MQL4とMQL5のプログラム記事
取引戦略をプログラミングするためのMQL5言語を、ほとんどがコミュニティメンバーによって書かれた数多くの公開記事で学びます。記事は統合、テスター、取引戦略等のカテゴリに分けられていて、プログラミングに関連する疑問への解答を素早く見つけることができます。
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トレーディングシステム作成のための判別分析の利用
トレーディングシステムを開発するとき、たいていインディケータとそのシグナルの最良の組合せを選ぶのに問題が起こります。判別分析はそのような組合せを見つける方法の一つです。本稿では、マーケットデータ収集のための EA 開発例を提供し、f Statistica ソフトウェアにおいてFOREXマーケットに対する予測モデル構築のための判別分析の使用を解説します。
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第10部): プログラムリソースの作成と格納
この記事では、プログラムのソースコードにデータを保存し、それらから音声ファイルとグラフィックファイルを作成する方法について説明します。アプリケーションを開発するとき、多くの場合、音声と画像が必要です。MQL言語には、このようなデータを使用するいくつかの方法があります。
DirectXチュートリアル(第I部): 最初の三角形の描画
これはDirectXの紹介記事で、APIを使用した操作の詳細について説明しており、コンポーネントが初期化される順序を理解するのに役立つはずです。この記事には、DirectXを使用して三角形をレンダリングするためのMQL5スクリプトを作成する方法の例が含まれています。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第19回）：ZigZag Analyzer
すべてのプライスアクショントレーダーは、トレンドを確認し、転換点や継続の可能性があるレベルを見つけるために、トレンドラインを手動で使用します。本連載では、市場分析を簡単にするために、傾斜トレンドラインを描画することに特化したツールを紹介します。このツールは、トレーダーが効果的なプライスアクション評価に不可欠な主要トレンドとレベルを明確に示すことで、分析プロセスを簡素化します。
Pythonを使ったEAとバックテストのための感情分析とディープラーニング
この記事では、EAで使用するPythonによる感情分析とONNXモデルを紹介します。あるスクリプトはTensorFlowで学習させたONNXモデルをディープラーニング予測用に実行し、別のスクリプトはニュースのヘッドラインを取得し、AIを使用して感情を数値化します。
MQL5 クックブック：異なるプリントモードの使用
本稿は MQL5 クックブックシリーズの始まりです。プログラミングの最初の一歩を踏み出そうとしている方が徐々に新しい言語の知識を得ることができるようにシンプルな例を使って始めます。私自身、とても困難だったと言える最初にトレードシステムを設計しプログラムする上での努力を覚えています。それが私の人生で最初のプログラム言語だったという事実があります。それでも思ったより簡単であることが判り、かなり複雑なプログラムを作成できるまで数か月しかかかりませんでした。
ランダムサンドボックス
本稿は、インタラクティブな"サンドボックス"について書かれています。エクセルファイルが、ランダム化したエキスパートアドバイザーのバックテストデータをシュミレートします。読者の皆さんは、これを使えば、初期状態のMetaTraderが提供するEAパフォーマンスのメトリックスを探求する手助けとなり、より多くのことを理解できるようになります。本稿の文書はこの経験則を通じユーザーの皆さんに理解してもらえるように書かれています。
アラン・アンドリュースとその時系列分析手法
アラン・アンドリュースは、取引の分野において、現代世界で最も有名な「教育者」の一人です。彼の「ピッチフォーク」は、現代のほとんどの相場分析プログラムに搭載されています。しかし、ほとんどのトレーダーは、このツールが提供するチャンスのほんの一部も利用していません。その上、アンドリュースのオリジナルのトレーニングコースには、ピッチフォークだけでなく（ピッチフォークが主要な道具であることに変わりはないが）、他のいくつかの便利な構造についても説明があります。この記事では、アンドリュースがオリジナルのコースで教えていた驚異的なチャート分析法を紹介しています。画像がたくさん出てきますのでご注意ください。
ゲータ―オシレーター(Gator Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ
人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶ本連載の新しい記事では、ゲータ―オシレーターテクニカル指標を取り上げ、簡単な戦略を通じて取引システムを作成する方法について学びます。
MQL5を使用してカスタムドンチャンチャネル指標を作成する方法
価格周辺のチャネルを視覚化するために使用できるテクニカルツールは数多くあります。これらのツールの1つが、ドンチャンチャネル指標です。この記事では、ドンチャンチャネル指標を作成する方法と、EAを使用してカスタム指標としてそれを取引する方法を学びます。
MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方（第5回）： ケルトナーチャネルのボリンジャーバンド—指標シグナル
この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引（注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど）ができるEAまたは自動売買ロボットです。この記事では、2つの指標、この場合はケルトナーチャネルのボリンジャーバンド®からのシグナルを使用します。
外部アプリケーションで暗号を使用する
この記事では、MetaTraderや外部アプリケーションでのオブジェクトの暗号化/復号化について考えてみます。 今回の目的は、同じ初期データで同じ結果が得られる条件を決めることです。
単一チャート上の複数インジケータ(第01部): 概念
今日は、チャート上の個別の領域を占有せずに1つのチャートで同時に実行される複数のインジケータを追加する方法を学習します。多くのトレーダーは、一度に複数のインジケータ(例: RSI、STOCASTIC、MACD、ADX)を監視する、または場合によってはインデックスを構成している異なるアセットで監視することによって、自信を高めることができます。
MQL5入門（第17回）：トレンド反転のためのエキスパートアドバイザーの構築
この記事では、トレンドラインのブレイクアウトや反転を利用したチャートパターン認識に基づいて取引をおこなうMQL5のエキスパートアドバイザー(EA)の構築方法を初心者向けに解説します。トレンドラインの値を動的に取得し、プライスアクションと比較する方法を学ぶことで、読者は上昇・下降トレンドライン、チャネル、ウェッジ、トライアングルなどのチャートパターンを識別し取引できるEAを開発できるようになります。
データサイエンスとML（第31回）：取引のためのCatBoost AIモデルの使用
CatBoost AIモデルは、その予測精度、効率性、散在する困難なデータセットに対する頑健性により、機械学習コミュニティの間で最近大きな人気を博しています。この記事では、外国為替市場を打ち負かすために、この種のモデルをどのように導入するかについて詳しく説明します。
相対的活力指数による取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法についての連載の新しい記事へようこそ。今回は、相対的活力指数（RVI、Relative Vigot Index）という指標で、その方法を学びます。
誤信、パート１:資産管理は一番ではなく、あまり重要ではない
0.1ロットに基づく戦略の結果のテストの最初のデモは、フォーラムでは事実上標準になっています。プロからは「そこまで悪くない」というコメントを得て、初心者は「0.1」のテストが堅実な結果をもたらすと考え、肯定的な数学的予想が自動的にポジティブな結果を提供すると考え、攻撃的な資産管理を導入しようとしますl。どのような結果が得られるのか見てみましょう。それとともに、とてもためになるいくつかの人工的なバランスグラフを実行してみます。
DoEasyライブラリの時系列(第42部): 抽象指標バッファオブジェクトクラス
この記事では、DoEasyライブラリの指標バッファクラスの開発を開始します。さまざまな種類の指標バッファの開発の基礎として使用される抽象バッファの基本クラスを作成します。
MT4TerminalSync - MetaTrader 4 ターミナルの同期のためのシステム
本稿は『オペレーションシステム関数やその他プログラム作成手法を使用してMQL4 プログラムの機能を広げる』がテーマです。1つのソーステンプレートを基に複数のターミナルコピーを同期するタスクを実装するプログラムシステム例について説明します。
自己適応アルゴリズム(第III部)：最適化の放棄
履歴データに基づく最適化を使用してパラメータを選択する場合、真に安定したアルゴリズムを取得することは不可能です。安定したアルゴリズムは、常時、どんな取引商品で作業していても、必要なパラメータを認識している必要があります。予測や推測ではなく、確実に知っているべきです。
MetaTrader 5のトレードシグナル：PAMM アカウントへのよりよい代替手段
MetaTrader 5 が今トレードシグナルを備え、そのため投資家や幹事会社に力強いツールを提供できることをうれしく思います。成功しているトレーダーのトレードをフォローする間にも、ターミナルは自動でそれらをみなさんのアカウントに再生しているのです。
移動エントロピーを用いた時系列の因果分析
この記事では、統計的因果関係をどのように活用して予測変数を特定できるかを解説します。因果性と移動エントロピーの関連性を探り、2つの変数間で情報がどの方向に伝達されているかを検出するためのMQL5コードを紹介します。
母集団最適化アルゴリズム：重力探索アルゴリズム(GSA)
GSAは、無生物から着想を得た母集団最適化アルゴリズムです。アルゴリズムに実装されたニュートンの重力の法則のおかげで、その物体の相互作用をモデル化する高い信頼性によって、惑星系や銀河団の魅惑的なダンスを観察することができます。今回は、最も興味深く、独創的な最適化アルゴリズムの1つを考えてみます。また、宇宙物体の移動シミュレータも提示されています。
MQL5 クックブック：BookEvent の処理
本稿では BookEvent－マーケットデプスイベントの深さとその処理原則について考察します。「マーケットデプス」を処理するMQL プログラムが例となります。それはオブジェクト指向のアプローチで書かれています。処理結果はパネルとして、またマーケットデプスのレベルとして画面に表示されます。
ソーシャルテクノロジースタートアップの構築 パート1： MetaTrader 5 シグナルをツイートする
今日は MetaTrader 5 ターミナルを Twitter とリンクする方法を学習し、EA のトレードシグナルをツイートできるようにします。RESTful ウェブサービスに基づく PHP にソーシャルディシジョン支援システムを作成します。この考えはコンピュータ援用取引と呼ばれる自動トレーディングの特定の概念からきています。われわれは 別の方法でExpert Advisors によって自動でマーケットに出されるトレードシグナルをフィルターにかける人間のトレーダーの認知能力を欲しています。
母集団最適化アルゴリズム：侵入雑草最適化(IWO)
雑草がさまざまな条件で生き残る驚くべき能力は、強力な最適化アルゴリズムのアイデアになっています。IWO(Invasive Weed Optimization)は、以前にレビューされたものの中で最高のアルゴリズムの1つです。
グラフィカルインターフェイスXI：レンダリングされたコントロール(ビルド14.2)
ライブラリのこの新バージョンでは、すべてのコントロールが個別のOBJ_BITMAP_LABEL型のグラフィカルオブジェクトに描画されます。また、コードの最適化についても引き続き説明し、ライブラリの中核クラスの変更について説明します。
トレーダーキット：Drag Trader Library
この記事は、視覚的トレーディングのための機能を提供するDrag Trader Libraryについて紹介します。このライブラリは、簡単にどのようなエキスパートアドバイザーに仮想的に統合することができます。あなたのエキスパートが、ほんの数行のコードを書き加えるだけで、苦労なく自動トレーディング、インフォメーションシステムに変わります。
標準偏差による取引システムの設計方法を学ぶ
これは、MetaTrader 5取引プラットフォームで最も人気のあるテクニカル指標による取引システムの設計方法に関する連載の新しい記事です。この新しい記事では、標準偏差指標による取引システムの設計方法を学びます。
StringFormat()：レビューと既成の例
この記事では、PrintFormat()関数のレビューを続けます。StringFormat()を使った文字列の書式設定と、そのプログラムでのさらなる使用法について簡単に説明します。また、ターミナル操作ログに銘柄データを表示するためのテンプレートも作成します。この記事は、初心者にも経験豊富な開発者にも役立つでしょう。
離散ハートレー変換
この記事では、スペクトル分析と信号処理の方法の1つである離散ハートレー変換について説明します。信号のフィルタリング、スペクトルの分析などが可能になります。DHTの能力は離散フーリエ変換の能力に劣りません。ただし、DFTとは異なり、DHTは実数のみを使用するため、実際の実装がより便利であり、その適用結果はより視覚的です。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第14回）：シミュレーターの誕生(IV)
この記事ではシミュレーターの開発段階を続けます。 今回は、ランダムウォークタイプの動きを効果的に作成する方法を見ていきます。このような動きには非常に興味をそそられます。資本市場で起こるすべてのことの基礎がそれによって形成されるためです。さらに、市場分析をおこなう上で基本となるいくつかの概念についても理解を深めていきます。
ニューラルネットワークが簡単に（第46回）：目標条件付き強化学習(GCRL)
今回は、もうひとつの強化学習アプローチを見てみましょう。これはGCRL（goal-conditioned reinforcement learning、目標条件付き強化学習）と呼ばれます。このアプローチでは、エージェントは特定のシナリオでさまざまな目標を達成するように訓練されます。
ソースコードのトレーシング デバッギング 構造分析
実行されたコードのストラクチャーの作成とトレーシングの複雑な問題は、特に困難なく解決することができます。これは、MetaTrader5から可能になりました。これは、MQL5言語の新しい機能である、様々な複雑なデータ型の自動生成やローカルスコープ外に出た際の除去などのおかでです。この記事は、その方法論や、すぐ使えるツールを紹介します。
初心者からプロまでMQL5をマスターする（第3回）：複雑なデータ型とインクルードファイル
これはMQL5プログラミングの主な側面を説明する連載の第3回目です。この記事では、前回の記事で触れなかった複雑なデータ型について説明します。具体的には、構造体、共用体、クラス、および「関数」データ型を扱います。また、#includeプリプロセッサディレクティブを使ってプログラムにモジュール性を加える方法についても解説します。
テクニカル分析：何を分析するのか?
本稿では MetaTrader クライアント端末において利用可能なクオート表示の特殊性をいくつか分析してみます。本稿は一般論を述べるものでプログラムについては述べていません。
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第5部): ネッティング勘定イベント
前の記事では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。連載第5回では、取引イベントクラスとイベントコレクションを作成し、イベントをEngineライブラリの基本オブジェクトとコントロールプログラムチャートに送信しました。今回は、ライブラリをネッティング勘定で動作させます。
MQL5の高度な変数とデータ型
変数とデータ型は、MQL5プログラミングだけでなく、どのプログラミング言語でも非常に重要なトピックです。MQL5の変数とデータ型は、単純なものと高度なものに分類できます。単純なものについては前回の記事ですでに述べたので、今回は高度なものを特定し、それについて学ぶことにします。