

外部エネルギーが加えられることによりエントロピーの増大が妨げられるとさ。。

2015-08-08T14:03:00.000+09:00

はじめに

ご無沙汰しております＾＾；
　さてさて今回は、チャート内の特異値（Bar)を見える化する指標を作成することにしました。

手順

まず初めに、各Barの値として（高値－安値）《以下　高安値》を採用しました。
高安値を採用したことにより対数正規分布を連続確率分布として採用します。
参考記事：ベキ分布？　対数正規分布を調べてみた。　検証してみました。

あとは、分布のパラメータを推定して、各高安値を当てはめて発生確率を求めました。そして出来上がったのがコレです。。。。。なんだか全然見える化できていない。。orz

そこで、選択情報量の定義を利用して左記のように見やすくしました。自画自賛ｗ
※ちなみに情報量の定義などは、こちら。

まとめ

　今回実施した特異値に理由付けを行ってみた結果が以下の画像です。

大きく指標が跳ね上がった部分は、何らかの理由付けができそうです。いや～黒田日銀総裁の円安是正発言は、まいりました。＾＾；
　さてさて、今回の指標は、高安値が高いから指標が跳ね上がるだけでなく極端に低い場合でも跳ね上がります。右のチャート部分は、時間当たり２ティックしかなく特異値として指標が跳ね上がりました。発生確率が低い値（高安値）を見える化する事が目的なのでこんな感じとなります。データの抜けが原因かな？。。
　ここでお題の話を少し。。情報エントロピーという情報量の定義指標があって（参考）、情報を受け取ると情報エントロピーは、最小となる。つまり、事象の不確かさが、最小となる。つまり、（ここからは、妄想。。）不確実さが低減されるのであれば、秩序だった動きが現れるんじゃないの？だったら∑(ﾟДﾟ；)！！いや～妄想ってホント素敵ですねｗ　夏があまり好きではないおっさんの戯言でありました。

コード

DLは、ココ

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                       impact.mq4 |
//|                                         Copyright 2015, bighope. |
//|                        http://expertadviser-bighope.blogspot.jp/ |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2015,bighope."
#property link      "http://expertadviser-bighope.blogspot.jp/"
#property version   "1.00"
#property strict
#property indicator_separate_window
#property indicator_minimum 5
#property indicator_maximum 20
#property  indicator_buffers 1
#property indicator_color1 Snow
#define pi 3.14159265358979
input int Startbar     =     0;     //データの取得開始Bar数
input int Range        = 2000;     //平均と偏差を導くためのデータ数
input double  wide    = 10.0;       //確率密度×○倍(特に意味がありません）

double Buf[];
string Indicator_Name ;

//+------------------------------------------------------------------+
//|GetData
//|out[Ns]     データの取得配列
//|Ns            データの取得数
//|St            開始インデックス
//+------------------------------------------------------------------+  
int  GetData(int St,int Ns,const double &hi[],const double &lw[],double &out[]){
   int i;
   double pt = MathPow(10,Digits);
   for(i=0;i<Ns;i++) out[i]=(hi[St+i] - lw[St+i])*pt;
   return(i);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Logsd_likelihood 対数正規分布　最尤法によるパラメータ推定
//|data[Ns]    　対象データ
//|Ns           データの取得数
//|mu           対数正規分布パラメータ
//|sigma2       対数正規分布パラメータ (sigma^2) 
//+------------------------------------------------------------------+  
void Logsd_likelihood(int Ns,double &data[],double &mu,double &sigma2){
   int i;
   mu =0.0;
   sigma2 = 0.0;
   for(i=0;i<Ns;i++)mu += MathLog(data[i]);
   mu /= Ns;
   for(i=0;i<Ns;i++) sigma2 += MathPow((MathLog(data[i])-mu),2);
   sigma2 /= Ns;
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|Logsd_dist  対数正規分布の確率密度
//|dt              データ
//|w               対象データの幅
//|mu              対数正規分布パラメータ
//|sigma2          対数正規分布パラメータ  (sigma^2) 
//+------------------------------------------------------------------+ 
double Logsd_dist(double dt,double w,double mu,double sigma2){
    double A,B;
        A = 1/MathSqrt(2*pi*sigma2);
        B = MathPow((MathLog(dt)-mu),2)/(2 * sigma2);
    return(w*A*MathExp(-B)/dt); 
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator initialization function                         |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit(){
    IndicatorBuffers(1);
    SetIndexStyle(0,DRAW_LINE);
    SetIndexBuffer(0,Buf);
   return(INIT_SUCCEEDED);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator iteration function                              |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnCalculate(const int rates_total,
                const int prev_calculated,
                const datetime &time[],
                const double &open[],
                const double &high[],
                const double &low[],
                const double &close[],
                const long &tick_volume[],
                const long &volume[],
                const int &spread[])
  {
    int i,limit;
    double d;
    ArraySetAsSeries(high,true);
    ArraySetAsSeries(low,true);
    //対数正規分布　最尤法によるパラメータ
    static double Mu     = 0.0;
    static double Sigma2 = 0.0;
    //初期設定　
    if(prev_calculated ==0){
        double date[];
        ArrayResize(date,Range);
        //データの取得
        if(GetData( Startbar,Range,high,low,date)<(Range-2)){
            Print("データが設定分取得できませんでした。");
            return(0);
        }
        
         //パラメータ推定
        Logsd_likelihood(Range,date,Mu,Sigma2);
        if(Mu >0 && Sigma2 >0){
          Print("mu=",Mu,"  Sigma^2=",Sigma2);  
        }else{
               Print("パラメータの推定に失敗しました。");
               return(0);
        }
    }
    
    limit = rates_total-prev_calculated-1;
    if(prev_calculated>0)limit++;
    for(i=0;i<limit;i++){
      d = (high[i+1]-low[i+1])* MathPow(10,Digits);
      if(d>0) Buf[i] = -MathLog(Logsd_dist(d,wide,Mu,Sigma2));
    }
    return(rates_total);
  }
//+------------------------------------------------------------------+

なんとな～くWebRequest（）が使ってみたくなって。。。イベントタイマーを作ってみました。

2014-09-05T00:57:00.001+09:00

新ＭＴ４で新たに追加されたWebRequest()関数を使うことで、外部のサーバーにリクエストを送ることが可能となりました。（ＤＬＬを使用したり、ほかの言語を使用すれば、もちろん可能ですが。。^^;）ということで、今回は、ＤＬＬや多言語を使用することなく、外部サーバーから指標データを取得し、表示させてみました。

準　備

まず、WebRequest()関数のリファレンスを確認すると、この関数を使用する場合は、【ツール(T)】－【オプション(o)】―【エキスパートアドバイザー】で《Allow WebRequest for listed URL:》にチェックを入れ、外部サーバーのアドレスを追加しておきます。
今回は、DailyfxJapanを使用させて頂くので以下のようにしています。

その他の注意事項として、WebRequest()関数は、非同期関数で、ＥＡもしくはスクリプトのみ使用可能。インジケーターで使用すると【error 4060 – "Function is not allowed for call".】と怒られます。∑(ﾟ∀ﾟﾉ)ﾉｷｬｰ今回は、ＥＡ上で使用することにしました。

実行してみると・・・

今回作成したＥＡをココに置いておきます。使用する際はＥＡとして使用してください。※2014/9/8ＥＡを一部変更しました。
また、サーバーから取得したhtmlファイルは、MQL4/Filesに保存されます。

課題やら留意した点やら問題点

１．結局WebRequest（）関数のテストをしようと思って作り始めたのですがリファレンスの例をそのまま使用しています。..orz
２．保存したHTMLファイルは、Shｉｆｔ＿JISで保存しているのでブラウザで開くと文字化けする。（本来は、UTF-8)
３．StringSetChar(A,B,'文字')関数の文字部分は、”ストレートクォーテーションマーク”を使用するとバグが発生しましたので
　　’アポストロフィー’を使用しました。リファレンスも　’アポストロフィー’を使用しています。
４．終日イベントの時間を00：00としているので、00：00を過ぎると表示されなくなる。。orz
５．ＬＡＢＥＬオブジェクトを使用したので、表示させる文字数が多すぎるとすべてが表示されない。。orz
６．週末すべてのイベントが終了すると寂しい。土曜日に実行しても同じ。。。

まとめ

ん～なんだか中途半端な気がします。。＾＾；

new MT4 de SQLite3

2014-08-05T00:21:00.001+09:00

古い仕様のMT4が使えなくなってしまったので、新しい仕様に対応したSLQLite3用のヘッダーファイルを作成しました。
（※warapperDLL未使用）

はじめに

新しいMT4のエンコードを調べてみたら以下の通りとなりまいた。

MetaEditorが新規に作成するmq4,mqhは、ANSI（Shift_JIS）
UNICODE（UTF-16BOM）で作成したmq4.mqhでもコンパイル出来た。
内部は、UNICODE（UTF-16BOM）
logファイルは、ANSI（Shift_JIS）

※毎回ではないが、UNICODE（UTF-16BOM）で作成したファイルをMetaEditorで加工すると文字化けが発生しました。
流れとしては、mq4(ANSI or UNICODE)→MT4(UNICODE)→SQLite3(UTF-8)→MT4（UNICODE）→output(ANSI)となります。
また、MQL5フォームに『SQL and MQL5: Working with SQLite Database』という記事があったのですが、使用することができませんでした。そのため、この記事を参考にコンパクトな物を作ることにしました。

コード

ココからDLすることが出来ます。（sqlite3.mqh test.mq4 sqlite3.dll )


//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                      SQLite3.mqh |
//+------------------------------------------------------------------+

#define PTR            int //32bit:int 64bit:long?
#define sqlite3_stmt   PTR
#define sqlite3        PTR
#define PTRPTR         PTR

#define SQLITE_OK           0   /* Successful result */
#define SQLITE_ERROR        1   /* SQL error or missing database */
#define SQLITE_INTERNAL     2   /* An internal logic error in SQLite */
#define SQLITE_PERM         3   /* Access permission denied */
#define SQLITE_ABORT        4   /* Callback routine requested an abort */
#define SQLITE_BUSY         5   /* The database file is locked */
#define SQLITE_LOCKED       6   /* A table in the database is locked */
#define SQLITE_NOMEM        7   /* A malloc() failed */
#define SQLITE_READONLY     8   /* Attempt to write a readonly database */
#define SQLITE_INTERRUPT    9   /* Operation terminated by sqlite_interrupt() */
#define SQLITE_IOERR       10   /* Some kind of disk I/O error occurred */
#define SQLITE_CORRUPT     11   /* The database disk image is malformed */
#define SQLITE_NOTFOUND    12   /* (Internal Only) Table or record not found */
#define SQLITE_FULL        13   /* Insertion failed because database is full */
#define SQLITE_CANTOPEN    14   /* Unable to open the database file */
#define SQLITE_PROTOCOL    15   /* Database lock protocol error */
#define SQLITE_EMPTY       16   /* (Internal Only) Database table is empty */
#define SQLITE_SCHEMA      17   /* The database schema changed */
#define SQLITE_TOOBIG      18   /* Too much data for one row of a table */
#define SQLITE_CONSTRAINT  19   /* Abort due to contraint violation */
#define SQLITE_MISMATCH    20   /* Data type mismatch */
#define SQLITE_MISUSE      21   /* Library used incorrectly */
#define SQLITE_NOLFS       22   /* Uses OS features not supported on host */
#define SQLITE_AUTH        23   /* Authorization denied */
#define SQLITE_ROW         100  /* sqlite_step() has another row ready */
#define SQLITE_DONE        101  /* sqlite_step() has finished executing */

#import "sqlite3.dll"
//int sqlite3_open(const uchar &filename[],sqlite3 &paDb);
int sqlite3_open16(string filename,sqlite3 &paDb);
int sqlite3_close(sqlite3 aDb);
//int sqlite3_prepare(sqlite3 aDb,const char &sql[],int nByte,sqlite3_stmt &pStmt,PTRPTR pzTail);
//int sqlite3_prepare16(sqlite3 aDb,string sql,int nByte,sqlite3_stmt &pStmt,PTRPTR pzTail);
int sqlite3_prepare16_v2(sqlite3 aDb,string sql,int nByte,sqlite3_stmt &pStmt,PTRPTR pzTail);
int sqlite3_exec(sqlite3 aDb,const char &sql[],PTR acallback,PTR apvoid,PTRPTR errmsg);
int sqlite3_step(sqlite3_stmt apstmt);
int sqlite3_finalize(sqlite3_stmt apstmt);
int sqlite3_reset(sqlite3_stmt apstmt);
int sqlite3_errcode(sqlite3 db);
int sqlite3_extended_errcode(sqlite3 db);
//const PTR sqlite3_errmsg(sqlite3 db);
const string sqlite3_errmsg16(sqlite3 db);
int sqlite3_bind_null(sqlite3_stmt apstmt,int icol);
int sqlite3_bind_int(sqlite3_stmt apstmt,int icol,int a);
int sqlite3_bind_int64(sqlite3_stmt apstmt,int icol,long a);
int sqlite3_bind_double(sqlite3_stmt apstmt,int icol,double a);
//int sqlite3_bind_text(sqlite3_stmt apstmt,int icol,char &a[],int len,PTRPTR destr);
int sqlite3_bind_text16(sqlite3_stmt apstmt,int icol,string a,int len,PTRPTR destr);
//int sqlite3_bind_blob(sqlite3_stmt apstmt,int icol,uchar &a[],int len,PTRPTR destr);
const PTR sqlite3_column_name(sqlite3_stmt apstmt,int icol);
int sqlite3_column_count(sqlite3_stmt apstmt);
int sqlite3_column_type(sqlite3_stmt apstmt,int acol);
int sqlite3_column_bytes(sqlite3_stmt apstmt,int acol);
int sqlite3_column_int(sqlite3_stmt apstmt,int acol);
long sqlite3_column_int64(sqlite3_stmt apstmt,int acol);
double sqlite3_column_double(sqlite3_stmt apstmt,int acol);
//const PTR sqlite3_column_text(sqlite3_stmt apstmt,int acol);
string sqlite3_column_text16(sqlite3_stmt apstmt, int acol);
const PTR sqlite3_column_blob(sqlite3_stmt apstmt,int acol);
#import

class CSQLite3{
   public:
     sqlite3       sdb;
     sqlite3_stmt  stmt;
     
                   CSQLite3(){};
                   CSQLite3(string file_name);
                  ~CSQLite3(){if(stmt){finalize(); sqlite3_close (sdb);}};
      
     void          db_set(string file_name);            //ﾌｧｲﾙ名のｾｯﾄ
     int           reset();                             //ｽﾃｰﾄﾒﾝﾄの初期化
     int           finalize();                          //ｽﾃｰﾄﾒﾝﾄの解放
     void          db_close(){sqlite3_close (sdb);}
     int           execute(string sql);                 //入出力のないｸｴﾘｰの実行
     int          prepare(string sql);                 //入出力のあるｸｴﾘｰの実行
     int           col_count();                         //列数の取得
     bool          next_row();                          //次の行を取得（true：あり false：なし）
     int           bind_text(int col,string txt);       //文字ﾃﾞｰﾀの入力
     int           bind_int(int col,int integer);       //整数値の入力
     int           bind_double(int col, double dbl);    //Doubule値の入力
     int           get_int(int col);                    //整数値の出力
     double        get_double(int col);                 //Doubule値の出力
     string        get_text(int col);                   //文字ﾃﾞｰﾀの出力
     void          errmsg();                            //ｴﾗｰﾒｯｾｰｼﾞをﾌﾟﾘﾝﾄ
};

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
CSQLite3::CSQLite3(string file_name){
   if(file_name != "")db_set(file_name);
}

void CSQLite3::db_set(string file_name){
   int res =  sqlite3_open16 (file_name, sdb);
   if (res != SQLITE_OK) errmsg();
}

//+-----------------------------------------------------------------+
// int CSQLite3::reset();
// ※ｽﾃｰﾄﾒﾝﾄのリｾｯﾄ
//+-----------------------------------------------------------------+
int CSQLite3::reset(){
   int ret = 0;
   if(stmt)ret = sqlite3_reset(stmt);
   return(ret);
}
//+-----------------------------------------------------------------+
// int CSQLite3::finalize();
// ※ｽﾃｰﾄﾒﾝﾄの解放
//+-----------------------------------------------------------------+
int CSQLite3::finalize(){
   int ret = 0;
   if(stmt){
      ret = sqlite3_finalize (stmt);
      stmt = 0;
   }
   return(ret);
}

//+------------------------------------------------------------------+
// int CSQLite3::execute(string sql)                                                                                  
//  ※入出力のないｸﾘｴ―の実行
//  sql : ｸｴﾘｰ                       
//+------------------------------------------------------------------+
int CSQLite3::execute(string sql){
   int sq,res;
   uchar qr[];
   sq = StringToCharArray(sql,qr);
   ArrayResize(qr,sq);
   if(stmt)reset();
   res = sqlite3_exec (sdb, qr, NULL, NULL, NULL);
   return(res);
}

//+-----------------------------------------------------------------+
//  int  CSQLite3::prepare(string sql);
//  ※入出力のあるｸﾘｴｰの実行。
//  ※反復処理は、(next_row,get_col)を使用。
//  ※finalize()を使用し解放をおこなう。
//  sql : ｸｴﾘｰ                       
//+------------------------------------------------------------------+
int CSQLite3::prepare(string sql){
   int res;
   if(stmt)finalize();
   res = sqlite3_prepare16_v2(sdb, sql,StringLen(sql)*2 , stmt, NULL);
   return(res);
}
//+------------------------------------------------------------------+
// int CSQLite3::colum_count ();
// ※列数を返す。
//+------------------------------------------------------------------+
int CSQLite3::col_count(){
   return(sqlite3_column_count (stmt));
}  
//+------------------------------------------------------------------+
// bool CSQLite3::next_row ();
// ※次の行を取得する 。（true：あり false：なし）
//+------------------------------------------------------------------+
bool CSQLite3::next_row (){
   if(!stmt)return(false);
   int ret = 0;
   ret = sqlite3_step (stmt);
   return (ret == SQLITE_ROW ? true : false);
}
//+------------------------------------------------------------------+
// bind_?? ();
// ※値を入力
//+-------------------------------------------------------------------+
//文字データ
int CSQLite3::bind_text(int col,string txt){
   int ret = 0;
   ret = sqlite3_bind_text16(stmt,col,txt,StringLen(txt)*2,0);
   return (ret);
}
//整数値
int CSQLite3::bind_int(int col,int integer){
   int ret = 0;
   ret = sqlite3_bind_int(stmt,col,integer);
   return (ret);
}
//double値
int CSQLite3::bind_double(int col, double dbl){
   int ret = 0 ;
   ret = sqlite3_bind_double(stmt,col,dbl);
   return (ret);
}

//+------------------------------------------------------------------+
// column_?? ();
// ※値を取得
//+-------------------------------------------------------------------+
//整数値
int CSQLite3::get_int(int col){
   int date = 0 ;
   date = sqlite3_column_int (stmt, col);
   return (date);
}
//double値
double CSQLite3::get_double(int col){
   double date = 0.0;
   date = sqlite3_column_double (stmt, col);
   return(date);
}
//文字データ
string CSQLite3::get_text(int col){
   string date = "";
   date = sqlite3_column_text16(stmt, col);
   return(date);
}
//+------------------------------------------------------------------+
// Errmsg();
// ※ｴﾗｰﾒｯｾｰｼﾞをﾌﾟﾘﾝﾄ
//+-------------------------------------------------------------------+
void CSQLite3::errmsg(){
   Print(sqlite3_errmsg16(sdb));
}

/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
使用例（サンプル）
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//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                  SQLite3test.mq4 |
//|                        Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp. |
//|                                        http://www.metaquotes.net |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "http://www.metaquotes.net"
#property show_inputs
#include <sqlite3.mqh>
input string dbns="C:\Testdb.db";//ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ名（ﾌﾙﾊﾟｽ）

//+------------------------------------------------------------------+
//| script program start function                                    |
//+------------------------------------------------------------------+
int start(){
    string sql = "";
   int i;
   //インスタンス
     CSQLite3 sqlite(dbns);
   
   //テーブルの作成
     sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS `Test` (`id` INTEGER, `time` TEXT, `open_price` DOUBLE)";
     if(sqlite.execute(sql)!= SQLITE_OK)sqlite.errmsg();
   
   //入力
     sql = "INSERT INTO 'Test' VALUES (?,?,?)";
     //トランザクション 
     if(sqlite.execute("BEGIN")!=SQLITE_OK)sqlite.errmsg();
   
     for(i=0;i<Bars;i++){
       if(sqlite.prepare(sql)!=SQLITE_OK)sqlite.errmsg();
       if(sqlite.bind_int(1,Bars-i)!=SQLITE_OK)sqlite.errmsg();
       if(sqlite.bind_text(2,TimeToStr(Time[i]))!=SQLITE_OK)sqlite.errmsg();
       if(sqlite.bind_double(3,Open[i])!=SQLITE_OK)sqlite.errmsg();
       sqlite.next_row();
     }
     //トランザクション終了
     if(sqlite.execute("COMMIT")!=SQLITE_OK)sqlite.errmsg();
   
     //ステートメントの解法
     sqlite.finalize();
     
   //出力
     sql = "SELECT COUNT(*) FROM  'Test'";
     if(sqlite.prepare(sql)!=SQLITE_OK)sqlite.errmsg();
     sqlite.next_row();
     Print("Bars=",IntegerToString(Bars)," ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ内のﾃﾞｰﾀ数=",sqlite.get_text(0));
     
     //ステートメントの解法
     sqlite.finalize();
     
   //抽出
     sql = "SELECT * FROM 'Test'" ;
     if(sqlite.prepare(sql)!=SQLITE_OK)sqlite.errmsg();
     while(sqlite.next_row()){
       Print(IntegerToString(
                               sqlite.get_int(0))," : ",
                               sqlite.get_text(1)," : ",
                               DoubleToStr(sqlite.get_double(2),Digits));
     }
   
     //ステートメントの解法
     sqlite.finalize();
   //ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽを閉じる。  
   sqlite.db_close();

  return (0);
  }

まとめ

mq4(ANSI or UNICODE)→MT4(UNICODE)→SQLite3(UTF-8)→MT4（UNICODE）→output(ANSI)
エンコードの統一ってできないものでしょうか(ー_ー)!!。。

ボラティリティを手の中に・・

2014-06-03T00:09:00.001+09:00

今回の内容は、偏見に満ちた自主検証の内容となっていますのでご了承ください。＾＾；

はじめに

さて、しばらくの間、下記のヒストグラム（ＣＬＯＳＥ－ＯＰＥＮ）が、どのような分布で近似できるか検討してきましたが、なかなか良い分布が見つかりませんでした。

そこで、tick-volumeのヒストグラムに視点を変更してみました。すると、そのヒストグラムは、対数正規分布がマッチすることが分かりました。

また、時間単位で作成されている足（データ）をtick数単位にまとめ直した足（データ）ではどうなるか？
確認しました。すると、正規分布がマッチすることが分かりました。
※１分足をtick数でまとめて加工したデータ

そこで、,まとめるtick数を変化させた場合の偏差を求めてみると、下図のドットが現れました。
次に、そのドットに近似させる式を探したところ、ランダムウォークの拡散現象（分散）を表す式（上）のｔ（時間）をtick_volumeに置き換えた式であることがわかりました。また、拡散係数を便宜上ルートの外に出すと、下記の通りの式となりマッチさせることが出来ました（緑色のライン）。ちなみにα=2.24

※ｔ：時間 / ｔｃ：tick_volume

ここまでをまとめてみると・・・

ドル円の単位時間当たり（今回は、Ｈ１）のボラティリティ（CL-OP）のヒストグラムに単独でマッチするような分布は見つけられなかった。しかし、tick_volumeをまとめて作成したヒストグラムが正規分布となり、かつ、tick_volumeのヒストグラムが対数正規分布となっていることが解った。そのことから、偏差が異なる正規分布の集合（合成）が、あのような分布を形作るという結論となった。
ランダムウォークの拡散現象（分散）を表す式をtick_volumeに置き換えた式を用い、偏差とtick_volumeの関係を数式化することができることがわかった。

というものになりました。＜－我ながらかなり強引ですｗｗ

tick_volumeの予測

さて、ここから本題です。偏差とtick_volumeの関係がわかれば、ticl_volumeを予測することにより偏差を予測することが可能ではないか？と考え、tick_volumeを予測してみることにしました。
まずは、チャートのtick_volumeを観察してみます。（今回は、ＵＳＤＪＰＹ＆ＥＵＲＵＳＤのＨ１を使用しています。）

※縦のラインは、１日を表しています。

ジ～と見ます。ｗすると、１日単位で周期的に変化している様に見えます。そこで、次の様に仮定してみます。
【各時間毎のtick_volumeは、各時間の固有パラメータと直前のtick_volumeの出来高に影響を受ける。】
これを式にすると。。

※a[0]~a[23]:各時間に割り当てられるパラメータ

ここまで仮定すれば、後は重回帰を用いて最適解を求めれば出来上がりです。まずは、結果からご覧ください。赤の折れ線が予測値で水色が、tick_volumeです。表示期間は、2014/05/29～06/04で、最適化の期間は、2014/05/01から1000barsです。

うまくマッチしているように見えるのですが如何なものでしょうか(・・?

今回テストしたモノは、ＭＴ４がＭＴ５の仕様に対応したこともありＭＴ５用のヘッダーをお借りして作成してみました。
ココよりＤＬが可能です。
ＤＬ出来るファイルは、以下の通りです。（今回は、ＤＬＬ未使用にしてみました。）
┣Matrix.mqh 【Matrix operations library - library for MetaTrader 5】から取得し一部加工しました。（行列用）
┣Multiple_Regression_Analysis.mqh （重回帰用）
┗TKVP_H1.mq4 （テスト用のインジケータ）

ボラティリティの予測

次に、予測したtick_volumeを用いて１σを表示させてみました。（白線：1時間後青線：2時間後）

tick_volumeの予測値が結果より若干高くなっているためか、1σの範囲が若干広い気もしますが。。

課題

パラメータの不足
TKVP_H1.mq4 を作動させてもらうとわかると思いますが、予測値が結果と大きく乖離する場合があります。それは、イベント（指標の発表、要人の発言、市場の休場など）が原因です。イベントを取り入れるパラメータが必要だと思われます。
拡散係数の計算
tickデータから直接計算できれいいのですが、M1を使用しているのでまとめる時に誤差が生じてしまいます。
良い方法があればいいのですが、今回は、単純にvolumeの加算による方法をとりました。

まとめ

課題が解決できれば、ボラティリティを予測する手段として良い方法だと思うのですが。。。＾＾；

Notepad++ de MQL4 Stage 2

2014-03-26T16:14:00.001+09:00

懲りもせずに新MT4用のNotepad++用の補完とハイライト用のデータを作成したので公開しておきます。

ファイルは、ここからDLしてください。ファイルの説明は、以下の通りです。

MQL4.xml 補完用データ　　　 | 保存先は、---\Notepad++\plugins\APIs
MQL4_color.xml ハイライト用のデータ | 【言語（L）】－【言語の定義】－【インポート】から
Reserved_word.mq4 確認用及び他エディタ用予約語一覧テキスト

補足ハイライトの分類は、以下の配色の通りです。

黄色枠：旧MQL４の範囲
赤色枠：新規追加範囲（MetaEditorのハイライトを参考に分類）
緑色枠：旧＋新ピンク色（デフォルト）
色は、適当に指定していますので調整してください。

【蛇足】

mql.exe（旧.metalang.exe）が更新時に添付されなくなるという情報を聞き、新しいmql.exeをDLしてみました。・・・が、倍以上になってる＠＠；。。。なぜでしょう？

ｆ（ｘ）=a+bX1+cX2+dX3+eX4+fX5+gX6 で重回帰分析

2013-11-17T00:31:00.001+09:00

今回は、多項式回帰のコードを流用して複数（6つ以下）の異なる時系列データを用て、元となる時系列データを重回帰分析してみました。

【仕様説明】

ｆ（ｘ）=a+bX1+cX2+dX3+eX4+fX5+gX6 (a~g:定数 X1~X6:説明変数）
の場合の定数（a~g)を重回帰分析で求め近似モデルｆ（ｘ）を表示させる。また、上記式に代入した式と近似モデルからの残差二乗和を精度としコメント表示させる。
重回帰分析の範囲は、各説明変数の最古の時系列データの中で最新データのものを基準としパラメータで指定した範囲で分析する。また、欠損データがある場合は、欠損データからもっとも近い過去のデータを使用し補完を行う。

例）
ＵＳＤＪＰＹ（Ｍ５）を説明変数（ＥＵＲＵＳＤとＥＵＲＪＰＹ）で分析した場合は、以下のようになる。
[ＵＳＤＪＰＹ］ｆ（ｘ）＝[97.80020313]＋[72.30209778]＊ＥＵＲＵＳＤ＋[0.73920198]ＥＵＲＪＰＹ精度＝0.00525783

※本来USDJPYをEURUSD及びEURJPYで説明する場合は、f(x)=EURJPY/EURUSDですよね^^;

ちなみに、一番初めの画像は、
[NIKKEI225]f(x)=[4382]+[372]*USDJPY+[0.3139]*DJ30+[0.2165]*GOLD+[-501]*JAPAN_BOND+[-223]*5Y_T-NOTES+[225]*10Y_T-NOTES 精度＝6954558 （※細部省略）です。

【使い方】

1．ココから重回帰.zipをＤＬし解凍する。
２．ｇｓｌ．ｄｌｌとｇｓｌｃｂlaｓ．ｄｌｌをＭＴ４のterminal.exeと同じ位置に置き、!重回帰ｖ2.mq4をindicatorsフォルダに置く。
３．説明変数となる通貨ペアを表示させ、なるべく多くのデータを取得しておく。
４．!重回帰ｖ2.mq4をチャートにセットし、ＤＬＬの使用を許可する。

５．パラメータの説明
Ｎ：            重回帰分析の範囲デフォルトは、1000個のデータを使用
type_price: 0:終値１：初値 2：高値 3：底値 4:（高値＋低値）/2 5：（高値＋低値＋終値）/3
                 6：（高値＋低値＋2*終値）/4
zeroset:     一日ごとに重回帰分析を更新する場合は、true そうでない場合は、false
                ※ 更新時刻は、サーバー時間の00：00です。
symb1~6: 説明変数の通貨ペアを記入します。ただし、symb1から記入し使用しない箇所は、空欄（何も記入しない）にしてください。

【まとめ】

ＭＴ４の仕様（バグ？）により以下のコードが通りませんでした。（昔からだけど。。。）
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
string symb[6] = {USDJPY,EURUSD,EURJPY,AUDJPY,CHFJPY,GBPJPY};
double date[6];
for(int i=0;i<6;i++) date[i] = iMA(symb[i], 0,1,0,MODE_SMA,0,0);
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
一度、string型の変数に代入し直してやるかiMA(symb[0],…の様にしてやると通りました。
また、ラッパーを使用せず作成したため行列の範囲を指定して剥きとるｇｓｌ関数が使用できませんでした。

【ＰＲ】

ＭＴ４使いの方でＭＴ５なんて別にいらないんじゃないの？という方へ
ＭＴ４の最適化作業にイライラしていませんか？
せっかく高スペックのＣＰＵを積んでいるのにＭＴ４が作動しているのはシングルスレッドのみで、ほかのスレッドが空いていませんか？Core i7 が泣いていますよ！
ＭＴ５ならマルチスレッドに対応しているので、最適化作業の時間短縮が測れます。また、複数のＰＣを繋いだり専用クラウドサービスを使用して最適化作業をすることも可能です。
数日前に『メタトレーダー４＆５』という書籍が発売になりました。著者は、豊嶋先生です。これを機にＭＴ５の世界に足を組み入れてみませんか？
いつやるの？。。。いまでしょう！＜ﾌﾙｗ

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【code】


//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                    !重回帰v2.mq4 |
//|                        Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp. |
//|                                        http://www.metaquotes.net |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "http://www.metaquotes.net"
#property indicator_chart_window
#property show_inputs
#property indicator_buffers 1
#property indicator_color1 Snow

//DLL
#import "gsl.dll"
 //ベクトル 
   //長さ n のベクトルを生成し、生成したベクトル構造体へのハンドルを返す。
   int gsl_vector_alloc (int n);
   //v:成形されているベクトル構造体へのハンドル。すでに確保されているベクトル v を解放する。
   void gsl_vector_free (int v);
   //ベクトル v の i 番目の要素を返す。
   double gsl_vector_get (int v, int i);
   //ベクトル v の i 番目の要素に x の値を代入する。
   void gsl_vector_set (int v, int i, double x);
   
 //行列
   //大きさか. n1 行× n2 列の行列を生成し、新しい初期化された行列構造体へのポインタを返す。
   int gsl_matrix_alloc (int n1, int n2);
   //すでに確保されている行列 m を解放する。
   void gsl_matrix_free (int m);
   //行列 m の (i, j) 成分に x の値を代入する。
   void gsl_matrix_set (int m, int i, int j, double x);
   //行列 m の (i, j) 成分を返す。
   double gsl_matrix_get (int m, int i,int j); 
 
 //重回帰
    //この関数は n 変数て. p 個のパラメータを持つモデルで近似するための作業領域を確保する。
    int gsl_multifit_linear_alloc (int n, int p);
    //この関数は作業領域 w に割り当てられたメモリを解放する。
    void gsl_multifit_linear_free (int work); 
    //この関数は観測データ y と予測子変数の行列 X に対する、モデル y = Xc の最良近似パラ
    //メータ c を計算する。モデルパラメータの分散共分散行列 cov は、近似に対するデータの
    //ばらつきから計算される。近似モデルからの残差二乗和 χ2 は chisq に返される。
    int gsl_multifit_linear (int X, int y, int c,int cov, double & chisq[], int work);
#import

//+--------------------------------------------------------------------------------------+
extern int    N          = 1000;          //回帰範囲
extern int    type_price = PRICE_CLOSE;   //取得値
extern bool   zeroset    = false;         //true: 00:00に再計算　false: 再計算しない
extern string symb1      = "EURUSD";      //説明変数1
extern string symb2      = "EURJPY";      //説明変数2
extern string symb3      = "AUDUSD";      //説明変数3
extern string symb4      = "AUDJPY";      //説明変数4
extern string symb5      = "GBPUSD";      //説明変数5
extern string symb6      = "GBPJPY";      //説明変数6
//+--------------------------------------------------------------------------------------+

string symb[6];
int vcont;
double line1[];
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator initialization function                         |
//+------------------------------------------------------------------+
int init(){
   SetIndexStyle(0,DRAW_LINE);
   SetIndexBuffer(0,line1);
   symb[0]=symb1;
   symb[1]=symb2;
   symb[2]=symb3;
   symb[3]=symb4;
   symb[4]=symb5;
   symb[5]=symb6;
   for(int i=0;i<6;i++)if(symb[i]!="")vcont++; else break;
   return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator deinitialization function                       |
//+------------------------------------------------------------------+
int deinit(){
   Comment("");
   return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator iteration function                              |
//+------------------------------------------------------------------+
int start(){
   string text;
   static double ix[8];
   static int barsht;
   int matricx_xn;
   double line;
   string name,sym;
   int i,q,z,j,s;
   int counted_bars=IndicatorCounted();
   if(counted_bars<1){
     //各データ数で最も少ないbar数の取得
      datetime oldbars;
      for(z=0;z<vcont;z++)oldbars = MathMax(oldbars,iTime(symb[z],0,iBars(symb[z],0)-1));
      int lastbar = iBarShift(NULL,0,oldbars)-1;
      barsht = Bars-lastbar;
     //領域の確保 
      int matricx_xt =  gsl_matrix_alloc(lastbar, vcont+1);
      int matricx_xa=  gsl_matrix_alloc(N, vcont+1);
      double date;
     //全データの取得
      SelectPrices(symb,type_price,0,lastbar,matricx_xt);
     /*確認用
      for(i=0;i<lastbar;i++)
         Print(
            gsl_matrix_get(matricx_xt,i,0),":"
            ,gsl_matrix_get(matricx_xt,i,1),":"
            ,gsl_matrix_get(matricx_xt,i,2),":"
            ,gsl_matrix_get(matricx_xt,i,3),":"
            ,gsl_matrix_get(matricx_xt,i,4),":"
            ,gsl_matrix_get(matricx_xt,i,5),":"
            ,gsl_matrix_get(matricx_xt,i,6)
         );
       */
     //重回帰分析用のデータの取得
      for(i=(lastbar-N);i>0;i--){
         if(i== lastbar-N ||(Time[i]%86400 ==0 && zeroset)){
            for(j=0;j<N;j++){
               for(q=0;q<vcont+1;q++){
                  date = gsl_matrix_get(matricx_xt,i+j,q);
                  gsl_matrix_set (matricx_xa,j,q,date);
               }
            }
            //重回帰分析 
            Multiple_regression(i,N,type_price,matricx_xa,ix);
         }
         line=0.0;
         for(q=0;q<=vcont;q++)line += ix[q]*gsl_matrix_get(matricx_xt,i,q);
         line1[i] = line;
      }
      gsl_matrix_free(matricx_xt);
      gsl_matrix_free(matricx_xa);
   }else{
      i=Bars-counted_bars;
      while(i>=0){
         if((ix[0]==0)||(Time[i]%86400 ==0 && zeroset)){
            matricx_xn = gsl_matrix_alloc(N, vcont+1);
            SelectPrices(symb,type_price,i,N,matricx_xn);
            Multiple_regression(i,N,type_price,matricx_xn,ix);
            gsl_matrix_free(matricx_xn);
         }     
         
         line1[i] = ix[0];
         for(s=0;s<vcont;s++){
            sym = symb[s];
            line1[i] += ix[s+1]*iMA(sym,0,1,0,MODE_SMA,type_price,i);
         }
         i--;
      }
   }
   
   text = "["+Symbol()+"]f(x) =["+ix[0] +"]";
   for(s=0;s<vcont;s++) text = text + " + ["+ix[s+1]+"]*"+symb[s];
   text= text +"      精度＝"+ix[7];
    Comment(text);
   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//|データの取得
//+------------------------------------------------------------------+
void SelectPrices(string& sym[],int pricetype,int index,int range,int matricx_handle){
   datetime sytime;
   int s,i,q,t;
   double price;
   //f(x) = a + b*x1+c*x2+.....g*x6
   //a
   for(int z=0;z<range;z++)gsl_matrix_set (matricx_handle, z, 0,1.0);
   //x1...x6
   for(s=0;s<vcont;s++){
      if(sym[s]=="")break;
      SelectPrice_symb(sym[s],s,pricetype,index,range,matricx_handle);
   }
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|データの取得(通貨ペア)
//+------------------------------------------------------------------+
void SelectPrice_symb(string symbl,int symb_i,int pricetype,int index,int range,int matricx_h){
   datetime sytime;
   int q =0,t=0;
   for(int i=0;i<range;i++){
         sytime = iTime(symbl,0,q+i+index);
         for(t=0;t<100;t++)   {
            if(Time[i+index]>=sytime)break; else q++;
            sytime = iTime(symbl,0,q+i+index);
         }
         gsl_matrix_set (matricx_h, i, symb_i+1,iMA(symbl,0,1,0,MODE_SMA,pricetype,q+i+index));
         if(Time[i+index] > sytime)q--;
   }
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|重回帰分析
//+------------------------------------------------------------------+
void  Multiple_regression(int index,int range,int type,int matricx_xd,double & ans[]){
   int matrix_cov,vector_y,vector_c,multifit_work;
   int i;
   double chisq[1];
   //f(x) = a + b*x1+c*x2+.....g*x6
   //作業領域の確保
    matrix_cov     =  gsl_matrix_alloc(vcont+1,vcont+1);
    vector_y       =  gsl_vector_alloc(range);
    vector_c       =  gsl_vector_alloc(vcont+1);
    multifit_work  =  gsl_multifit_linear_alloc (range,vcont+1);

  //y
   for(i=0;i<range;i++)gsl_vector_set (vector_y , i,iMA(NULL,0,1,0,MODE_SMA,type,i+index));
   
  //処理
   multifit_work = gsl_multifit_linear_alloc (range,vcont+1);
   gsl_multifit_linear(matricx_xd,vector_y,vector_c,matrix_cov,chisq,multifit_work);
   gsl_multifit_linear_free (multifit_work);
   
  //結果の取得 
  //ans[8] = {a,b,c,d....chisq}
   for(i=0;i<vcont+1;i++) ans[i] = gsl_vector_get(vector_c,i);
   ans[7] = chisq[0];
   
  //メモリ解放
   gsl_matrix_free(matrix_cov);
   gsl_vector_free(vector_y);
   gsl_vector_free(vector_c);
}

Notepad++ de MQL4 (Function List 編)

2013-08-18T00:34:00.001+09:00

Notepad++v6.4からFunction List がデフォルトで追加され、MQL4でも使用できることが判りましたのでご報告します。※現在の最新版は、Notepad++v6.4.5です。詳細はこちらで、 Function List

【設定手順】

1.Notepad++の更新をする。（？--Notepad++のアップグレード）
2.Notepad++がインストールされているディレクトリを開きfunctionList.xmlを開く。
3.functionList.xmlの21行目あたりに以下のコードを追加する。

/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
<association ext="mq4" id="c_cpp_function"/>
<association ext="mqh" id="c_cpp_function"/>
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
※MQL4は、C語に似ているのでC語のparserをそのまま使用します。（手抜き＾＾；

4.functionList.xmlを上書き保存し、notepad++を起動させ、MQL4のファイルを開き、Function List のアイコンをクリックし完了です。

・・・・・とできればいいのですが。。。私はうまく作動しませんでした。これ以降は、そんな方用の説明です。
5.以下のディレクトリに行き、functionList.xmlを開き上記と同じことを行う。
WIN_XP:C:\Documents and Settings\...user...\Application Data\Notepad++
WIN_7:C:\Users\...user...\AppData\Roaming\Notepad++
WIN_8:┐(´∀｀)┌
※以前のplug-in用Function Listの【FunctionList.ini or FunctionListRules.xml】などがあったら削除する。

6.完了（これで私は作動しました。）

【おまけ】
現在使用しているハイライト用の設定ファイル（MQL4highlight.xml）と自動補完用の設定ファイル（mql4.xml）を添付しておきます。ココからＤＬしてください。
自分が使いやすいように、ハイライトの色などは、変更してください。参考
前回からの変更点は、省略します。＜忘れてしまいました＾＾；

【気になる妄想】
全く話は、変わりますがMQL4の大規模な変更が予定されているそうです。詳細は,Softgateさんの記事を参照ください。
この記事を読んでいろいろな妄想（願望）が湧いてきました。以下は私の妄想です。
１.MQL4とMQL5のコンパイラが共通化される。となるとMQL4でデバッグが可能になるんじゃないの！
2.MQL4がANISIからUnicodeに変更されるんじゃないの！<DLLはどうなるんだろう？
3.MQL4がマルチスレッド化されるんじゃないの！＜最適化の高速が期待できるよね！
4.今年のＡＴＣが開催されないのは、これが原因じゃないの！＜来年は。。。
5.MQ社さんMQL5リリースの時みたいにバグが頻発するんじゃないの！＜(*´・ｂ・｀*)ｼｰ
などなど、MQL4の今後に期待しています。

ロンドンコーリング手法の検証

2013-08-05T00:42:00.001+09:00

かなりご無沙汰しておりますが、久しぶりにブログを更新します＾＾；
『誰もが結果が出せるロンドンコーリング手法をマネーパートナーズでやってみた【実践編】』という記事を見て面白そうだったのでEAを作成し検証してみました。

コード化

本来は、OCO注文ですが、そこは、EAということで通常の発注形態です。

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                  London_Call.mq4 |
//|                        Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp. |
//|                                        http://www.metaquotes.net |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "http://www.metaquotes.net"
extern string Pd_time          = "08:00";//日本時間15時 
extern string Start_time       = "14:00";//日本時間21時（夏時間20時）
extern int    Week_index       =       0; //0:all 1:月曜日 2:火曜日。。
extern int    Type_Order       =       1;//1:順張り　２:逆張り
extern int    Tp               =     100;//利食い値
extern int    Sl               =     100;//損切値
extern double lots             =     0.1;//ロット
int magic                      = 20120803 ;//マジックNo
int shour;
//+------------------------------------------------------------------+
//| expert initialization function                                   |
//+------------------------------------------------------------------+
int init(){
   shour =  TimeHour(StrToTime(Start_time));
   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| expert start function                                            |
//+------------------------------------------------------------------+
int start() {
   static bool set = false;
   int index,n;
   double tpf,spl,hi,lw;
   if(Hour()==0) set = false; 
   if(Hour() < shour) return(0);
   if( DayOfWeek() != Week_index && Week_index !=0)return(0);  
   if(!set){
         index = iBarShift(NULL,0,StrToTime(Pd_time));
         n = iBarShift(NULL,0,StrToTime(Start_time ));
         hi = High[iHighest(NULL,0,MODE_HIGH,index,n+1)];
         lw = Low[iLowest(NULL,0,MODE_LOW,index,n+1)];
         
         if(High[0] > hi){
            switch(Type_Order){
               case 1 ://順張り
                     OrderPosition(magic,OP_BUY,lots,Tp,Sl);
                     set = true;
                     break;
               case 2://逆張り
                     OrderPosition(magic,OP_SELL,lots,Tp,Sl);
                     set = true;
                     break;
               default :
                     Print("typ_orderの設定が間違っています。");
                     return(0);
            }
         }
            
         if(lw > Low[0]){
            switch(Type_Order){
               case 1 ://順張り
                     OrderPosition(magic,OP_SELL,lots,Tp,Sl);
                     set = true;
                     break;
               case 2://逆張り
                     OrderPosition(magic,OP_BUY,lots,Tp,Sl);
                     set = true;
                     break;
               default :
                     Print("typ_orderの設定が間違っています。");
                     return(0);
            }
         }
   }
   return(0);
  }

//+------------------------------------------------------------------+
void OrderPosition(int MagicNumber,int Type,double Lots,double TakeProfit,double StopLoss){ 
   int     Ticket;
   double price;
   int Slippage = 30;
   double tkp,spl;
   
   switch(Type){
      case OP_BUY:           
            price = Ask;
            if(TakeProfit>0) tkp = NormalizeDouble(TakeProfit*Point+price,Digits);else tkp =0;
            if(StopLoss>0)   spl = NormalizeDouble(price-StopLoss*Point,Digits); else spl =0;
            Ticket = OrderSend(Symbol(), OP_BUY, Lots, price, Slippage,spl,tkp,"", MagicNumber, 0, DodgerBlue);
            break;
               
      case OP_SELL:
            price = Bid;
            if(TakeProfit>0) tkp = NormalizeDouble(price-TakeProfit*Point,Digits);else tkp=0;
            if(StopLoss>0)   spl = NormalizeDouble(price+StopLoss*Point,Digits); else spl =0;
            Ticket = OrderSend(Symbol(), OP_SELL, Lots, price, Slippage,spl,tkp,"", MagicNumber, 0, DeepPink);
             break;
      default:
            Print("????????");

レイアウトが崩れていますがご愛嬌で。。＾＾；

検証結果

テスト通貨ペア：EURUSD 期間：５M スプレッド：1.0pips 期間2013/01/01～08/03
サーバー：アルパリJPデモ
順張り利食値10pips 損切10pips（全曜日共通）
逆張り利食値8pips 損切値10pips（全曜日共通）

月曜日順張り

月曜日逆張り

火曜日順張り

火曜日逆張り

水曜日順張り

水曜日逆張り

木曜日順張り

木曜日逆張り

金曜日順張り

金曜日逆張り

※今回の検証は、簡素化を図るため指標発表等を考慮していませんのでご注意ください。

まとめ

今回の検証では、思うような結果出ませんでした。どこか設計ミスがあるのかな？

ATC2012が終わりました。

2012-12-30T02:09:00.001+09:00

10月から開催されていたATC2012が終了しました。ということで、今回は、その後報告です。

結果報告

損益：▲5678.91$ PF0.44 で総合295位

詳しくは以下を参照してください。

残念ながら今回も惨敗しました＾＾；

日本人の方では、MrAwajiさんが48位と健闘され、10名中4名の方がプラスで大会を終了されています。

詳しくは、ここを参照ください。

検証

せっかく大会に出たので、大会のトレードとMT5のストラージテスターがどれだけ異なるか確認してみました。

まずは、損益グラフの確認です。

やはりストラージテスターとのズレがあるようです。

約定時間を調べてみましたが、分単位まで完全に一致していましたので、約定金額を調べてみると以下の様な結果となりました。（データ区間は、pips単位で各数値は、パーセント形式に加工してあります。）

ストラージテスターとATC2012の約定差が発生しているのが図ります。これが、数秒差（分単位以下）の時間のズレか滑ったのが原因かは、解りません。しかし、前回までの大会と比べると飛躍的にストラージテスターとの整合性が取れていると思います。（私のEAがまともにできていたってことかな(・・?）

たられば

ココからは、単なる負け惜しみですのでご了承ください。

今回のEAは、単純なBreakOut系のEAがロット調整でどこまでいけるかが課題だったので、その検証です。

まずロット調整なしの損益グラフです。

PF1.09で辛うじてプラスとなっています。

ロット調整を最適化してみると

120個のスイッチの内26個を変更した結果です。今回の正解率は、78％で惨敗したわけですｗ

まとめ

たらればの内容は、大会用のお遊びネタですよ。間違ってもリアルのトレードで使おうなどとは考えない方が得策です。どちらかといえば、悪徳EA販売業者が使う手口のような気がします。

本年もいろいろありましたが、何とかすべて乗り越えることが出来ました。ゆっくり新年を迎えたいと思います。

ATCに参加されたみなさんお疲れ様でした。また、来年もお目にかかれることを楽しみにしております。

では＾＾；

bighope

続・相関係数

2012-10-30T00:45:00.001+09:00

2012/10/30追記
前回の内容にて、相関係数は、計算コストが高すぎてリアルタイムで随時処理していくには不向きなものと記述しましたが、kartzさんからコメントを頂き、それが誤りであったことがわかりましたので記述します。
内容は、私が説明するよりkartzさんのコメントを見て頂いた方が良いと思いますのでそちらをご覧ください。
※正直完全に理解できたか疑問が残るというのが本音だったりしますが。。（汗

コード化

kartzさんのコメントをコード化すると以下の様になりました。

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                   相関係数_i.mq4 |
//|                         Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp.|
//|                                        http://www.metaquotes.net |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "http://www.metaquotes.net"
#property indicator_separate_window
#property indicator_buffers 1
#property indicator_color1 Yellow

extern int pd = 100;//期間

double Sx[]; //S(x,a,b) := Σ[i=a～b; x[i]]: xの総和
double Sy[]; //S(y,a,b) := Σ[i=a～b; y[i]]: yの総和
             //M(v,a,b) := S(v,a,b) / (b-a+1): 相加平均
double Fxy[];//F(x,y,a,b) := Σ[i=a～b; (x[i] - M(x,a,b)) * (y[i] - M(y,a,b))]
double Fxx[];//F(x,x,a,b) := Σ[i=a～b; (x[i] - M(x,a,b)) * (x[i] - M(y,a,b))]
double Fyy[];//F(y,y,a,b) := Σ[i=a～b; (y[i] - M(x,a,b)) * (y[i] - M(y,a,b))]
double p[];//相加係数
//+------------------------------------------------------------------+
// | Custom indicator initialization function                        |
//+------------------------------------------------------------------+
int init() {
//---- indicators
   IndicatorBuffers(6);
//---- drawing settings
   SetIndexStyle(0,DRAW_LINE);
   SetIndexStyle(1,DRAW_NONE);
   SetIndexStyle(2,DRAW_NONE);
   SetIndexStyle(3,DRAW_NONE);
   SetIndexStyle(4,DRAW_NONE);
   SetIndexStyle(5,DRAW_NONE);
   SetIndexBuffer(0,p);
   SetIndexBuffer(1,Sx);
   SetIndexBuffer(2,Sy);
   SetIndexBuffer(3,Fxy);
   SetIndexBuffer(4,Fxx);
   SetIndexBuffer(5,Fyy);
//----
   return(0);
  }

//+------------------------------------------------------------------+
//|初期値計算                                                        |
//+------------------------------------------------------------------+
 void Base(int index            //開始位置 
             ,int range           //適用範囲
             ,double &S_x[]     //Sx[];
             ,double &S_y[]     //Sy[];
             ,double &F_xy[]   //Fxy[];
             ,double &F_xx[]   //Fx[];
             ,double &F_yy[]   //Fy[];
                                   ){
   
   int i;
   double x,y,avx,avy,sigxy,sigx,sigy;
   
   //x.yの相加平均
   for(i=range;i>0;i--){
      //xの加算
      avx += High[index+i-1] - Low[index+i-1];
      //ｙの加算
      avy += Volume[index+i-1];
   }
   avx /=range;
   avy /=range;
            
   for(i=range;i>0;i--){
      x = High[index+i-1] - Low[index+i-1];
      y = Volume[index+i-1];
      sigxy += (x-avx)*(y-avy);
      sigx   += (x-avx)*(x-avx);
      sigy   += (y-avy)*(y-avy);
   }
   S_x[index]  = avx*range;
   S_y[index]  = avy*range;
   F_xy[index] = sigxy;
   F_xx[index] = sigx;
   F_yy[index] = sigy;
}
 
//+------------------------------------------------------------------+
//|相関係数                                                          |
//+------------------------------------------------------------------+
int start(){
   double x,y,xn,yn;
   int    counted_bars=IndicatorCounted();
   int limit=Bars-counted_bars -1;//2012/10/30変更
   //初期設定
   if(counted_bars<=0){
 　　limit -=pd;//2012/10/30追記

　　　Base(limit+1,pd,Sx,Sy,Fxy,Fxx,Fyy);
      p[limit+1] = Fxy[limit+1]/MathSqrt(Fxx[limit+1]*Fyy[limit+1]);
   }
   for(int i=limit; i>=0; i--){
      //追加項
      x      = High[i] - Low[i];
      y      = Volume[i];

　　　//削除項(2012/10/30変更)

      xn    = High[i+pd] - Low[i+pd];//変更前　xn= High[i+pd+1] - Low[i+pd+1];
      yn    = Volume[i+pd];          //変更前  yn= Volume[i+pd+1];
      //総和の更新
      Sx[i]     = Sx[i+1] + x -xn;
      Sy[i]     = Sy[i+1] + y - yn;
      //F項の更新
       Fxy[i]   = Fxy[i+1] + (Sx[i+1]*Sy[i+1] - Sx[i]*Sy[i])/pd - xn*yn +x*y;
      Fxx[i]   = Fxx[i+1] + (Sx[i+1]*Sx[i+1] - Sx[i]*Sx[i])/pd - xn*xn +x*x;
      Fyy[i]   = Fyy[i+1] + (Sy[i+1]*Sy[i+1] - Sy[i]*Sy[i])/pd - yn*yn + y*y;
      //相関係数
       p[i] = Fxy[i]/MathSqrt(Fxx[i]*Fyy[i]);
   }
return(0);
}

表示・確認

従来の計算方法で求めた結果を赤線で表示させ、今回の計算結果を黄線で重ね合わせてみました。
(変更前）

（変更後）※わかりやすくするために従来の計算方法を途中で終了させています。

まとめ

この方法なら、随時処理しても十分に使用できます。また、一つ勉強になりました。kartzさんありがとうございました。
//2012/10/30追記
kartzさんから指摘して頂いた、【削除項】の変更の結果、ほぼ一致したラインを作ることが出来ました。

忘却型相関係数

2012-10-27T21:21:00.001+09:00

2012/10/29修正しました。

相関係数は、非常に計算コストの高い関数で、私の様な非力なPCを使っている者にとっては、リアルタイムで随時処理していくには不向きなものだと思っています。ということで、近似関数を用いて相関係数の計算コスト削減を行ってみました。

変換

まずは、相関係数の公式の確認です。対象となるデータをxとyとし期間をnとすると以下のようになります。

この公式の分母と分子にそれぞれ1/nを乗算すると、以下のようになります。

ここで、各項を見ると相加平均であるのがわかります。そこで、見慣れた記号SMAに置き換えて見ると

となります。そこで、SMAをEMAで置き換えると（近似させると）、

となり、EMAの公式を当てはめると以下のようになります。

これで忘却型相関係数の完成です。

確認作業

本来の相関係数と忘却型相関係数をコードにすると以下のようになります。
（※以下のコードは、値幅とティックボリュームの相関関係を求める場合です。）

//+------------------------------------------------------------------+
//|相関係数                                                               |
//+------------------------------------------------------------------+
int start(){
   double x,y,avx,avy,sigxy,sigx,sigy;
   int i,q;
   for(i=limit; i>=0; i--){
      // x:(High[i] - Low[i]) y:Volume[i];
      for(q=pd;q>0;q--){
      //xの加算
         avx += High[i+q-1] - Low[i+q-1];
      //ｙの加算
         avy += Volume[i+q-1];
      }
      //x.yの相加平均
      avx /=pd;
     avy /=pd;
      
      //変数の初期化
      sigxy =0;
     sigx   =0;
     sigy   =0;
      
      for(q=pd;q>0;q--){
         x = High[i+q-1] - Low[i+q-1];
         y = Volume[i+q-1];
         sigxy += (x-avx)*(y-avy);
         sigx   += (x-avx)*(x-avx);
         sigy   += (y-avy)*(y-avy);
      }
      cn[i] = sigxy/(MathSqrt(sigx)*MathSqrt(sigy));
      
   }
return(0);
}

//+------------------------------------------------------------------+
//|忘却型相関係数                                                          |
//+------------------------------------------------------------------+
int start(){
   double x,y;
   int    counted_bars=IndicatorCounted();
   if(counted_bars>0) counted_bars--;
   int limit=Bars-counted_bars-1;
   
   for(int i=limit; i>=0; i--){
      x      = High[i] - Low[i];
      y      = Volume[i];
      avx[i]   = (1-alfa)*avx[i+1] + alfa*x;
      avy[i]   = (1-alfa)*avy[i+1] + alfa*y;
      sigxy[i] = (1-alfa)*sigxy[i+1] + alfa*(x-avx[i])*(y-avy[i]);  
      sigx[i]  = (1-alfa)*sigx[i+1] + alfa*(x-avx[i])*(x-avx[i]);
      sigy[i]  = (1-alfa)*sigy[i+1] + alfa*(y-avy[i])*(y-avy[i]);
      //忘却型相関係数
      cn[i] = sigxy[i]/(MathSqrt(sigx[i])*MathSqrt(sigy[i]));
   }
return(0);
}

チャート上で確認すると,このようになります。

※チャート上のMAは、それそれの適用期間に合わせたSMAとEMAです。
※上記のサンプルをココに置いておきますので確認してみてください。

まとめ

本来、EMAは、忘却性能と逐次性能が有り、逐次型とか指数平均型とかのネーミングが良いのでしょうが、忘却という響きが好きで、忘却型としました。また、今回は、わかりやすいようにバッファを多用しましたが、１つ前の値しか使用しないので変数（static)で十分対応できます。
ChangeFinder、SDARモデルなどで検索すると、この手法の発展系を見ることが出来ます。

Notepad++ de MQL5

2012-10-13T23:37:00.001+09:00

Notepad++ v6.2が登場したことでハイライト機能が充実しました。と言うことで今回は、MQL5の実装をしてみました。

初めに

自動補完用の設定ファイル（MQL5.xml)とハイライト用の設定ファイル（MQL5hl.xml)をココからDLしてくだしい。

自動補完の設定

MQL5.xmlを前回と同様の場所[Notepad++]‐[plugins]‐[\APIs]にコピペします。
※今回の自動補完用ファイルには、関数の引数表示は、設定していません。

ハイライトの設定

Notepad++のバージョンアップに伴い[ユーザー定義ダイアログ]がなくなりました。
設定場所は、【言語】‐【Define-your language…】です。
後は、前回同様です。

ヘルプ（chm）の設定

プラグイン【LanguageHelp】をココからDLします。※plugin manager からは、DLできませんでした。
解凍後、[Notepad++]‐[plugins]にLanguageHelpA.dllとLanguageHelpU.dllをコピペします。
Notepad++を再起動すると、注意表示されますが無視ししてください。
【プラグイン】‐【Language Help】‐【option】と進み【Add】をクリックします。設定は、以下のとおりです。

検索したい文字を指定しCTRL＋F1で実行できます。

コンパイラーの設定

MetaTrader5は、MQL5.DLLでコンパイルを行いますが、コマンドプロンプトでコンパイル作業が行えるようにMQL5.EXEが用意されています。引数などは、MetaEditor Help → Creating Programs → Compilingに記載されていますので確認してください。あとは、MQL4の時と同じです。

その他

MQL5のエディタで作成されるファイルのフォーマットは、UNICODEです。MQL5を新規に作成する場合は、UT-８のフォーマットにした方が良いとは思いますが、SJISのフォーマットでもコンパイルできました。（※作動確認はしていません）
また、MQL5のMetaEditorで行えるデバッグ機能をNotepad++で行う方法がわかりませんでした。もし可能ならコメント頂けると幸いです。

Notepad++ de MQL4

2012-10-04T22:33:00.001+09:00

『秀丸エディタをMQL4エディタ（MetaEditor）にする方法』と言う記事を読んで、面白そうだったのでNotepad++でやってみました。実施範囲は、自動補完・ハイライト・コンパイル作業です。

初めに

Notepad++とは
notepad++の導入方法などは、コチラの記事を参考してください。
※日本語入力及び表記に多少問題があるようです。気になるかたは、Notepad++ EUC-JP 対応版の方がよいかもしれません。ただし、今回、確認したのは、Notepad++v6.18(UNICODE)版です。
インストールと初期設定が修了したらココからMQL4_bag.zipをDLし解凍してください。

自動補完の設定

DLしたファイル(mql4.xml)を[Notepad++]‐[plugins]‐[\APIs]にコピペします。
標準インストールした場合はココです。[C:\Program Files\Notepad++\plugins\APIs]
Notepad++を機動させ[設定(T)]‐[環境設定]‐[自動保存/入力補完]と進み以下のように設定します。

[入力補完フォーム]
┣入力の毎に補完を行うにチェック
┣関数名補完にチェック
┗入力の直後関数パラメーターヒントを表示にチェック
※お好みによって◎文字目から補完するか設定。
以上で完成です。

テスト：拡張子が.mq4のファイルを作成し、[言語（L)]からMQL４を指定すれば確認できます。
また、引数を伴う関数を指定し（かっこ）をつけるとパラメーターのヒントが表示されます。
※関数の引数で()で囲まれた部分がデフォルトです。

ハイライトの設定

Notepad++を機動させ[表示(V)]‐[ユーザー定義ダイアログ]‐[Import...]と進みDLしたファイル（mql4hr.mxl)を指定します。

お好きな色を設定して、Notepad++を再起動してください。
※演算子に＊と/を追加するとコメントが色抜けします。(原因不明です。）
再起動後MQL4ファイルを開いてもハイライト機能が現れなかったら、[言語(L)]のmql4をクリックしてください。

コンパイラーの設定

Notepad++を機動させ[プラグイン]-[Plugin Manager]-[Show Plugin Manager]と進み[NppExec]をインストールします。

再起動後[プラグイン]‐[NppExec]-[Execute(F6)]を表示させ画面の様に入力します。

// save current file
NPP_SAVE 
//compile
C:/Program Files\MetaTrader 4/metalang.exe  "$(FULL_CURRENT_PATH)"

※C:/Program Files\MetaTrader 4/metalang.exe は、コンパイル先のmetalang.exe のpathです。
入力後[OK]で作動確認をし、問題がなければ名前を付けて[save]します。

次にショートカットの割り当てをします。
[プラグイン]‐[NppExec]‐[Advanced Option]-[Addociated script]にて先ほど保存したファイルを指定し[Add/Modify]をクリックし[OK]で終了します。

[設定(T)]‐[ショートカット管理]‐[Plugin Commands]からファイル名を探しショートカットの設定をします。

これで設定完了です。

まとめ

私自身ほとんどnotepad++を使用していないので何らかのトラブルが生じる可能性がありますのでご了承ください。notepad++のおすすめ機能は、折り畳みと[ctrl]+スクロールでの文字拡大縮小機能です。目が疲れてきたときに助かります。やはり、日本語表記及び記入に問題があるようで、日本語記入後のEnterで補完ログが発生したりします。
また、本来ならHelpの表示もしたかったのですが解りませんでした。

ATC2012開催前夜

2012-09-29T23:28:00.001+09:00

今年で3回目の出場になるATC2012が来週から始まります。
ということで、今回は、3回の大会出場のコンセプト（自分なりの。。）をまとめます。

ATC2010

初出場となったこの年は、MT5をMT4の様に扱う方法にこだわりました。MT5とMT4で大きく異なる点は、ポジション管理です。MT4では、オーダーごとの情報になっているのに対し、MT5では、通貨ごとにポジションがまとめられます。そこで仮想ポジション（オーダー単位）の履歴を把握しMT4の様に作動させることにしました。結果は、思う様に作動しませんでした。
参考：豊嶋先生のブログに仮想ポジションについての記事があります。非常に参考になります。

ATC2011

2回目の出場となったこの年は、複数ペアの取引に挑戦してみました。同一のシステムを複数ペアに取り組むものです。また、メモリの使用量削減にも挑戦しました。が結果は、散々なものとなりました。

ATC2012

３年目となる今回は、資金管理（ロット調整）にこだわって作成してみました。システムの内容は、以下のとおりです。

対象通貨：EURUSD（単一ペア）
対象時間軸：１H
システム概要：ブレイクアウト
特徴：必ずBUYorSELLのポジションを持ち続ける。

資金管理なしの場合の成績（0.01lot固定）

期間：2012.01.01～2012.08.01
取引数：326
PF：1.11
総損益：631.54

このような、EAに資金調整（ロット調整）を行った結果以下の様になった。

期間：2012.01.01～2012.08.01
取引数：466（ロット調整しかしていないのに取引数が上がっている＠＠；
PF：1.62
総損益：118282.73

※資金調整（ロット調整）の方法は、利益が上がった時間帯には、多くのロットを賭け、利益の上がらない時間帯は、少ないロットで、と言う感じです。本来なら、仮想ポジションを設けて、取引をしないという選択肢もありますが、今回の大会から0.01lotが採用されたのでポジションを持ち続ける事にしました。（単なる手抜き・・

まとめ

今年も何とか、ATC2012に出場することが出来ました。あとは、変なバグや資金が吹っ飛ぶことなく大会終了時まで楽しませてもらえることを祈るばかりです。

おまけ

MQL5リファレンスの機械翻訳（今回は、埋め込み系）を作ってみましたが、9割程度完成したところで心が折れました。。orz 不完全なものですがココに置いておきます。※CHMファイルを見る場合は、ブロックの解除が必要です。

ヒストリカルデータからエクスポートしたCSVファイルのカスタマイズ

2012-09-08T23:47:00.001+09:00

今回は、MT4からヒストリカルデータをエクスポートしたCSVファイルをExcelで加工しやすいようにするVBスクリプトを作ってみました。

【問題点】

MT4からエクスポートしたCSVファイルは、日付のフォーマットがExcelに対応していないため、日付が文字列として認識されます。その為、Excelのありがたい関数郡（例：月別計算or曜日計算or時間の抽出）がそのまま使えません。

【対応】
そこで、MT4の時間フォーマットをExcelで認識できるフォーマットに変更するスクリプトを作りました。
MT4の時間フォーマット【年．月．日，時間】をExcelフォーマット【年/月/日時間】に変更します。
スクリプトのDLは、こちら【Time_format_conversion.vbs】

Option Explicit
Dim datename,ob,reader,writer,text
Dim re,maches,name,ctext
'ファイル名を取得
If WScript.Arguments.Count = 0 Then
    WScript.Echo "ファイルをドラッグ＆ドロップしてください。"
    WScript.Quit
Else
 datename = WScript.Arguments(0)
End If

'オブジェクトの設定
Set ob = CreateObject("Scripting.FileSystemObject")
Set re = New RegExp

'ファイルの読み込み
Set reader = ob.OpenTextFile(datename,1,false)

'新しいファイル名の作成
re.Pattern = "\.csv"
name = re.Replace(datename, "c.csv")

'書き込み用のファイル作成
Set writer = ob.OpenTextFile(name,2,true)

'正規表現のパターン設定
re.Pattern = "(\d{4})\.(\d{2})\.(\d{2})\,"

'書き換え
Do Until reader.AtEndOfStream
    text = reader.ReadLine
    ctext = re.Replace(text,"$1/$2/$3 ")
    writer.WriteLine ctext
Loop
'ファイルを閉じる
reader.Close()
writer.Close()

'完了メッセージ
WScript.Echo name &"を出力しました。"

【使い方】
スクリプトをDL後、ヒストリカルデータからエクスポートしたCSVファイルをスクリプトファイルの上にドラッグ＆ドロップしてください。エクスポートしたCSVファイルのあるフォルダにCSVファイル名c.csvというファイルが作成されます。作成されたファイルを開くと以下の様に表示され、Execlで日付が認識されるようになります。

さて、ここまで来たら完成ですが少し遊んでみます。例えば、月別に見た時間別のボラリティの計算をしてみます。
各列にラベルを付けて、月関数【MONTH（シリアル数値）】、時間関数【HOUR（シリアル値）】を追加し、高値と安値の差をHi-Lw（pips)に入れたものです。

これをピボットテーブルで表すと以下の様になり月間別に見た時間ボラリティの平均が出来ます。

※横軸：月縦軸：時間です。
グラフ化すると以下の様になります。

サマータイムの影響が出ているかな(・・?

【まとめ】
VBスクリプトの勉強もかねて作成してみました。

それと。。。今年もATC2012に出場できそうです＾＾；

GSLの乱数と確率密度関数を使ってみる。

2012-05-31T02:19:00.001+09:00

GSLの乱数と確率密度関数は、条件を付ければラッパーを使わなくてもそのまま使えそうなので試してみました。
※条件とは、GSLには、多くの乱数器がありますが、初期設定の乱数器を使用するという条件です。

ヘッダーの作成

代表的なものだけピックアップし、ヘッダーファイルを作成しました。


//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                     gsl_rand.mq4 |
//|                        Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp. |
//|                                        http://www.metaquotes.net |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "http://www.metaquotes.net"
#property show_inputs

#import "gsl.dll"
//乱数の基本設定
   //環境設定の取得
   int gsl_rng_env_setup ();
   //型T の乱数発生器のインスタンスを生成して、そのハンドルを返す。
   //T:gsl_rng_env_setupで取得したハンドル。
   int gsl_rng_alloc (int T);
   //乱数発生器を初期化
   //r:gsl_rng_allocで取得したハンドル
   //s:初期化種
   void gsl_rng_set (int r, datetime s);
   //乱数発生器のインスタンス r に割り当てられているメモリを解放する。
   void gsl_rng_free (int r);

//以下 r:gsl_rng_allocで取得したハンドル
//乱数

   //0<=x<1の乱数を返す。
   double gsl_rng_uniform (int r);
   //0<x<1の乱数を返す。
   double gsl_rng_uniform_pos (int r);

//分布に従う乱数と確率密度関数
  
   //正規分布乱数
   double gsl_ran_gaussian (int r, double sigma);
   //正規分布の確率密度関数
   double gsl_ran_gaussian_pdf (double x, double sigma);
   
   //平均値mu の指数分布にしたがう乱数を返す。
   double gsl_ran_exponential (int r, double mu);
   //x における平均値mu の指数分布の確率密度関数
   double gsl_ran_exponential_pdf (double x, double mu);
   
   //幅a のラプラス分布にしたがう乱数を返す。
   double gsl_ran_laplace (int r, double a);
   //x における幅a のラプラス分布の確率密度関数
   double gsl_ran_laplace_pdf (double x, double a);
   
   //底がa、指数がb のべき指数分布にしたがう乱数を返す。
   double gsl_ran_exppow (int r, double a, double b);
   //x における底がa、指数がb のべき指数分布の確率密度関数
   double gsl_ran_exppow_pdf (double x, double a, double b);
   
   //係数a のコーシー分布にしたがう乱数を返す。
   double gsl_ran_cauchy (int r, double a);
   //x における係数a のコーシー分布の確率密度関数
   double gsl_ran_cauchy_pdf (double x, double a);
   
   //ガンマ分布にしたがう乱数を返す。
   double gsl_ran_gamma (int r, double a, double b);
   //引数がa とb のときの、x におけるガンマ分布の確率密度関数
   double gsl_ran_gamma_pdf (double x, double a, double b);
   
   //a からb の間に一様に分布する乱数を返す。
   double gsl_ran_flat (int r, double a, double b);
   //a からb の間の一様分布の確率密度関数
   double gsl_ran_flat_pdf (double x, double a, double b);
   
   //対数正規分布にしたがう乱数を返す。
   double gsl_ran_lognormal (int r, double zeta, double sigma);
   //パラメータ値がzeta とsigma で与えられたときの、対数正規分布の確率密度関数
   double gsl_ran_lognormal_pdf (double x, double zeta, double sigma);
   
   //自由度n のカイ二乗分布にしたがう乱数を返す。
   double gsl_ran_chisq (int r, double nu);
   //自由度n のカイ二乗分布の確率密度関数
   double gsl_ran_chisq_pdf (double x, double nu);
   
   //自由度nu1、nu2 のF 分布にしたがう乱数を返す。
   double gsl_ran_fdist (int r, double nu);
   //自由度nu1、nu2 のF 分布の確率密度関数
   double gsl_ran_fdist_pdf (double x, double nu);
   
   //t 分布にしたがう乱数を返す。
   double gsl_ran_tdist (int r, double nu);
   //自由度nu のt 分布の確率密度関数
   double gsl_ran_tdist_pdf (double x, double nu );
   
   //ベータ分布にしたがう乱数を返す。
   double gsl_ran_beta (int r, double a, double b );
   //パラメータ値がa とb で与えられたとき、ベータ分布の確率密度関数
   double gsl_ran_beta_pdf (double x, double a, double b);
   
   //ロジスティック分布にしたがう乱数を返す。
   double gsl_ran_logistic (int r, double a);
   //係数a が与えられたとき＜鴻Wスティック分布の確率密度関数
   double gsl_ran_logistic_pdf (double x, double a);
#import

使い方

先回のコードに移植してみました。※変更ヶ所は、赤字部分です。
gsl.dllとgslcblas.dllをterminal.exeと同じ位置に置いています。


//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                SMCFilter_gsl.mq4 |
//|                        Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp. |
//|                                        http://www.metaquotes.net |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "http://www.metaquotes.net"
#property indicator_separate_window
//#property indicator_chart_window
#include <gsl_rand.mqh>

#property indicator_buffers 2
#property indicator_color1  Yellow
#property indicator_width1  1
#property indicator_color2  Red
#property indicator_width2  1

extern int    Particles_vol = 1000;//粒子の数
extern int    Range         =  100;//試行範囲
extern int    sigmaperiod   =  100;//偏差取得期間
extern double Set           = 3000.0;//初期化範囲（pips)


double Linebuf[];
double Particles[][2];
double ans[];
int r;
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator initialization function                         |
//+------------------------------------------------------------------+
int init()
  {
//---- indicators
   SetIndexStyle(0, DRAW_LINE);
   SetIndexBuffer(0,Linebuf);
   SetIndexEmptyValue( 0,0);
   
   SetIndexStyle(1, DRAW_LINE);
   SetIndexBuffer(1,ans);
   SetIndexEmptyValue( 1,0);
   
   ArrayResize(Particles,Particles_vol);
   
   //乱数の初期化 
   int T=gsl_rng_env_setup();
   r = gsl_rng_alloc(T);
   gsl_rng_set (r,TimeLocal());
//----
   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator deinitialization function                       |
//+------------------------------------------------------------------+
int deinit()
  {
//----
   gsl_rng_free (r);
//----
   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//|粒子の初期化                                                      |
//+------------------------------------------------------------------+  
void setparticles(double & pobj[][],int range,double set){
   for(int i=0;i<Particles_vol;i++){
      Particles[i][0] = data(range)+(((set*2)/Particles_vol)*i-set)*Point;
      Particles[i][1] = 0; 
    }
 }
//+------------------------------------------------------------------+
//|乱数の成形  0<=random<1                                           |
//+------------------------------------------------------------------+
double random(){
   return(gsl_rng_uniform (r));
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|正規分布を計算 mu:平均 sigma:偏差                                |
//+------------------------------------------------------------------+
double normal(double x,double sigma){
   return(gsl_ran_gaussian_pdf(x,sigma));
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|正規分布となる乱数の成形 mu:平均 sigma:偏差                       |
//+------------------------------------------------------------------+
double normalrand(double sigma){     
     return(gsl_ran_gaussian (r,sigma));
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|リサンプリング q:粒子数                                           |
//+------------------------------------------------------------------+
void resample(int q,double &pobj[][] ){
   
   double wt[];
   double rd;
   int i,j;
   
   //粒子のコピー
   double copyp[][2];
   ArrayResize(copyp,q);
   ArrayCopy(copyp,pobj,0,0,q*2);
   
   //累計重み
   ArrayResize(wt,q);
   wt[0] = pobj[0][2];
   for(i=1;i<q;i++) wt[i]=wt[i-1]+pobj[i][2];
   
   //リサンプリング(ルーレット法）
   for(i=0;i<q;i++){
      rd = random()/Particles_vol;
      for(j=0;j<q;j++){
         if(rd > wt[j]){
            continue;
         }else{
            pobj[i][0] = copyp[j][0];
            pobj[i][1] = 0; 
            break;
         }
      }   
   }
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|尤度計算および重み付け                                            |
//+------------------------------------------------------------------+
void wlikelihood(double price,int p,double sigma,double &pobj[][]){
   double alfa[];
   double wsum;
   double g = 1;    //Gの偏微分の値
   int i;
   ArrayResize(alfa,p);
   for(i=0;i<p;i++){
      alfa[i] = normal((price-pobj[i][0]),sigma)*g;//(尤度）
      wsum += alfa[i];
   }
   if(wsum<1)wsum=1;
   //正規化
   for(i=0;i<p;i++)pobj[i][1] = alfa[i]/wsum;
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|対象データ                                                        |
//+------------------------------------------------------------------+
double data(int index){
   return(Close[index]);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|偏差の取得                                                        |
//+------------------------------------------------------------------+
double setsigma(int range,int index){
   int      i;
   double sum,av;
   for(i=0;i<range;i++)av += data(index+i);
   av /= range; 
   for(i=0;i<range;i++)sum += MathPow((data(index+i)-av),2);
   return(MathSqrt(sum/range)); 
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator iteration function                              |
//+------------------------------------------------------------------+
int start(){
   double v;//乱数
   double sum,sigma,limit;
   int i,j;
   static datetime now = 0;
   int    counted_bars=IndicatorCounted();
   if(counted_bars<1)i=Range; else i=0;
   
   if(now==0)setparticles(Particles,Range,Set);
   while(i>=0){
      //各bar一回のみ実行
      if(now!=Time[i]){
         now=Time[i];
         sigma=setsigma(sigmaperiod,i);
         for(j=0;j<Particles_vol;j++){
            Particles[j][0] = Particles[j][0] + normalrand(sigma);      
         }

         //尤度推定          
         wlikelihood(data(i+1),Particles_vol,sigma,Particles);
         //リサンプリング
         resample(Particles_vol,Particles);   
            
         //加重付平均
         sum=0.0;              
         for(j=0;j<Particles_vol;j++)sum += (Particles[j][0])*Particles[j][1];
      
         Linebuf[i] = sum;
      }
      ans[i] = data(i);//答え
   i--;
   }
   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+

まとめ

とりあえず乱数と密度関数で時間を取られることはなくなりそうです。

モンテカルロフィルタのサンプルを作ってみた。

2012-05-27T23:12:00.001+09:00

TwitterのＴＬに粒子フィルタと言う言葉が出てきたので調べてみました。呼び方がいろいろある様で、モンテカルロフィルタとか、パーティクルフィルタなどと呼ばれているようです。今回は、粒子をベクトル化させない（変化量を与えていない）のでモンテカルロフィルタとしました。

どんなもの？

解りやすくまとめてあるサイトが数多くありますので、参照してください。

手順は、以下の様になります。

モデルの決定
粒子の初期化（散布）
予測
尤度の計算、重み付
リサンプリング
重み付平均
3に戻る

作成

今回作成したプログラムの基本設計は、以下のとおりです。また、直前の値からほとんど動かない予測値を想定しています。

【モデル】

システムモデル	x[t]=x[-t1]+v （※vは標準正規分布のノイズ）
観測モデル	y[t]=x[t]+w （※w=0と設定)
粒子設計	Particles[粒子数][構造] （構造[0：位置情報,1：重み情報])
尤度の計算	標準正規分布を使用
正規分布の偏差	直近データより取得
リターン値	直近の終値を基準にした予測値（黄線）と答えとなる終値（赤線）

【パラメータ】

int Particles_vol =1000;	粒子数量を設定するパラメータ
int Range = 100;	試行範囲（粒子数量×試行回数で計算量が増えるので注意）
int sigmaperiod =100;	標準正規分布のパラメター（偏差）を取得するための計算範囲
double Set = 3000.0;	粒子の初期設定の一様分布の範囲（pipsで記載） -Set<= Particles[][0] <=Set

【コード】


//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                    SMCFilter.mq4 |
//|                        Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp. |
//|                                        http://www.metaquotes.net |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "http://www.metaquotes.net"
#property indicator_separate_window
//#property indicator_chart_window
#define PI  3.1415926
#property indicator_buffers 2
#property indicator_color1  Yellow
#property indicator_width1  1
#property indicator_color2  Red
#property indicator_width2  1

extern int    Particles_vol = 1000;//粒子の数
extern int    Range         =  100;//試行範囲
extern int    sigmaperiod   =  100;//偏差取得期間
extern double Set           = 3000.0;//初期化範囲（pips)

double Linebuf[];
double ans[];
double Particles[][2]; 
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator initialization function                         |
//+------------------------------------------------------------------+
int init()
  {
//---- indicators
   SetIndexStyle(0, DRAW_LINE);
   SetIndexBuffer(0,Linebuf);
   SetIndexEmptyValue( 0,0);   
   SetIndexStyle(1, DRAW_LINE);
   SetIndexBuffer(1,ans);
   SetIndexEmptyValue( 1,0);
   //乱数の初期化 
   MathSrand(TimeLocal());
   ArrayResize(Particles,Particles_vol);
//----
   return(0);
  }

//+------------------------------------------------------------------+
//|粒子の初期化                                                      |
//+------------------------------------------------------------------+  
void setparticles(double & pobj[][],int range,double set){
   for(int i=0;i<Particles_vol;i++){
      Particles[i][0] = data(range)+(((set*2)/Particles_vol)*i-set)*Point;
      Particles[i][1] = 0; 
    }
 }
//+------------------------------------------------------------------+
//|乱数の成形  0<=random<1                                           |
//+------------------------------------------------------------------+
double random(){
   double rd = MathRand();
   rd/= 32768;
   return(rd);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|正規分布を計算 mu:平均 sigma:偏差                                |
//+------------------------------------------------------------------+
double normal(double x,double sigma){
   double mu = 0;
   return(MathExp(-MathPow((x-mu),2)/(2*sigma*sigma))/(MathSqrt(2*PI)*sigma));
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|正規分布となる乱数の成形 mu:平均 sigma:偏差                       |
//+------------------------------------------------------------------+
double normalrand(double sigma){
     double mu = 0;
     double t,u,r1,r2;
     sigma = MathSqrt(sigma);
     t=MathSqrt(-2.0*MathLog(1-random()));
     u=2*PI*random();
     r1=t*MathCos(u);
     return(r1*sigma+mu);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|リサンプリング q:粒子数                                           |
//+------------------------------------------------------------------+
void resample(int q,double &pobj[][] ){
   double wt[];
   double rd;
   int i,j;
   
   //粒子のコピー
   double copyp[][2];
   ArrayResize(copyp,q);
   ArrayCopy(copyp,pobj,0,0,q*2);
   
   //累計重み
   ArrayResize(wt,q);
   wt[0] = pobj[0][2];
   for(i=1;i<q;i++) wt[i]=wt[i-1]+pobj[i][2];
   
   //リサンプリング(ルーレット法）
   for(i=0;i<q;i++){
      rd = random()/Particles_vol;
      for(j=0;j<q;j++){
         if(rd > wt[j]){
            continue;
         }else{
            pobj[i][0] = copyp[j][0];
            pobj[i][1] = 0; 
            break;
         }
      }   
   }
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|尤度計算および重み付け                                            |
//+------------------------------------------------------------------+
void wlikelihood(double price,int p,double sigma,double &pobj[][]){
   double alfa[];
   double wsum;
   double g = 1;    //Gの偏微分の値
   int i;
   ArrayResize(alfa,p);
   for(i=0;i<p;i++){
      alfa[i] = normal((price-pobj[i][0]),sigma)*g;//(尤度）
      wsum += alfa[i];
   }
   if(wsum<1)wsum=1;
   //正規化
   for(i=0;i<p;i++)pobj[i][1] = alfa[i]/wsum;
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|対象データ                                                        |
//+------------------------------------------------------------------+
double data(int index){
   return(Close[index]);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|偏差の取得                                                        |
//+------------------------------------------------------------------+
double setsigma(int range,int index){
   int      i;
   double sum,av;
   for(i=0;i<range;i++)av += data(index+i);
   av /= range; 
   for(i=0;i<range;i++)sum += MathPow((data(index+i)-av),2);
   return(MathSqrt(sum/range)); 
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator iteration function                              |
//+------------------------------------------------------------------+
int start(){
   double v;//乱数
   double sum,sigma,limit;
   int i,j;
   static datetime now = 0;
   int    counted_bars=IndicatorCounted();
   if(counted_bars<1)i=Range; else i=0;
   
   if(now==0)setparticles(Particles,Range,Set);
   //limit =Set*Point;
   while(i>=0){
      //各bar一回のみ実行
      if(now!=Time[i]){
         now=Time[i];
         sigma=setsigma(sigmaperiod,i);
         for(j=0;j<Particles_vol;j++){
            Particles[j][0] = Particles[j][0] + normalrand(sigma); 
          }
     
         //尤度推定          
         wlikelihood(data(i+1),Particles_vol,sigma,Particles);
         //リサンプリング
         resample(Particles_vol,Particles);   
      
      
         //加重付平均
         sum=0.0;              
         for(j=0;j<Particles_vol;j++)sum += (Particles[j][0])*Particles[j][1];
      
         Linebuf[i] = sum;
      }
      ans[i] = data(i);//答え
   i--;
   }
   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+

テスト

稼働させると以下の様になります。

今回のテストでは、直前の終値から次の終値は、ほとんど変化しないという条件で作成したため、このような結果となりました。

まとめ

今回は、線形・ガウス（正規分布）のモデルを使用しましたが、この手法は、非線形・非ガウスへ対応ができる手法の様です。（参考）(・・? 参考までに。。

検証してみました。

2012-04-15T02:20:00.001+09:00

対数正規分布のネタを拡張して検証してみることにしました。また、今回調べた内容は、すべてUSDJPYのみです。他通貨で調べていないので、別の結果になるかもしれませんので注意してください。

対数正規分布を正規分布で見みる。

「対数正規分布を調べてみた。」では、対数正規分布で表示していましたが、正規分布で見てみると、以下の様になります。※タイムフレームは、M30です。

※この図の横軸は、対数化されています。
次の図は、上図の縦軸を対数化したものです。テールの部分に多少ズレはありますがうまくフィットしているように見えます。

ln(open[n-1]/open[n])*1000を試してみる。

本来は、ln(close[n-1]/close[n])*10000で行うそうですが、癖？自分の決まり？でopenを採用しました。
※LN＝lnです。ブログの性質上大文字になっています。
上記の図と同条件で表示させてみると、以下の様になりました。

また、同様に、縦軸も対数化下のが以下の図です。

全体的にフィットしていない様に見えます。また、特にテール部分が、フィットしていないのが気になります。もっとわかりやすくするために、正規分布（赤色）のデータを省いて表示させると、以下の様になります。

青色の線が2本の直線でできているように見えます。縦軸と横軸の両軸が対数化され、直線に見える分布と言えば、べき分布です。べき分布に関しては、以前にネタにしていますのでココを参考にしてください。前回は、絶対値を用いて検証したので、一本の線になっています。

タイムフレームを１Dにして同様に行ったのが以下の図です。

タイムフレームを上げると正規分布（横軸が対数化されたもの）に近づいた様に見えます。同様に縦軸を対数化し、青色の線のみ表示させると、青線が丸みを帯びてきていることが解ると思います。

べき分布を調べた時と同じ現象です。
以下の図は、タイムフレームごとにまとめた図です。（以前作成した物）

その他

ln(高値/安値）*1000も試してみましたが、正規分布とは、ほど遠い結果となりました。
図は、削除してしまいました。。orz 気になる方は、自作してみてください。

まとめ

便宜上ln(高値-安値)を使用していますが、窓が開いた時にうまく反映されない問題があります。その為、ATRのTRUE RANGEを使用したほうが良いと思います。
上記の内容からリスクを見積る場合、低いタイムフレームで、ln(open[n-1]/open[n])*1000を使用するのは避けたほうがよさそうという結果になりました。

Sqlite3を使って相互のデータを確認できるか試してみた。

2012-03-29T22:40:00.001+09:00

※ kartzさんにご指摘頂いた内容を訂正しました。2012/3/30
※2012/4/5作成したコードを変更しました。【sqlite3_wrapper_2.0.zip】
※2012/4/7に追記しました。

テストの内容は、以下のとおりです。また、作成したコードは、ココにあります。

MT4（A)のデータをコピーし、データベースに保存する。
データベースからMT4（B)へデータを送る。
※イメージ的にはこんな感じになります。

DLLの追記

前に紹介したSqlite3のwrapperにSqlite3関数を直接操作する関数を追加しました。
※追加作成した関数には、_nを追記しています。なお、以下は抜粋したものです。

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//int sqlite_query_n (int handle_db, string sql, int& cols[]);
//  handle : sqlite_open_n にて取得
//  sql         ： クエリ
//  cols[ ]      ： int cols[1];と設定。列数の合計を受け取る。
//  ※戻りデータのあるクリエを発行し、ハンドルを返す。
//  ※反復処理は、(sqlite_next_n,sqlite_get_*_n)を使用。
//  ※(sqlite_free_query_n)を使用しリセットをおこなう。
//　※戻り値は、実行用のハンドルhandel_qr
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
__declspec(dllexport) int __stdcall sqlite_query_n (int handle_db, const char *sql, int* cols){
    sqlite3 *s= (sqlite3 *)handle_db;
    sqlite3_stmt *stmt;
    int res;
    res = sqlite3_prepare (s, sql, strlen (sql), &stmt, NULL);
    if (res != SQLITE_OK) return -1;
     *cols = sqlite3_column_count (stmt);
    return (int)stmt;
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//int sqlite_next_row_n (int handle_qr);
//  ※次の行を取得する 。
//  ※戻り値（１：あり ０：なし）
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
__declspec(dllexport) int __stdcall sqlite_next_row_n (int handle_qr){
    sqlite3_stmt *stmt = (sqlite3_stmt*)handle_qr;
    int ret;
    ret = sqlite3_step (stmt);
    return ret == SQLITE_ROW ? 1 : 0;
 //return ret;
}
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//string sqlite_bind_*_n (int handle_qr,int index,* data);
//　※データの入力
//  ※int index 列番号　(1,2,3,4.....)
//  ※*　　data　 入力データ
//  ※戻り値　エラーコード
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//文字
__declspec(dllexport) int  __stdcall sqlite_bind_text_n (int handle_qr,int index,const char *text){
    sqlite3_stmt *stmt = (sqlite3_stmt*)handle_qr;
    int ret;
    ret = sqlite3_bind_text(stmt,index,text,(int)strlen(text),SQLITE_STATIC);
    return ret;
}

MQL４の作成

【sqlite3.mqh】 Sqlite3wrapper.dllを使用するためのヘッダー
【Import_sqlite.mq4】データベースにコピーするためのインジケータ
【export_sqlite.mq4】データベースから値を取得する（今回は、HiとLowのみ）インジケータ
パラメータの説明

extern string Symb = "USDJPY";//通貨ペア名
extern int Tframe = 5 ;//タイムフレーム（1,5,15,30…)
extern string DB = "C:\\HistData.db" //DB名（絶対パス）
※ 通貨ペア名＋タイムフレームでテーブル名を作成します。

セット

以下の様にセットしてください。
【terminal.exe】と同じ位置にSqlite3.dll
【expertsフォルダ】
┣【librariesフォルダ】にSqlite3wrapper.dll
┣【include】にsqlite3.mqh
┗【indicators】にImport_sqlite.mq4、export_sqlite.mq4
2種類のMT４に同じようにセットします。
データを抽出する側のMT4を起動させ、チャートを開き新規のデータを取得させます。
Import_sqlite作動させ、指定した場所にDBが作成されたことを確認します。
データを取得する側のMT4を起動させて、export_sqliteを作動させます。

Build418への対応

現在、最新版のBuild418は、DLLからの戻り値がdoubleの場合にエラーが発生するとの報告が上がっています。そこで、Build418で使用する場合は、double型で取得している部分のコードを文字型で取得する様に変更してやる必要があります。以下がその変更部分です。
export_sqlite.mq4 コメント化されているコードと変更する。
//取得 for(i=0; i<limit; i++){    if(sqlite_next_row_n (handle_qr)==1){
    // Hi[i] = StrToDouble(sqlite_get_col_n(handle_qr, 0));//Build418用
    // Lw[i] = StrToDouble(sqlite_get_col_n(handle_qr, 1));//Build418用
     Hi[i] = sqlite_get_col_double_n(handle_qr, 0);
     Lw[i] = sqlite_get_col_double_n(handle_qr, 1);
}

挙動不安定

データをDBに送るImport_sqliteは、安定しているのですが、DBからデータを取得するexport_sqliteが、Buildのバージョンによって挙動が不安定になるようです。作動確認したBuildは、409、416、418です。（OS：XP）(・・?

~~409：ヒストリカルデータは取得は出来るが、更新時にDLLエラーが発生しexport_sqliteが停止する。~~
~~416：更新時に挙動が不安定になる。（データ抜けが発生する。）~~
~~418：文字型で取得すれば416よりも挙動が安定する。~~

~~※再確認します。（2012/3/30追記）~~

　　　~~確認した内容を記載します。~~

　　　※418：ヒストリカルデータは取得できるが、更新時にDLLエラーが発生し停止する。
　　　※409：更新時に挙動が不安定となった。不安定の原因は、足の作成タイミングのズレが原因？

　　　~~※416：今回は、テストしていません。。orz~~

（2012/4/7追記）

現在添付してあるコードでの作動状況を動画で添付しておきます。

左側：データを取得しDBへ保存及びDBから自データを取得しチャートに表示したものです。

右側：左側のデータをDBから取得しチャートに表示したものです。

動画より以下の点が確認できます。

左側のチャートは、問題なく作動している。
右側のチャートの指標も新規のBarが確立していれば問題なく作動する。
左側のチャートのBarが確立後に右側のBarが確立すれば問題は起こらない。
指標に問題が発生するのは、右側のチャートのBarが左側のBarよりも早く表示された時。
誤作動が起こった箇所のデータは、Bar[2]のデータを表示している。

となっています。新規Barの発生タイミングのズレが何らかのバグを発生させているのは解りましたが、その後の対応策は現在のところ思いついていません。。。orz

まとめ

どんな目的でこれを使用するか？を考えてみると。

データの抜け確認用に使用すれば簡単に抜けが確認できそうです。

上記は、週末・週初の取引時間が違うためにデータ抜けを起こした部分です。

export_sqliteの挙動を安定させようと試行錯誤してみましたが良い成果を上げることができませんでした。。orz

対数正規分布を調べてみた。

2012-03-11T00:31:00.002+09:00

母数（ｘ）に対数（今回の基底は、e）をとると正規分布の形となる分布です。
ココに解りやすくまとめてあります。

確立密度関数

パラメータＡ、Ｂ（Ｂ＞０）と変数ｘで表すと以下の様になる。

ただし、０＜ｘ＜∞，Ｂ＞０とする。また、一般的な形から加工してあります。

平均と標準偏差

一般的に対数正規分布の平均と言うと以下で挙げる期待値をさす様です。
また、ココで、対数正規分布の標準偏差を解りやすく説明されています。
※参照サイトのTopページは、こちら。

最尤度推定によるパラメータ推定

上記に挙げたパラメータＡ、Ｂを推定する方法に最尤度推定を使用する。しかし、対数正規分布は、正規分布の特徴により、標本平均と標本分散が同値となるので今回は、、、、。ココを参考した。

試行

今回試行用に作成したコードをココに上げて置きます。
作動させると以下の様になります。
白線：ヒストグラム緑線：対数正規分布各縦線は、期待値、中央値、最頻値、標準偏差値（1.96倍してあります。）とし、コメントの色と同色です。

※標準偏差を1.96倍した範囲内に、９５％のデータが入る。

また、対象データ数を少なくした場合は、以下の様になります。

まとめ

なかなか面白いものが出来たと自画自賛しております。ｗ

GSLでヒストグラム■■■

2012-02-19T00:14:00.002+09:00

前回の内容に、ヒストグラムを追加しました。ファイルはココにまとめてあります。

DLL追加コード

#include ".\include\gsl\gsl_histogram.h"//ヒストグラム

//+-------------------------------------------------------------------+
//|ヒストグラム (Histgram)
//|input[inp_N]  入力用バッファ
//|out[N]      出力用バッファ
//|inp_N         入力データ数
//|N             階級数
//|min           最小値(含む）
//|max           最大値(含まない）
//+-------------------------------------------------------------------+
__declspec(dllexport) void __stdcall Histgram(double *input,double *out,int inp_N,int N,double min,double max){
	int i;
	//メモリの確保
	gsl_histogram * h = gsl_histogram_alloc(N);
	if(h==NULL)exit(0);
	//階級のセット
	gsl_histogram_set_ranges_uniform(h,min,max);
	//実行
	for(i=0;i<inp_N;i++)gsl_histogram_increment(h,input[i]);
	
	//出力
	for(i=0;i<N;i++)out[i]=gsl_histogram_get(h,i);
	

	//メモリの解放
	gsl_histogram_free(h);
}

MQLコード

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                               ヒストグラム.mq4 　|
//|                                       Copyright ｩ 2012, bighope  |
//|                      http://expertadviser-bighope.blogspot.com/  |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright ｩ 2012, bighope"
#property link      "http://expertadviser-bighope.blogspot.com/"
#property indicator_separate_window
#property indicator_minimum 0
#include <GSL.mqh>
#property indicator_buffers 3
#property indicator_color1 Snow
#property indicator_color2 Yellow
#property indicator_color3 Red
extern string  SymbA   =   "USDJPY";
extern int     TframeA =   PERIOD_H1;
extern string  SymbB   =   "EURUSD";
extern int     TframeB =   PERIOD_H1;
extern string  SymbC   =   "AUDUSD";
extern int     TframeC =   PERIOD_H1;
extern int     Range   =   2000;//データ数
extern int     N       =    100;//階級数
extern double  min     =    0.0;//階級最小値(pips)
extern double  max     =    2000.0;//階級最大値(pips)

double Ap[];
double Bp[];
double Cp[];
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator initialization function                         |
//+------------------------------------------------------------------+
int init()
  {
//---- indicators
       SetIndexStyle(0,DRAW_LINE);
       SetIndexStyle(1,DRAW_LINE);
       SetIndexStyle(2,DRAW_LINE);

       SetIndexBuffer(0,Ap);
       SetIndexBuffer(1,Bp);
       SetIndexBuffer(2,Cp);

//----
   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator deinitialization function                       |
//+------------------------------------------------------------------+
int deinit()
  {
//----

//----
   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//|GetVal
//|symb        通貨ペア名
//|timeframe   タイムフレーム
//|shift       Barの位置
//+------------------------------------------------------------------+
double GetVal(string symb,int timeframe,int shift){
   double Hi,Lw;

   Hi = iHigh(symb,timeframe,shift);
   Lw = iLow(symb,timeframe,shift);

return(Hi-Lw);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|GetData
//|symb        通貨ペア名
//|timeframe   タイムフレーム
//|out[Ns]     データの取得配列
//|Ns          データの取得数
//+------------------------------------------------------------------+
void GetData(string symb,int timeframe,double &out[],int Ns){
   for(int i=0;i<Ns;i++)out[i]=GetVal(symb,timeframe,i);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|GetHist
//|symb        通貨ペア名
//|timeframe   タイムフレーム
//|out[Ns]     データの取得配列
//|Ns          データの取得数
//+------------------------------------------------------------------+
void GetHist(string symb,int timeframe,int Ns,double &data[]){
   int i;
   double count,minpt,maxpt,pt;
   double input[];
   double output[];
   ArrayResize(input,Ns);
   ArrayResize(output,N);
   ArrayInitialize(data,EMPTY_VALUE);

   GetData(symb,timeframe,input,Ns);
   pt = MarketInfo(symb,MODE_POINT);
   minpt = min*pt;
   maxpt = max*pt;
   Histgram(input,output,Ns,N,minpt,maxpt);
   for(i=0;i<N;i++)count += output[i];
   if(count==0)count=1.0;
   for(i=0;i<N;i++)data[i]=output[i]/count;
}

//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator iteration function                              |
//+------------------------------------------------------------------+
int start()
  {
   int    counted_bars=IndicatorCounted();
//----
   if(counted_bars<1){
      GetHist(SymbA,TframeA,Range,Ap);
      GetHist(SymbB,TframeB,Range,Bp);
      GetHist(SymbC,TframeC,Range,Cp);
   }

//----
   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+

作動・確認

デフォルトで作動させると以下の様になります。
※縦軸が、発生確率で横軸が階級です。（チャート右が最少数）(白：USDJPY 1H 黄：EURUSD 1H 赤：AUDUSD 1H)

※お化粧が全くなされていないので見苦しいかもしれませんがご了承ください。＾＾；

USDJPYが特異な特徴と示す？

いろいろ試してみるとUSDJPYだけがなんだか特異な形状を示します。なぜ？
例えば、(白：EURJPY 1H 黄：EURUSD 1H 赤：USDCHF 1H)だと

の様に似たような形になります。
他のペアも試してみましたが、試したペアの中でUSDJPYだけが極端に形状が異なっています。

また、(白：USDJPY 4H 黄：EURUSD 1H 赤：GBPJPY 1H)とした場合は、

となり、似たような形が出現します。

しかし、(白：USDJPY 1D 黄：EURUSD 1D 赤：AUDUSD 1D)となると、

特異な形状が解消されたように見えます。（ちなみに、max=5000で表示)

まとめ

全てのペア及びタイムフレームを確認したわけでありませんが、ドル円だけがなぜ特異な形となるのか疑問です。他ペアに比べて突発的事情（イベントやニュース）に敏感に反応（突発的なボラ）し、その他のボラは、低い事を示しているのでしょうか？疑問が残るところです。

GSLで多項式回帰を試してみた■■■

2012-02-01T00:34:00.004+09:00

今回は、前回の続きとして、多項式回帰を試してみました。

まえがき

今回試してみたのは、Ｙ＝Ｃ０＋Ｃｎ×Ｘ＾Ｃｎの多項式回帰です。
ｎ値を変えることで以下の様に変化します。
ｎ＝２の時

ｎ＝３の時

ｎ＝４の時

ｎ＝１０の時

サンプル

サンプルコードは、ここです。
※上記ｎ値は、変数名Ｐｗです。

ＤＬＬコード

※前回のコードをそのまま残し、修正しました。

#pragma once
#define WIN32_LEAN_AND_MEAN 
#include <Windows.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>//数学用
#include ".\include\gsl\gsl_sort.h"//配列並び替え用
#include ".\include\gsl\gsl_wavelet.h"//ウェーブレット用
#include ".\include\gsl\gsl_multifit.h"//重回帰

BOOL APIENTRY DllMain(HANDLE hModule,DWORD ul_reason_for_call,LPVOID lpReserved)
{
//----
switch(ul_reason_for_call)
{
 case DLL_PROCESS_ATTACH:
 case DLL_THREAD_ATTACH:
 case DLL_THREAD_DETACH:
 case DLL_PROCESS_DETACH:
 break;
}
//----
return(TRUE);
}

//+-------------------------------------------------------------------+
//|重回帰（Multifit_liner)Y=c0+c1X+c2X^2+c3X^3...cpwX^pw
//|input[]   入力用バッファ
//|pw        変数量
//|out[pw+1]    出力用バッファ[c0,c1,c2,c3,....cpw.chisq]
//|Ns       対象データ数
//+-------------------------------------------------------------------+
__declspec(dllexport) void __stdcall Multifit_liner(double *input,int pw,double *out,int Ns){
 int i,ipw;
 double    ix,chisq;
 gsl_matrix *X, *cov;
 gsl_vector *y, *w, *c;
 
 //配列（ベクトル配列）の確保
 X = gsl_matrix_alloc(Ns, pw);
 y = gsl_vector_alloc(Ns);
 c = gsl_vector_alloc(pw);
 cov = gsl_matrix_alloc(pw, pw);

 //配列（ベクトル配列）入力
 for(i=0;i<Ns;i++){
  ix = i*0.001;
  gsl_matrix_set (X, i, 0, 1.0);
  for(ipw=1;ipw<pw;ipw++)gsl_matrix_set (X, i, ipw, pow(ix,ipw)); 
  gsl_vector_set (y, i, input[i]);
 }
  
 //処理
 gsl_multifit_linear_workspace *work = gsl_multifit_linear_alloc (Ns, pw);
 gsl_multifit_linear(X,y,c,cov,&chisq,work);
 gsl_multifit_linear_free (work);
 
 //抽出
 for(i=0;i<pw;i++)out[i]=gsl_vector_get(c,(i));
 out[pw]=chisq;

 //メモリ解放
 gsl_matrix_free(X);
 gsl_matrix_free(cov);
 gsl_vector_free(y);
 gsl_vector_free(c);

}


//+-------------------------------------------------------------------+
//|ウェーブレット変換（DWT）
//|input[]  入力用バッファ
//|out[]    出力用バッファ
//|Ns       対象データ数（２のNs乗)
//|D        ウェーブレット係数（2:Harr 4~daubechies
//|fs       フィルタ
//+-------------------------------------------------------------------+
__declspec(dllexport) void __stdcall DWT(double *input,double *out,int Ns,int D,int fs){
 int i;
 int siz = (int)pow(2.0,Ns);
 if(D%2==1)D++;
 if(D>20)D=20;
 
 //配列のコピー
 memcpy(out,input,sizeof(double)*siz); 
 
 //ウェーブレットの初期設定(ウェーブレット名,D値）
 gsl_wavelet *w;
 if(D==2){
  w = gsl_wavelet_alloc(gsl_wavelet_haar,D);
 }else{
  w = gsl_wavelet_alloc(gsl_wavelet_daubechies, D);
   }
  
 //作業領域の確保(数量）
 gsl_wavelet_workspace *work;
 work = gsl_wavelet_workspace_alloc(siz);
 size_t *p = (size_t *)malloc(siz * sizeof(size_t));
 double *abs = (double *)malloc(siz * sizeof (double));
 if (abs == NULL || p== NULL){printf("メモリを確保できません"); exit(0);}
 
 //変換(初期設定,データ,進み幅,作業エリア）
 gsl_wavelet_transform_forward(w, out, 1, siz,work);
    
 //フィルタ作業
 for(i = 0; i < siz; i++) abs[i] = fabs(out[i]);
 gsl_sort_index(p, abs, 1, siz);
 for(i = 0; (i + fs) < siz; i++) out[p[i]] = 0;
    
 //逆変換
 gsl_wavelet_transform_inverse(w, out, 1, siz, work);

    //メモリ解放
 free(abs);
 free(p);
 gsl_wavelet_workspace_free(work);
 gsl_wavelet_free(w);
}
//----------------------------------------------------------------------------

まとめ

適用範囲を広くとりすぎたり、ｎ値を大きくしすぎるとバグが発生する可能性がありますので注意してください。

GSLをMT4で使う■■■

2012-01-12T23:23:00.005+09:00

再修正しました。2012/1/13
R以外で計算ライブラリーをMT4に導入する方法がないか調べてる内に、GSL(GNU Scientific Library)と言うものを発見しました。と言うことで今回は、GSLをMT4で使うことに挑戦してみました。

何はともあれまずこちらを・・

まずは、このサイトをご確認ください。慣れた人ならこれでほぼ完了します。
１．GSLをWindowsのVisual C++で使う（ごんざぶログ）を熟読
２．産業技術総合研究所富永氏によるマニュアルの和訳のGSL リファレンス・マニュアルの日本語訳を確認
３．MQL4（MT4）：DLLの作り方を公開しています（アメンボのブログ２）内の記事および
記事の置き場所アメンボのWEB―記事：・MT4（MQL4)用DLLの作り方.pdf
４．初めてのDLL(2)/関数作成篇（ご存じfaiさんの備忘秘録）

組込方法

上記の記事を参考（ほぼそのまま^^;）に中継用のDLLを作成し、GSLをMT4から使用する事にしました。

手順１

今回は、VC++2010を使用してみたので、まずは、Visual C++ 2010 Express（無料）をDL＋インストールします。
そして、VC++向けにコンパイルされたGSLをDLします。今回は、GSL_1.8__LCG_win32_vc71.tar.gzをDLしました。

手順２

まずは、GSL リファレンス・マニュアルの日本語訳を参考に取り込む関数を選択します。
今回は、第３１章ウェーブレット変換P461～を選択しました。
※参考コードも記載されていますので、導入しやすいと思います。
※注意：GSL リファレンス・マニュアルの日本語訳に記載されているサンプルコードは、C語で記載されていますが、VC++用のコードではありません。その為、VC++で使用する場合は、一部変更する必要があります。
例）
double *abs = malloc(10* sizeof (double));//というコードは、エラーが出ます。
double *abs = (double *)malloc(10 * sizeof (double));//という型宣言を追加する必要があります。

手順３

※ここに記載してあるのは、あくまでもDLL作成の最低設定です。詳細については、上記参照サイトを確認してください。

新規プロジェクトの作成

VC++2010を起動し【ファイル(F)】―【新規作成(N)】-【プロジェクト(P)】
Win32プロジェクトを選択後、名前(N)欄にプロジェクト名を記入-【OK】-【次へ】
※必要に応じ保存場所を変更。保存場所を覚えておく。

Win32アプリケーションウィザードにて（DLL）（空のプロジェクト）を選択-【OK】

プロジェクトが、立上ったらソリューションエクスプロラー内ソースファイルを右クリック-【追加】-【新しい項目】を選択。
【C++ファイル(.cpp)】-名前欄にファイル名を記入
※本来は、ヘッダーファイルなどに分割するが、今回はcppファイルのみを使用する。

GSLのインクルード

ここで一度VC++2010を終了後、先ほどDLしてきた、GSLファイルに移動し、解凍後最下層にある《includeフォルダ》及び《libフォルダ》をコピーし、VC++2010で作成したプロジェクトフォルダのC++ファイル(.ccp)があるフォルダ内にペーストする。

DEFファイルの作成

とりあえず、テキストエディタで空のファイルをプロジェクト名.defとし、C++ファイルがあるフォルダに作成する。

プロパティページの設定

※本来は、Debugモードで作成していくが、今回は説明短縮のため初めからReleaseで設定する。
ソリューション構成をReleaseに設定し、【プロジェクト(P)】-【プロパティ】を選択する。
【構成プロパティ】
【全般】━【文字セット】━（マルチバイド文字セットを使用する）
【C/C++】┳【プリプロセッサ】━【プリプロセッサの定義】━【(編集)】（GSL_DLL）を追加
┗【コード生成】━（マルチスレッド（/MT)に設定

【リンカー】┳【追加依存ファイル】━【(編集)】（.\lib\gsl.lib:.\lib\gslcblas.lib)を追加
┗【モジュール定義ファイル】━【(編集)】（先ほど作成したdefファイル名）を追加

コード記入

今回テスト用に記入したコードは、以下のとおりです。
※サンプルコードを少しいじっています。

#pragma once
#define WIN32_LEAN_AND_MEAN 
#include <Windows.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include ".\include\gsl\gsl_sort.h"
#include ".\include\gsl\gsl_wavelet.h"

BOOL APIENTRY DllMain(HANDLE hModule,DWORD ul_reason_for_call,LPVOID lpReserved)
{
//----
switch(ul_reason_for_call)
{
 case DLL_PROCESS_ATTACH:
 case DLL_THREAD_ATTACH:
 case DLL_THREAD_DETACH:
 case DLL_PROCESS_DETACH:
 break;
}
//----
return(TRUE);
}
//-----------------------------------------------------------------------------
__declspec(dllexport) void __stdcall DWT(double *input,double *out,int Ns,int D,int fs){
 int i;
 int siz = (int)pow(2.0,Ns);
 if(D%2==1)D++;
 if(D>20)D=20;
 
 //配列のコピー
 memcpy(out,input,sizeof(double)*siz); 
 
 //ウェーブレットの初期設定(ウェーブレット名,D値）
 gsl_wavelet *w;
 if(D==2){
  w = gsl_wavelet_alloc(gsl_wavelet_haar,D);
 }else{
  w = gsl_wavelet_alloc(gsl_wavelet_daubechies, D);
   }
  
 //作業領域の確保(数量）
 gsl_wavelet_workspace *work;
 work = gsl_wavelet_workspace_alloc(siz);
 size_t *p = (size_t *)malloc(siz * sizeof(size_t));
 double *abs = (double *)malloc(siz * sizeof (double));
 if (abs == NULL || p== NULL){printf("メモリを確保できません"); exit(0);}
 
 //変換(初期設定,データ,進み幅,作業エリア）
 gsl_wavelet_transform_forward(w, out, 1, siz,work);
    
 //フィルタ作業
 for(i = 0; i < siz; i++) abs[i] = fabs(out[i]);
 gsl_sort_index(p, abs, 1, siz);
 for(i = 0; (i + fs) < siz; i++) out[p[i]] = 0;
    
 //逆変換
 gsl_wavelet_transform_inverse(w, out, 1, siz, work);
}
//----------------------------------------------------------------------------

DEFファイルの内容を記入

以下の様に作成しました。

LIBRARY GSLwrapper

EXPORTS
 DWT

ビルドと配置

ビルドに成功したら、Releaseフォルダ内のプロジェクト名.dllとlibuフォルダ内のgel.dllおよびgslcblas.dllをコピーし、MT4のlibrariesフォルダにプロジェクト.dllをペーストしterminal.exe と同じフォルダ内にgel.dllおよびgslcblas.dllをペーストします。（追記）※教えて頂いた方ありがとうございます。

※再追記

上記コードをそのまま作動させるとメモリリークが発生するそうです。

修正方法は、コメント欄をご覧ください。

呼び出し側のMQL4のコードを作成

以下の様なサンプルコードを作成しました。

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                      DWT_GSL.mq4 |
//|                                        Copyright ｩ 2012, bighope |
//|                       http://expertadviser-bighope.blogspot.com/ |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright ｩ 2012, bighope"
#property link      "http://expertadviser-bighope.blogspot.com/"

#import "GSLwrapper.dll"
   void DWT(double& input[],double& out[],int Ns,int k,int fs);
#import

#property indicator_chart_window
#property indicator_buffers 1
#property indicator_color1 Yellow

extern int       N = 10;//対象データ数（２のＮ乗）
extern int       D = 4;//ウェーブレットD数※2は、Harr
extern int       max = 50;//最大値からどれだけ残すか
extern int       Shift = 0;//データのシフト
double IDWT[];
double in[];
double out[];
int    DWTPeriod ;
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator initialization function                         |
//+------------------------------------------------------------------+
int init()
  {
//---- indicators
   SetIndexStyle(0,DRAW_LINE);
   SetIndexBuffer(0,IDWT);
  
   DWTPeriod = MathPow(2,N);
   
   ArrayResize(in,DWTPeriod);
   ArrayResize(out,DWTPeriod);
//----
   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator deinitialization function                       |
//+------------------------------------------------------------------+
int deinit()
  {
//----
//----
   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator iteration function                              |
//+------------------------------------------------------------------+
int start()
  {
   int counted_bars=IndicatorCounted();
   if(counted_bars>0)return(0);
   ArrayInitialize(in,0.0);
   ArrayInitialize(out,0.0);
   for(int k=0;k<DWTPeriod;k++) in[k]=Open[k+Shift];
   
   DWT(in,out,N,D,max);
   
   for(k=0;k<DWTPeriod;k++)IDWT[Shift+k] = out[k];

   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+

手順４

MT4を作動させて、DWT_GSLを作動させてみる。
※インジケータのパラメータ【全般】の(ALL DLL imports) のチェックをいれること。

テストの結果、Experts欄に【 DWT_GSL USDJPY,M5: cannot load library 'GSLwrapper.dll' (error 126)】と表示されインジケータが作動しなかった。ちなみに、XP32bit、MT4.00 Build409 を使用しています。
~~上記のようにエラーが発生した場合は、librariesフォルダにPathを通すことで対応します。~~
【マイコンピュータ】右クリック―【プロパティ（R）】―【詳細設定】―【環境変数（N)】―【システム環境変数（S)】
【Pathを選択】―【編集】―一番最後に【;C:\Program Files\MetaTrader 4\experts\libraries】と記入
~~※デフォルト設定の場合です。各MT4によって調整が必要です。~~
~~※\は、￥マークの半角です。~~
~~※Pathを追加するだなので、既存の情報を変更しないように注意してください。~~
作業を終了後MT4を立ち上げると、インジケータが表示されます。

サンプル

今回は、VC++2010で説明しましたが、汎用性を考慮してVC++2008で作成した物を添付しておきます。
ご興味のある方は、こちらよりDLしてください。

まとめ

GSLを取り込むことで、作業の低減とバグの低減が可能になると思います。
今回、一番手こずった点は、cannot load library でことごとくDLLを読み取ることが出来なかったところです。
筆者自身、いろいろとOSをいじりすぎているのでもしかしたら、Pathを通す必要がないかもししれません。
もし、Pathを通すことなくDLLが読み込めたとしたらコメントが頂けると幸いです。

パターン認識の精度を向上させる。■■■

2011-12-25T01:36:00.002+09:00

今回は、前回の内容を用いて認証精度の向上を図ってみました。
実は、ウェーブレットの事を調べていて、別階級のウェーブレット係数は、そのままでは比較できない事、もし比較する場合には、変換作業が必要であることがわかりました。その変換作業を用いることで認証制度の向上に取り組んだわけです。

スケール係数の比較は不要

スケール係数の数値を変更して確認してみました。以下がその画像です。
※白線：無加工 ※黄線：スケール係数＋0.05 ※赤線：スケール係数＋0.1

この画像でわかるとおり、波形の形状には変化がなく、位置が変化したにすぎません。その為、パターン認証では不要な要素であることがわかります。

ウェーブレット係数の変換作業

まず、変換作業に使用する重みを作成しました。
これは、ウェーブレット変換する際に乗算されるsqr（1/√2＝0.70710678）を各階級に応じて除算するものです。

変換作業を画像で見てみると、以下の図のとおりとなります。

実際に使用するのは、黄線のように高周波成分を削除した形の物を使用するわけです。

認識精度の確認

前回のコードに上記コードを追加し、以下のコードを修正します。赤線が変更箇所です。
ちなみに、ｙ＝０から１に変更したのは、g[0]に格納されているスケール係数を排除するためです。

結果を見ると、上図が、変更前で下図が、変更後のチャートです。
※赤線：基本波形 ※黄色：一番近い過去の波形 ※白線：２・３番目に近い過去の線です。
【変更前】

【変更後】

使用した結果、1番近い過去の波形及び2番目と同じ波形を導いていますが、３番目の波形が異なることがわかります。（用いるデータが悪く変化がわかりづらい。。。orz）数値的には、悪くなっていますが、パターン認識の精度は、向上した、、、はずです。＾＾；

その他

３か月にわたり開催されたATC2011が修了しました。参加されたみなさん、お疲れ様でした。そして、応援して頂いた皆様、期待に応えられず申し訳ありません。今年は、第1週目にほぼ敗北宣言をするような結果になってしまいました。私の力量不足が招いた結果だと思っています。しかし、ATCへの参加は、面白いですよ＾＾；来年は、みなさんも参加されてはいかがでしょう？世界を相手に勝負できますよ(^o^)丿それでは、良いお年を！

『Expert advisor』は、おもしろい！

(Open-Close)のヒストグラムを再現してみました。

まずは、TIckVolumeの作成です。

次に密度分布の作成です。

いろいろなペアと時間で試してみました。

まとめ

外部エネルギーが加えられることによりエントロピーの増大が妨げられるとさ。。

はじめに

手順

まとめ

コード

なんとな～くWebRequest（）が使ってみたくなって。。。イベントタイマーを作ってみました。

準 備

実行してみると・・・

課題やら留意した点やら問題点

まとめ

new MT4 de SQLite3

はじめに

コード

まとめ

ボラティリティを手の中に・・

はじめに

tick_volumeの予測

ボラティリティの予測

課題

まとめ

Notepad++ de MQL4 Stage 2

【蛇足】

ｆ（ｘ）=a+bX1+cX2+dX3+eX4+fX5+gX6 で重回帰分析

【仕様説明】

【使い方】

【まとめ】

【ＰＲ】

【code】

Notepad++ de MQL4 (Function List 編)

【設定手順】

ロンドンコーリング手法の検証

コード化

検証結果

まとめ

ATC2012が終わりました。

結果報告

検証

たられば

まとめ

続・相関係数

コード化

表示・確認

まとめ

忘却型相関係数

変換

確認作業

まとめ

Notepad++ de MQL5

初めに

自動補完の設定

ハイライトの設定

ヘルプ（chm）の設定

コンパイラーの設定

その他

Notepad++ de MQL4

初めに

自動補完の設定

ハイライトの設定

コンパイラーの設定

まとめ

ATC2012開催前夜

ATC2010

ATC2011

ATC2012

まとめ

おまけ

ヒストリカルデータからエクスポートしたCSVファイルのカスタマイズ

【問題点】

GSLの乱数と確率密度関数を使ってみる。

ヘッダーの作成

使い方

まとめ

モンテカルロフィルタのサンプルを作ってみた。

どんなもの？

準　備