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。
新着記事をフォローして、フォーラムでディスカッションしてください。
新しい記事を追加
取引の機会を逃しています。
- 無料取引アプリ
- 8千を超えるシグナルをコピー
- 金融ニュースで金融マーケットを探索
ビデオ：シンプルな自動取引 – MQL5でシンプルなエキスパートアドバイザーを作成する方法
私のコースの学生の大半は、MQL5を理解するのが本当に難しいと感じていました。これに加えて、彼らはいくつかのプロセスを自動化する簡単な方法を探していました。この記事に含まれる情報を読んで、今すぐMQL5のを使い始める方法を見つけてください。これまでに何らかの形のプログラミングをおこなったことがない場合でも、観察した前のイラストを理解できない場合でも.です。
ニューラルネットワークの実験（第6回）：価格予測のための自給自足ツールとしてのパーセプトロン
この記事では、パーセプトロンを自給自足の価格予測ツールとして使用する例として、一般的な概念と最もシンプルな既製のエキスパートアドバイザー(EA)を紹介し、その最適化の結果について説明します。
DoEasyライブラリの時系列(第47部): 複数銘柄・複数期間標準指標
この記事では、標準指標を操作する方法の開発を開始します。これにより、最終的には、ライブラリクラスに基づいて複数銘柄の複数期間の標準指標を作成できるようになります。さらに、「スキップされたバー」イベントを時系列クラスに追加し、ライブラリ準備関数をCEngineクラスに移動することで、メインプログラムコードからの過度の負荷を排除します。
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。
ニューラルネットワークが簡単に（第18部）：アソシエーションルール
この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。
MQL5の圏論（第10回）：モノイド群
MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。ここでは、モノイド集合を正規化して、より幅広いモノイド集合とデータ型にわたって比較しやすくする手段としてモノイド群を見ていきます。
チャート上のインタラクティブなコントロールを備えたインジケーター
この記事は、インジケーターインターフェイスに関する新しい視点を提供します。利便性を重視していきます。何年にもわたって数十の異なる取引戦略を試し、数百の異なるインジケーターをテストしてきた結果、この記事で共有したいいくつかの結論に達しました。
有用なテクノロジーカクテルでYour MQL5 顧客を驚嘆させる！
MQL5 はプログラマーに関数の完全セットとオブジェクト指向API を提供します。それらのお陰でプログラマーは MetaTrader 環境内で願うことを行うことができるのです。ただ「ウェブテクノロジー」は今日ひじょに特殊なことをしてなにか違ったもので顧客を驚かせる必要があったり、ただ MT5 「標準ライブラリ」の特定箇所をマスターする十分な時間がないなんらかの状況で救助にきてくれる極端に多才なツールです。今回の例題によりご自身の開発時間管理の仕方と同時にすばらしいテクノロジーカクテルを作成する方法を実用例をご紹介します。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第69部): チャットオブジェクトコレクションクラス
本稿からチャートオブジェクトコレクションクラスの開発を開始します。このクラスでは、サブウィンドウと指標とともにチャートオブジェクトのコレクションリストを保存し、選択したチャートとそのサブウィンドウ、または複数のチャートのリストを一度に操作する機能を提供します。
リニアなトレーディングシステムを指数に高める
本稿では MQL5 プログラマーの中級者にリニアなトレーディングシステム（固定ロット）からいわゆる指数の技術を簡単に実装することでより収益を上げる方法をお伝えします。これは結果として生じる資金曲線の成長が幾何学的または指数関数で放物線の形を取ります。特にラルフ・ビンス氏によって開発された実用的な「固定比率」のポジションサイジングの MQL5 のバリアントを実装します。
DoEasyライブラリの時系列(第45部): 複数期間指標バッファ
本稿では、複数期間モードと複数銘柄モードで使用する指標バッファオブジェクトおよびコレクションクラスの改善を始めます。現在の銘柄チャートの任意の時間枠からデータを受信して表示するためのバッファオブジェクトの使用を検討するつもりです。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第86部): グラフィカルオブジェクトコレクション - プロパティ変更の管理
本稿では、ライブラリ内のグラフィカルオブジェクトのプロパティ値の変更の追跡とともに、削除と名前変更を検討します。
単一チャート上の複数インジケータ(第02部): 実験1
前回の「単一チャート上の複数インジケータ」稿では、単一のチャートで複数のインジケータを使用する方法の概念と基本を説明しました。この記事では、ソースコードを提供して詳しく説明します。
データサイエンスと機械学習（第11回）：単純ベイズ、取引における確率論
確率を利用した取引は綱渡りのようなもので、正確さとバランス、そしてリスクに対する鋭い理解が必要です。取引の世界では、確率がすべてです。確率は、成功と失敗、利益と損失の違いになります。確率の力を活用することで、トレーダーは十分な情報に基づいた意思決定をおこない、リスクを効果的に管理し、経済的目標を達成することができます。つまり、経験豊富な投資家であれ、初心者のトレーダーであれ、確率を理解することは、取引の可能性を引き出す鍵になるのです。この記事では、確率を利用したエキサイティングな取引の世界を探求し、取引ゲームを次のレベルに引き上げる方法を紹介します。
MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発：TDDアプローチ（第4回）
この記事は、MQTTプロトコルのネイティブMQL5クライアントの開発ステップを説明する連載の第4回です。このセクションでは、MQTT v5.0のプロパティとは何か、そのセマンティクス、いくつかのプロパティの読み方について説明し、プロトコルを拡張するためにプロパティをどのように使用できるかの簡単な例を示します。
拡張MACD分析に基づいたトレーダーアシスタント
トレーダーアシスタントが、いかなるタイムフレームでの実際のトレーディングの最後の３つのバーにおいて、MACDステータスの拡張分析に基づいて、オープンポジションの判断を手伝います。バックテスティングにも使用できます。
ニューラルネットワークが簡単に（第14部）：データクラスタリング
前回の記事を公開してから1年以上が経過しました。アイデアを修正して新しいアプローチを開発するには、これはかなりの時間です。この新しい記事では、以前に使用された教師あり学習法から逸れようと思います。今回は、教師なし学習アルゴリズムについて説明します。特に、クラスタリングアルゴリズムの1つであるk-meansについて検討していきます。
MQL5のインタラクティブGUIで取引チャートを改善する（前編）：移動可能なGUI (I)
MQL5で動かせるGUIを作成するための包括的なガイドで、取引戦略やユーティリティでのダイナミックなデータ表現の力を解き放ちましょう。チャートイベントのコアコンセプトに触れ、同じチャート上にシンプルで複数の移動可能なGUIをデザインし、実装する方法を学びます。この記事では、GUIに要素を追加し、機能性と美しさを向上させるプロセスについても説明します。
われわれはいかにして MetaTrader シグナルサービスとソーシャルトレーディングを発展させたのでしょうか
われわれはシグナルサービスを強化し、メカニズムを改良し、新しい関数を追加し、欠陥を修正し続けています。2012年の MetaTrader シグナルサービスと現在の MetaTrader シグナルサービスはまったく異なる2つのサービスのようなものです。現在、特定バージョンの MetaTrader クライアントターミナルをサポートするサーバーのネットワークで構成される仮想ホスティングクラウドサービスを導入中です。
ニューラルネットワークが簡単に（第26部）：強化学習
機械学習の手法の研究を続けます。今回からは、もう1つの大きなテーマである「強化学習」を始めます。この方法では、モデルは問題を解決するためのある種の戦略を設定することができます。この強化学習の特性は、取引戦略を構築する上で新たな地平を切り開くものと期待されます。
自動で動くEAを作る（第15回）：自動化(VII)
自動化に関するこの連載を完結させるために、前回に引き続きトピックについて説明しましょう。EAを時計仕掛けのように動かすために、すべてがどのように組み合わされるかを見ていきます。
トレーダミネーター 3：売買ロボットの台頭
記事 "Dr. Tradelove..." で Expert Advisorを作成しました。それは選択済みのトレーディングシステムのパラメータを自立的に最適化するものです。それ以上に EAにある一つのトレーディングシステムのパラメータだけを最適化するのではなく、複数あるトレーディングシステムから最良のものを選ぶExpert Advisorを作成しようと決めました。それがどうなったか見ていきます。
一般的トレーディングシステムを基にした Expert Advisors と売買ロボット最適化の錬金術(パート5)
本稿では、先行記事で説明したトレーディングシステムを改良する方法を提供します。本稿は、Expert Advisor のプログラミング経験がいくらかすでにお持ちのトレーダーの方々にとって興味深いものとなるでしょう。
データサイエンスと機械学習（第08回）：:簡単なMQL5でのK平均法
データサイエンティストやトレーダーにとってデータマイニングは非常に重要です。多くの場合、データは私たちが思っているほど単純ではありません。人間の目は、データセット内のささいな基本パターンと関係を理解できません。k平均法アルゴリズムがその助けになるかもしれません。調べてみましょう...
AD（蓄積/分散、Accumulation/Distribution）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基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事へようこそ。今回は、AD（蓄積/分散、Accumulation/Distribution）という新しいテクニカル指標について学び、シンプルなAD取引戦略に基づいてMQL5取引システムを設計する方法を学びます。
MQL5入門（第11回）：MQL5の組み込みインジケーターの操作に関する初心者向けガイド(II)
RSI、MA、ストキャスティクスなどの複数のインジケーターを使用してMQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を開発し、隠れた強気および弱気のダイバージェンスを検出する方法を学びます。教育目的で、詳細な例および完全にコメントされたソースコードを用いて、効果的なリスク管理を実装し、取引を自動化する方法をご紹介します。
Connecting NeuroSolutions Neuronets
ニューロネットの作成に加え、NeuroSolutions ソフトウェアスウィートによりそれらを DLLとしてエクスポートすることが可能となります。本稿では、ニューロネット作成とDLL生成とそれを MetaTrader 5でのトレーディングのためExpert Advisor に連携する手順について述べています。
ニューラルネットワークが簡単に（第37回）：スパースアテンション(Sparse Attention)
前回は、アテンションメカニズムをアーキテクチャーに用いたリレーショナルモデルについて説明しました。これらのモデルの特徴の1つは、コンピューティングリソースを集中的に利用することです。今回は、セルフアテンションブロック内部の演算回数を減らす仕組みの1つについて考えてみたいと思います。これにより、モデルの一般的なパフォーマンスが向上します。
独自のLLMをEAに統合する（第4部）：GPUを使った独自のLLMの訓練
今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。
MQL5 Market 一周年
MQL5 Marketがサービスを開始して、１年が経過しました。新しいサービスをMetaTrader5プラットフォームにおけるテクニカルインジケーターやトレーディングシステムの巨大ストアに変える困難な一年でした。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第87部): グラフィカルオブジェクトコレクション - プロパティ変更の管理
本稿では、標準のグラフィカルオブジェクトイベントの追跡作業を継続し、ユーザがターミナルで開いたチャートに配置されたグラフィカルオブジェクトのプロパティの変更を制御できる機能を作成します。
MQL5の電子テーブル
本稿では、第一ディメンションに異なるタイプのデータを含む動的二次元配列クラスについて述べていきます。テーブル形式でデータを格納すると、整理の幅広い問題を解決し、異なるタイプの広範囲におよぶ情報を格納および処理するのに好都合です。テーブルに連携する機能性を実装するクラスのソースコードは本稿に添付があります。
OBVによる取引システムの設計方法を学ぶ
今回は、初心者向けのシリーズとして、人気のあるいくつかの指標をもとに取引システムを設計する方法について、新しい記事をお届けします。今回は、新しい指標であるOBV (On Balance Volume)を学び、その使い方とそれに基づいた取引システムの設計を学びます。
ビデオ：MetaTrader5とMQL5での簡単な自動売買の設定方法
このビデオコースでは、MetaTrader 5をダウンロード、インストールして自動売買のために設定する方法を学びます。また、チャートの設定や自動売買のオプションの調整方法についても学びます。最初のバックテストをおこないます。このコースの終わりには、画面の前に座らなくても、24時間365日自動的に取引できるエキスパートアドバイザー(EA)をインポートする方法が分かります。
Bulls Power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を学ぶ連載の新しい記事へようこそ。この新しい記事では、Bulls Power（ブルパワー ）テクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学びます。
アルーン（Aroon）取引システムの構築とテスト
この記事では、指標の基本を学んだ後、どのようにアルーンの取引システムを構築できるかを学び、アルーンの指標に基づいた取引システムを構築するために必要なステップを紹介します。この取引システムを構築した後、利益が出るのかさらに最適化が必要なのかをテストします。
初心者からエキスパートへ：MQL5での共同デバッグ
問題解決は、MQL5でのプログラミングのような複雑なスキルを習得するための簡潔なルーチンを確立することができます。このアプローチでは、問題解決に集中しながら、同時にスキルアップを図ることができます。問題に取り組めば取り組むほど、高度な専門知識が脳に伝達されます。個人的には、デバッグはプログラミングをマスターするための最も効果的な方法だと思っています。今日は、コードクリーニングのプロセスを紹介し、乱雑なプログラムをクリーンで機能的なものに変えるための最善のテクニックについて解説します。この記事を読んで、貴重な洞察を発見してください。
MQL5 クックブック：オーバーフィットの影響低減とクオート不足への対処
どのようなトレーディング戦略を使っていようと、将来の収益を確保するためどのパラメータを選択すべきかという疑問は常にあるものです。本稿は同時に複数のシンボルパラメータを最適化する機能を備えたExpert Advisor 例を提供します。この方法はパラメータのオーバーフィットによる影響を軽減し、1個のシンボルからのデータが調査に十分でない場合に対処するものです。
