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ログレコードをマスターする（第1回）：MQL5の基本概念と最初のステップ

ログレコードをマスターする（第1回）：MQL5の基本概念と最初のステップ

MetaTrader 5 — 例 | 4 4月 2025, 14:45
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joaopedrodev
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はじめに

新たな旅の始まりへようこそ。この記事は、MQL5言語で開発する方向けに、ログ操作のライブラリを段階的に作成するという特別な連載の最初の記事です。アイデアはシンプルですが、野心的なものです。それは、堅牢で柔軟性があり、高品質なツールを提供し、エキスパートアドバイザー(EA)のログ記録と分析をより実用的で効率的、そして強力なものにすることです。

現在、MetaTrader 5には標準のログ機能があり、端末の起動、サーバー接続、環境の詳細など、基本的な監視機能を提供しています。しかし、正直に言うと、これらのログはEA開発の特殊なニーズに対応するものではありません。実行中のEAの挙動を詳細に把握しようとすると、制限が生じます。精度や制御が不十分であり、カスタマイズの柔軟性が欠けているため、必要な情報を記録するには不便です。

そこで、この連載ではさらに一歩踏み込んだアプローチを取ります。ゼロから完全にカスタマイズ可能なログシステムを構築し、重要なイベント、エラー追跡、パフォーマンス分析、さらには将来の調査のための特定の情報を保存することが可能になります。もちろん、これらすべては、シナリオが要求する組織的かつ効率的な方法で実行されます。

しかし、それはコードだけの問題ではありません。本連載はキーボードの域を超えています。ロギングの基礎を探り、「方法」の前に「理由」を理解し、設計のベストプラクティスについて話し合い、機能的であるだけでなく、エレガントで直感的なものを一緒に構築します。結局のところ、ソフトウェアを作成するということは、問題を解決することだけではなく、芸術でもあるのです。



ログとは何か

機能的に言えば、ログとはシステムやアプリケーションが絶えず生成するイベントの時系列記録です。すべてのリクエスト、発生したエラー、EAが下した決定の一つ一つを記録した、いわば目撃証言のようなものです。開発者がプロセスのどこで問題が発生したのかを追跡する際、ログが最初の手がかりになります。ログがなければ、システム内部で何が起きているのかを解釈することは、暗闇の中で迷路をさまようようなものです。

実際のところ、私たちはますますデジタル世界に囲まれ、システムは単なるツールではなく、コードが息づく世界の中で欠かせない歯車となっています。例えば、即時通信、ミリ秒単位の金融取引、工業プラントの自動制御などを考えてみてください。ここでは「信頼性」は贅沢品ではなく、必須条件です。しかし、システムが正常に動作しなくなったとき、どこから問題を探し始めればよいのでしょうか。その答えが「ログ」です。ログは、私たちが「システム」と呼ぶブラックボックスの中にある「目」と「耳」なのです。

例えば、自動売買を行うEAが、サーバーへの大量のリクエスト送信に失敗したとします。突然、リクエストの拒否が発生します。もしログが適切に設計されていなければ、ただ推測を繰り返すしかありません。サーバーが過負荷なのか？EAの設定ミスなのか？しかし、しっかりとしたログがあれば、問題の「干し草の山」を見つけるだけでなく、その中の「一本の針」——認証エラーなのか、タイムアウトなのか、それともリクエスト数が過剰だったのか——を特定することができます。

とはいえ、ログが万能というわけではありません。適切な基準を持たずに記録を増やしてしまうと、無関係なデータが蓄積し、ストレージコストが膨れ上がるだけでなく、最悪の場合、機密情報が漏洩するリスクもあります。さらに、ログをただ記録するだけでは不十分で、それを適切に設定し、正しく解釈できなければなりません。さもなければ、本来は「道しるべ」となるべきログが、ただの雑音と化し、問題解決どころか混乱を招くことになりかねません。

ログを深く理解するということは、それが単なるツールではなく、システムが何を語ろうとしているのかを明確に示す「無言のパートナー」であることを認識することでもあります。そして、どんな優れたパートナーシップにおいても重要なのは、「いかにして耳を傾けるか」です。

実用的に言えば、ログはシステム内で発生した特定のイベントを記録したテキストデータの集まりです。通常、以下のような情報が含まれます。

  • イベントの日時：何がいつ発生したかを記録
  • イベントタイプ：エラー、警告、情報、デバッグなど
  • 説明メッセージ：発生した事象の詳細な説明
  • 追加のコンテキスト：発生時の変数の値、チャートの時間枠やシンボル情報、使用したパラメータの値など



ログを使用する利点

以下では、ログを活用することで得られる主な利点を詳しく解説し、ログがどのように運用の最適化とEAの効率向上に貢献するのかを紹介します。

1. デバッグとトラブルシューティング

適切に設計されたログがあれば、状況は一変します。ログは「何が悪かったのか」だけでなく、「なぜ、どのようにして問題が発生したのか」まで明確に示します。以前は漠然としていたエラーが、追跡・分析・修正可能な具体的な情報へと変わります。それはまるで、問題発生時のあらゆる重要な詳細を拡大して見せてくれる虫眼鏡を持っているようなものです。

例えば、あるリクエストが予期せず失敗したとします。ログがなければ、その原因は単なる偶然と見なされ、解決策も推測に頼らざるを得ません。しかし、詳細なログがあれば話は変わります。エラーメッセージが明確な手がかりとなり、リクエストのパラメータ、サーバーのレスポンス、予期しないタイムアウトといった貴重なデータが付随して記録されます。このようなコンテキスト情報は、エラーの原因を明確にするだけでなく、適切な解決策へと導く道しるべとなるのです。

以下に、実際のエラーログの例を示します。

[2024-11-18 14:32:15] ERROR : Limit Buy Trade Request Failed - Invalid Price in Request [10015 | TRADE_RETCODE_INVALID_PRICE]

このログは、サーバーへのリクエスト送信時に発生したエラーの詳細を正確に示しています。エラーコード10015は、リクエストでの無効な価格エラーを意味します。これにより、EAの開発者は、エラーがどの注文で発生したのかを特定できます。この例では、指値買い注文を送信しようとした際にエラーが発生したことがわかります。

2. 監査とコンプライアンス

ログは、セキュリティ標準およびポリシーの監査とコンプライアンス遵守において不可欠な役割を果たします。特に金融業界のように機密データを扱う分野では、詳細な記録の保持は単なる業務整理にとどまらず、法規制への適合という重要な要件となります。

ログは、誰が・いつ・どの情報にアクセスし・何を行ったのかといった、あらゆる重要なアクションを記録する確かな証跡となります。これにより、システムの透明性が向上するだけでなく、セキュリティインシデントや不正行為の調査においても強力なツールとなります。適切に設計されたログがあれば、不審なアクティビティの特定が曖昧な課題ではなく、明確で効率的なプロセスとなり、システム全体の信頼性と安全性を大幅に向上させることができます。

3. パフォーマンス監視

ログの使用は、システムのパフォーマンス監視においても不可欠です。システムのパフォーマンス監視特に、応答時間と効率が最重要視される実稼働環境では、ログを活用することでEAの動作状況をリアルタイムで追跡できます。パフォーマンスログには、注文の応答時間、リソースの使用状況（CPU、メモリ、ディスクなど）、エラー率といった情報が含まれます。そこから、コードの最適化などの修正アクションを実行できます。

以下は、パフォーマンスログの例です。

[2024-11-18 16:45:23] INFO - Server response received, EURUSD purchase executed successfully | Volume: 0.01 | Price: 1.01234 | Duration: 49 ms

4.自動化とアラート

自動化は、ログの大きな利点の1つとして際立っており、特に監視および分析ツールと統合された場合にその真価を発揮します。適切に構成されたログシステムを使用すると、重大なイベントが検出されると即座に自動アラートを発信し、EAによって引き起こされた障害、エラー、さらには大きな損失について開発者に速やかに通知できます。

これらのアラートは単なる警告にとどまらず、電子メールやSMSで送信したり、管理プラットフォームに統合したりすることで、迅速かつ的確な対応を可能にします。この高度な自動化により、急速に拡大する可能性のある問題からシステムを保護し、開発者が事前に対応策を講じることで影響を最小限に抑え、環境の安定性を確保できるようになります。

以下は、アラートを含むログの例です。

[2024-11-18 19:15:50] FATAL - CPU usage exceeded 90%, immediate attention required.

つまり、ログの利用価値は、EAで何が起こっているかに関する単なる情報記録にとどまりません。デバッグ、パフォーマンス監視、セキュリティ監査、アラート自動化といった多方面で強力なツールとなり、EAのインフラストラクチャを効率的に管理する上で欠かせない存在となります。



ライブラリ要件の定義

開発を始める前に、何を達成したいのかという明確なビジョンを確立することが重要です。こうすることで、やり直しを回避し、ライブラリがそれを使用する人々の真のニーズを満たすことを保証できます。これを念頭に置いて、このログ処理ライブラリが提供すべき主な機能をリストしました。

  1. シングルトン

    ライブラリは、すべてのインスタンスが同じログオブジェクトにアクセスできるように、シングルトンデザインパターンを実装する必要があります。これにより、コードのさまざまな部分にわたるログ管理の一貫性が確保され、リソースの不必要な重複が回避されます。次の記事ではこれについてさらに詳しく説明します。

  2. データベースストレージ

    すべてのログをデータベースに保存し、データに対するクエリを実行できるようにしたいと考えています。これは、履歴、監査を分析し、さらには行動パターンを特定するための重要な機能です。

  3. 異なる出力

    ライブラリは、次のようなさまざまな方法でログを表示する柔軟性を提供する必要があります。

    • コンソール
    • 端末
    • ファイル
    • データベース

    この多様性により、それぞれの状況に最も便利な形式でログにアクセスできるようになります。

  4. ログレベル

    メッセージを重大度に応じて分類するために、さまざまなログレベルをサポートする必要があります。レベルには以下が含まれます。

    • DEBUG：デバッグのための詳細なメッセージ
    • INFO：システムの動作に関する一般的な情報
    • ALERT：注意が必要だが、重大ではない状況に関するアラート
    • ERROR：システムの一部に影響するが、継続性は維持されるエラー
    • FATAL：システムの実行を中断する重大な問題

  1. カスタムログ形式

    ログメッセージの形式をカスタマイズできるようにすることが重要です。例は次のようになります。

    ([{timestamp}] {level} : {origin} {message})

    これにより、各プロジェクトの特定のニーズに合わせて出力を柔軟に調整できるようになります。

  2. ログのローテーション

    ログファイルの無制限な増加を回避するために、ライブラリはローテーションシステムを実装し、ログを毎日または特定のサイズに達した後に別のファイルに保存する必要があります。

  3. 動的データ列

    重要な機能は、動的なメタデータをJSON形式で保存できることです。このデータには、メッセージが記録された時点でのExpertAdvisor固有の情報が含まれる場合があり、ログのコンテキストが充実します。

  4. 自動通知

    ライブラリは、FATALなどの特定の重大度レベルで通知を送信できる必要があります。これらのアラートは以下から送信できます。

    • Eメール
    • SMS
    • 端末アラート

    これにより、重要な問題について責任者に直ちに通知されるようになります。

  5. コード長測定

    最後に、コードスニペットの長さを測定する機能を組み込むことが重要です。これにより、パフォーマンスのボトルネックを特定し、プロセスを最適化できるようになります。

これらの要件は、このライブラリの開発の基盤となります。実装を進めていく中で、各機能がどのように構築され、全体に統合されるかを検討していきます。この構造化されたアプローチは、集中力を維持するのに役立つだけでなく、最終製品が堅牢で柔軟性があり、MQL5環境のEA開発者のニーズに適応できることを保証します。



プロジェクトベースの構築

要件が明確に定義されたので、次のステップはプロジェクトの基盤の構築を開始することです。ファイルとフォルダを正しく整理することは、コードをモジュール化し、理解しやすく、保守しやすい状態に保つために重要です。これを念頭に置いて、ログライブラリのディレクトリとファイルの初期構造の作成を始めましょう。

最初のステップは、ログライブラリに関連するすべてのファイルを保存するIncludesフォルダ内に新しいフォルダを作成することです。これをおこなうには、画像に示すように、[ナビゲーション]タブのIncludesフォルダを右クリックし、[新しいフォルダ]オプションを選択します。

その後、このフォルダに「Logify」という名前を付けます。次に、フォルダ上でマウスの右ボタンを押し、[新しいファイル]オプションを選択して、ライブラリの最初のメインファイルを作成します。

新しいファイルのオプションを含むウィンドウが表示されます。[新しいクラス]オプションを選択して[次へ]を押すと、次のウィンドウが表示されます。

パラメータを入力すると、クラス名はCLogifyになります。その後、作成者名とリンクを変更しましたが、これらのパラメータはクラスには関係ありません。最終的には以下のようになります。

[完了]を押すと新しいファイルが作成されます。メインライブラリファイルへの完全なパスは<Include/Logify/Logify.mqh>になります。ファイルコードは次のようになります。
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                       Logify.mqh |
//|                                                     joaopedrodev |
//|                       https://www.mql5.com/ja/users/joaopedrodev |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "joaopedrodev"
#property link      "https://www.mql5.com/ja/users/joaopedrodev"
#property version   "1.00"
class CLogify
  {
private:

public:
                     CLogify();
                    ~CLogify();
  };
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
CLogify::CLogify()
  {
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
CLogify::~CLogify()
  {
  }
//+------------------------------------------------------------------+

同じ手順に従って、他の2つのファイルを作成します。

  • LogifyLevel.mqh：使用されるログレベルの列挙型を定義
  • LogifyModel.mqh：各ログの詳細情報を保存するデータ構造体

最終的に、フォルダとファイル構造は次のようになります。

|--- Logify
|--- Logify.mqh
|--- LogifyLevel.mqh
|--- LogifyModel.mqh

基本構造と初期ファイルを作成すると、ログライブラリの機能的な骨組みが完成します。



重大度レベルの作成

ここではLogifyLevel.mqhファイルを使用します。このファイルは、ログが持つことができるさまざまな重大度レベルを列挙体にカプセル化して定義します。使用される列挙型のコードは次のとおりです。

enum ENUM_LOG_LEVEL
  {
   LOG_LEVEL_DEBUG = 0,    // Debug
   LOG_LEVEL_INFOR,        // Infor
   LOG_LEVEL_ALERT,        // Alert
   LOG_LEVEL_ERROR,        // Error
   LOG_LEVEL_FATAL,        // Fatal
  };

説明

  • 列挙：列挙型の各値は、LOG_LEVEL_DEBUG（最も重大でない）からLOG_LEVEL_FATAL（最も重大）までの範囲のログの重大度レベルを表します。
  • 使いやすさ：この列挙型は、ログをさまざまなレベルに分類し、重大度に基づいてフィルタリングや特定のアクションを容易にするために使用されます。



データモデルの作成

ここで、ライブラリで処理されるログ情報を格納するためのデータ構造を作成しましょう。この構造はLogifyModel.mqhファイルに保存され、システムによってキャプチャされたすべてのログを保存するための基礎として機能します。

以下は、タイムスタンプ（イベントの日時）、ソース（ログが生成された場所）、ログメッセージ、追加のメタデータなど、各ログエントリの重要なデータを格納する構造体MqlLogifyModelを定義するコードです。

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                  LogifyModel.mqh |
//|                                                     joaopedrodev |
//|                       https://www.mql5.com/ja/users/joaopedrodev |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "joaopedrodev"
#property link      "https://www.mql5.com/ja/users/joaopedrodev"
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
#include "LogifyLevel.mqh"
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
struct MqlLogifyModel
  {
   ulong timestamp;        // Date and time of the event
   ENUM_LOG_LEVEL level;   // Severity level
   string origin;          // Log source
   string message;         // Log message
   string metadata;        // Additional information in JSON or text
   
   MqlLogifyModel::MqlLogifyModel(void)
     {
      timestamp = 0;
      level = LOG_LEVEL_DEBUG;
      origin = "";
      message = "";
      metadata = "";
     }
   MqlLogifyModel::MqlLogifyModel(ulong _timestamp,ENUM_LOG_LEVEL _level,string _origin,string _message,string _metadata)
     {
      timestamp = _timestamp;
      level = _level;
      origin = _origin;
      message = _message;
      metadata = _metadata;
     }
  };
//+------------------------------------------------------------------+

データ構造体の説明

  • timestamp：イベントの日付と時刻を格納するulong値。このフィールドには、ログエントリが作成された時点のログのタイムスタンプが入力されます。
  • level：メッセージの重大度レベル
  • origin：ログのソースを識別する文字列フィールド。これは、システムのどの部分がログメッセージを生成したか（モジュールまたは関数の名前など）を判断するのに役立ちます。
  • message：システムで発生したイベントまたはアクションを説明する、文字列型のログメッセージ自体。
  • metadata：ログに関する追加情報を保存する追加フィールド。これは、イベントに関連する追加データを含むJSONオブジェクトまたは単純なテキスト文字列になります。これは、実行パラメータやシステム固有のデータなどのコンテキスト情報を保存するのに便利です。

コンストラクタ

  • デフォルトコンストラクタは、すべてのフィールドを空の値またはゼロで初期化します。
  • パラメータ化されたコンストラクタを使用すると、タイムスタンプ、ソース、メッセージ、メタデータなどの特定の値をフィールドに直接入力して、MqlLogifyModelのインスタンスを作成できます。



メインクラスCLogifyの実装

ここで、ログの管理と表示の中核となるログライブラリのメインクラスであるCLogifyを実装します。このクラスには、さまざまなログレベルのメソッドと、他のすべてのメソッドで使用されるAppendと呼ばれる汎用メソッドが含まれています。

クラスはLogify.mqhファイルで定義され、次のメソッドが含まれます。

//+------------------------------------------------------------------+
//| class : CLogify                                                  |
//|                                                                  |
//| [PROPERTY]                                                       |
//| Name        : Logify                                             |
//| Heritage    : No heritage                                        |
//| Description : Core class for log management.                     |
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
class CLogify
  {
private:
   
public:
                     CLogify();
                    ~CLogify();
   
   //--- Generic method for adding logs
   bool              Append(ulong timestamp, ENUM_LOG_LEVEL level, string message, string origin = "", string metadata = "");
   
   //--- Specific methods for each log level
   bool              Debug(string message, string origin = "", string metadata = "");
   bool              Infor(string message, string origin = "", string metadata = "");
   bool              Alert(string message, string origin = "", string metadata = "");
   bool              Error(string message, string origin = "", string metadata = "");
   bool              Fatal(string message, string origin = "", string metadata = "");
  };
//+------------------------------------------------------------------+
//| Constructor                                                      |
//+------------------------------------------------------------------+
CLogify::CLogify()
  {
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Destructor                                                       |
//+------------------------------------------------------------------+
CLogify::~CLogify()
  {
  }
//+------------------------------------------------------------------+
クラスメソッドは、Print関数を使用してコンソールにログを表示するために実装されます。後で、これらのログをファイル、データベース、グラフなどの他の出力に送信できます。
//+------------------------------------------------------------------+
//| Generic method for adding logs                                   |
//+------------------------------------------------------------------+
bool CLogify::Append(ulong timestamp,ENUM_LOG_LEVEL level,string message,string origin="",string metadata="")
  {
   MqlLogifyModel model(timestamp,level,origin,message,metadata);
   string levelStr = "";
   switch(level)
     {
      case LOGIFY_DEBUG: levelStr = "DEBUG"; break;
      case LOGIFY_INFO:  levelStr = "INFO";  break;
      case LOGIFY_ALERT: levelStr = "ALERT"; break;
      case LOGIFY_ERROR: levelStr = "ERROR"; break;
      case LOGIFY_FATAL: levelStr = "FATAL"; break;
     }
   
   Print("[" + TimeToString(timestamp) + "] [" + levelStr + "] [" + origin + "] - " + message + " " + metadata);
   return(true);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Debug level message                                              |
//+------------------------------------------------------------------+
bool CLogify::Debug(string message,string origin="",string metadata="")
  {
   return(this.Append(TimeCurrent(),LOG_LEVEL_DEBUG,message,origin,metadata));
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Infor level message                                              |
//+------------------------------------------------------------------+
bool CLogify::Infor(string message,string origin="",string metadata="")
  {
   return(this.Append(TimeCurrent(),LOG_LEVEL_INFOR,message,origin,metadata));
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Alert level message                                              |
//+------------------------------------------------------------------+
bool CLogify::Alert(string message,string origin="",string metadata="")
  {
   return(this.Append(TimeCurrent(),LOG_LEVEL_ALERT,message,origin,metadata));
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Error level message                                              |
//+------------------------------------------------------------------+
bool CLogify::Error(string message,string origin="",string metadata="")
  {
   return(this.Append(TimeCurrent(),LOG_LEVEL_ERROR,message,origin,metadata));
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Fatal level message                                              |
//+------------------------------------------------------------------+
bool CLogify::Fatal(string message,string origin="",string metadata="")
  {
   return(this.Append(TimeCurrent(),LOG_LEVEL_FATAL,message,origin,metadata));
  }
//+------------------------------------------------------------------+

基本的なログを表示するための主要な構造とメソッドができたので、次のステップでは、それらが正しく動作することを確認するためのテストを作成します。繰り返しになりますが、ファイル、データベース、グラフなど、さまざまな種類の出力のサポートは後で追加される予定です。



テスト

Logifyライブラリでテストを実行するには、専用のEAを作成します。まず、expertsディレクトリ内に「Logify」という新しいフォルダを作成します。このフォルダにすべてのテストファイルが含まれます。次に、初期構造を持つLogifyTest.mq5ファイルを作成します。
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                   LogifyTest.mq5 |
//|                                  Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. |
//|                                             https://www.mql5.com |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd."
#property link      "https://www.mql5.com"
#property version   "1.00"
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert initialization function                                   |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
  {
//---
   
//---
   return(INIT_SUCCEEDED);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert deinitialization function                                 |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnDeinit(const int reason)
  {
//---
   
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert tick function                                             |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick()
  {
//---
   
  }
//+------------------------------------------------------------------+

メインライブラリファイルをインクルードし、CLogifyクラスをインスタンス化します。

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
#include <Logify/Logify.mqh>
CLogify logify;

OnInit関数で、利用可能なすべてのレベルをテストするためのログ呼び出しを追加します。

//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert initialization function                                   |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
  {
//---
   logify.Debug("RSI indicator value calculated: 72.56", "Indicators", "Period: 14");
   logify.Infor("Buy order sent successfully", "Order Management", "Symbol: EURUSD, Volume: 0.1");
   logify.Alert("Stop Loss adjusted to breakeven level", "Risk Management", "Order ID: 12345678");
   logify.Error("Failed to send sell order", "Order Management", "Reason: Insufficient balance");
   logify.Fatal("Failed to initialize EA: Invalid settings", "Initialization", "Missing or incorrect parameters");
//---
   return(INIT_SUCCEEDED);
  }
//+------------------------------------------------------------------+

コードを実行すると、MetaTrader 5端末に予想されるメッセージが以下のように表示されます。



結論

結論として、Logifyライブラリはすべてのログレベルにおいて正常に機能し、ログメッセージを正しく表示することが確認されました。この基本構造により、整理された拡張可能なログ管理が可能となり、将来的にはデータベース、ファイル、グラフとの統合など、さらなる改善が期待できます。

Logifyはモジュール式の実装と直感的な使いやすさを兼ね備え、MQL5アプリケーションのログ管理をより柔軟かつ明確にします。今後の発展としては、代替出力の追加や、ライブラリの動作をカスタマイズするための動的設定の導入などが考えられます。次回の記事もお楽しみに。

MetaQuotes Ltdにより英語から翻訳されました。
元の記事: https://www.mql5.com/en/articles/16447

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