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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Rebuyのアルゴリズム：効率を上げるための数学モデル
この記事では、取引システムの効率をより深く理解するためにRebuyアルゴリズムを使用し、数学と論理を使用して取引効率を向上させる一般的な原則に着手し、どのような取引システムでも制約なく使用するという観点から、最も非標準的な、効率を高める方法を適用します。
DoEasy - コントロール（第31部）：ScrollBarコントロールのコンテンツのスクロール
この記事では、水平スクロールバーのボタンを使用してコンテナのコンテンツをスクロールする機能を実装します。
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。
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。
Expert Advisor動作中のバランス曲線勾配調整
トレードシステムのルールを見つけ、それをExpert Advisorにプログラムするのが仕事の半分です。Expert Advisorはトレーディング結果を集積するので、いくらかの処理を修正する必要があります。本項では、バランス曲線の勾配測定のフィードバックを作成することで、Expert Advisorのパフォーマンスを向上させる方法の一つについて述べます。
グラフィカルインタフェースX：レンダーテーブルの新機能(ビルド9)
今日までは、ライブラリの最も高度なテーブルはCTableでした。このテーブルは、OBJ_EDIT型のエディットボックスから組み立てられており、さらなる開発は難しいです。したがって、機能の最大化においては、ライブラリ開発の現段階を考慮しても、CCanvasTable型のレンダーテーブルを開発する方が賢明です。その現バージョンはまったく使えない状態ですが、この記事から始めて状況を改善していきましょう。
MQL5：あなたもこの言語の達人になれます
この記事は自己インタビューのようなもので、私がどのようにMQL5言語への第一歩を踏み出したかをお話しします。どうすれば優れたMQL5プログラマーになれるかをお見せして、この偉業を達成するために必要なベースについて説明します。唯一の前提条件は学ぶ意欲です。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第39回）：RSI (Relative Strength Index)
RSIは、モメンタムオシレーターとして人気があり、最近の価格変動のペースと大きさを測定し、証券価格の過大評価と過小評価の状況を評価します。スピードと大きさに関するこれらの洞察は、反転ポイントを定義する上で鍵となります。このオシレーターを別のカスタムシグナルクラスで動作させ、そのシグナルの特徴を調べてみましょう。まず、ボリンジャーバンドについてのまとめから始めます。
2013 年第三四半期 MetaTrader AppStore 実績
また四半期が経過したところで、 MetaTrader AppStore の実績を集計することにしました。MetaTrader AppStore は MetaTrader の売買ロボットおよびテクニカルインディケータの最大ストアです。報告対象四半期の終わりまでに「マーケット」には 500 人以上の開発者が 1,200 以上のプロダクツを出しました。
RSS フィードによるトレードシグナルの送信
みなさんのコミュニティのメンバーと今すぐコミュニケーションをする有名な方法である RSS FEEDS として、トレードシグナルを送信する方法は私のアイデアです。
MQL5で動的な多銘柄多期間の相対力指標(RSI)指標ダッシュボードを作成する
この記事では、MQL5を使用して、動的に複数の銘柄と時間枠にわたるRSI指標のダッシュボードを開発し、トレーダーにリアルタイムでRSI値を提供する方法を解説します。このダッシュボードには、インタラクティブなボタン、リアルタイム更新、色分けされた指標が搭載されており、トレーダーがより的確な意思決定をおこなうためのサポートをします。
マーケット価格予測に対する汎用回帰モデル(第2部): 自然、技術、社会の過渡関数
本稿は前稿からの論理的続編で、最初の記事で出された結論を確認する事実にハイライトを当てています。これらの事実は、その出版後10年以内に明らかになったもので、マーケット価格変化のパターンを説明する3つの検出された動的過渡関数を中心としています。
ニュース取引が簡単に（第1回）：データベースの作成
ニュース取引は複雑で圧倒されるかもしれませんが、この記事ではニュースデータを入手する手順を説明し、さらに、MQL5経済指標カレンダーとその特徴についても学びます。
データサイエンスと機械学習（第25回）：回帰型ニューラルネットワーク(RNN)を用いたFX時系列予測
回帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network: RNN)は、過去の情報を活用して将来の出来事を予測することに優れています。その驚くべき予測能力は、さまざまな領域で応用され、大きな成功を収めています。この記事では、外為市場のトレンドを予測するためにRNNモデルを導入し、外為取引における予測精度を高める可能性を示します。
誤った考え、パート２統計は、偽りの科学か、暴落するなくてはならない歴史です。
統計的なメソッドに客観的な現実、つまり金融上の出来事に適用とする試みは、不十分なデータや、確率分布やプロセスの非定常性に直面し、虚しく失敗してしまっています。この記事では、そのような金融上の出来事ではなく、主観的な意見を記述し、トレーダーがどのようにこれらを防ごうとしたか、トレーダーシステムについて記述します。トレーディング結果の統計的な規則性の抽出は、むしろ大変面白い作業です。時折、このプロセスのそのモデルに関する結論が導かれ、これらがトレーディングシステムに適用されます。
MetaTrader 5をPostgreSQLに接続する方法
この記事では、MQL5コードをPostgresデータベースに接続するための4つの方法について説明し、そのうちの1つであるREST APIの開発環境をWindows Subsystem For Linux (WSL)を使用して設定するためのステップバイステップのチュートリアルを提供します。APIのデモアプリが、データを挿入してそれぞれのテーブルにクエリを実行するための対応MQL5コード、このデータを使用するためのデモエキスパートアドバイザー(EA)とともに提供されます。
PythonとMQL5でロボットを開発する（第1回）：データ前処理
機械学習に基づく自動売買ロボットの開発の詳細なガイドです。連載第1回は、データと特徴量の収集と準備についてです。プロジェクトは、Pythonプログラミング言語とライブラリ、およびMetaTrader 5プラットフォームを使用して実装されます。
最後の改革
トレーディングターミナルを見てください。価格の提示はどのような意味に見えますか？バー、ろうそく足、罫線私たちは価格からしか利益を得ない一方、時間と価格の両方を追求しています。市場を分析する際に、価格のみに注意を向けるだけで良いのでしょうか？この記事は、（「３目並べ」）ポイント・フィギュアチャート作成のためのスクリプトとアルゴリズムを提唱します。記されている推奨にて、記載されている実用的な使用方法の様々な価格パターンを考察していきます。
データサイエンスと機械学習（第14回）：コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける
複雑で変化し続ける市場をナビゲートする、最先端の取引アプローチをお探しですか。人工ニューラルネットワークの革新的な形態であるコホネンマップは、市場データの隠れたパターンやトレンドを発見するのに役立ちます。この記事では、コホネンマップがどのように機能するのか、そして、より賢く、より効果的な取引戦略を開発するために、どのように活用できるのかを探ります。経験豊富なトレーダーも、これから取引を始める人も、このエキサイティングな新しいアプローチを見逃す手はありません。
MQL5の圏論（第6回）：単射的引き戻しと全射的押し出し
圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
MQL5入門（第4部）：構造体、クラス、時間関数をマスターする
最新記事でMQL5プログラミングの秘密を解き明かしましょう。構造体、クラス、時間関数の本質に迫り、コーディングの旅に力を与えます。初心者から経験豊富な開発者まで、個のガイドは、MQL5をマスターするための貴重な洞察を提供し、複雑な概念を簡素化します。プログラミングのスキルを高め、アルゴリズム取引の世界で一歩先を行きましょう。
初心者からエキスパートへ：Reporting EAで詳細な取引レポートをマスターする
本記事では、取引レポートの内容をより充実させ、最終レポートをPDF形式としてメール配信する方法について解説します。これは前回の記事からさらに一歩踏み込んだ内容であり、MQL5とPythonを組み合わせて、より便利でプロフェッショナルな形式の取引レポートを生成し、スケジュールする方法を継続して探求するものです。本記事を通じて、MQL5エコシステム内で取引レポート生成を最適化するための知見を得ていただければ幸いです。
2013 年第二四半期 MQL5マーケット 実績
1年半成功裏に実績を積み、MQL5 「マーケット」はトレーダーにとってトレーディング戦略およびテクニカルインディケータの最大のストアとなりました。そこでは世界中の開発者 350 名から提供される約 800 件のトレーディングアプリケーションが提供されています。100,000 件以上のトレーディングプログラムがすでにトレーダーにより購入され、MetaTrader 5 ターミナルにダウンロードされています。
トレーダーは開発者によるサービスを必要とするのでしょうか?
アルゴリズムによるトレードが人気になり求められ、珍しいアルゴリズムや変わった作業への需要につながりました。ある程度、そのような複雑なアプリケーションは、Code BaseやMarketにて取得できます。トレーダーは、これらのアプリケーションに数クリックでアクセスできますが、これらは完全に彼らの要求を満たすことができないこともあります。その場合、トレーダーは、MQL5 Freelanceセクションにて望ましいアプリケーションを作成できる開発者を探し、注文を行います。
リプレイシステムの開発—市場シミュレーション（第1回）：最初の実験(I)
市場がしまっているときに研究したり、市場の状況をシミュレーションしたりできるシステムを作成してはどうでしょうか。ここで、このトピックを扱う新しい連載を開始します。
インディケーター情報の測定
機械学習は、ストラテジー開発の手法として注目されています。これまで、収益性と予測精度の最大化が重視される一方で、予測モデル構築のためのデータ処理の重要性はあまり注目されてきませんでした。この記事では、Timothy Masters著の書籍「Testing and Tuning Market Trading Systems」に記載されているように、予測モデル構築に使用するインディケーターの適切性を評価するために、エントロピーの概念を使用することについて考察しています。
ケリー基準とモンテカルロシミュレーションを使用したポートフォリオリスクモデル
数十年にわたり、トレーダーは破産リスクを最小限に抑えつつ長期的な資産成長を最大化する手法として、ケリー基準の公式を活用してきました。しかし、単一のバックテスト結果に基づいてケリー基準を盲目的に適用することは、個人トレーダーにとって非常に危険です。というのも、実際の取引では時間の経過とともに取引優位性が薄れ、過去の実績は将来の結果を保証するものではないからです。本記事では、Pythonによるモンテカルロシミュレーションの結果を取り入れ、MetaTrader 5上で1つ以上のエキスパートアドバイザー(EA)にケリー基準を現実的に適用するためのリスク配分アプローチを紹介します。
MQL5とデータ処理パッケージの統合（第2回）：機械学習と予測分析
本連載では、MQL5とデータ処理パッケージの統合について考察し、機械学習と予測分析の強力な組み合わせを深掘りします。MQL5と一般的な機械学習ライブラリをシームレスに接続することで、金融市場向けの高度な予測モデルを実現する方法を探ります。
母集団最適化アルゴリズム：粒子群(PSO)
この記事では、一般的な粒子群最適化(PSO)アルゴリズムについて検討します。以前は、収束、収束率、安定性、スケーラビリティなどの最適化アルゴリズムの重要な特性について説明し、テストスタンドを開発し、最も単純なRNGアルゴリズムを検討しました。
DoEasyライブラリの時系列(第48部): 複数銘柄・複数期間指標バッファ
本稿では、指標バッファオブジェクトのクラスを改善して、複数銘柄モードで動作するようにします。これにより、カスタムプログラムで複数銘柄・複数期間指標を作成するための道が開かれます。複数銘柄・複数期間指標標準指標を作成するために、不足している機能を計算バッファオブジェクトに追加します。
MQL5取引ツールキット（第1回）：ポジション管理EX5ライブラリ
MQL5で様々なポジション操作を管理するための開発者用ツールキットの作成方法をご紹介します。この記事では、MQL5でポジション管理タスクを処理する際に発生するさまざまなエラーの自動処理とレポートも含め、簡単なものから高度なものまでポジション管理操作を実行する関数ライブラリ(ex5)の作成方法を紹介します。
戦略ビルダー機能の拡張
前の2つの記事では、さまざまなデータ型へのメリルパターンの適用について説明し、提示されたアイデアをテストするためのアプリケーションを開発しました。本稿では、引き続き戦略ビルダーで作業し、その効率を改善し、新しい機能を実装します。
予測による統計的裁定取引
統計的裁定取引について調べ、共和分で相関する銘柄をPythonで検索し、ピアソン係数の指標を作成し、PythonとONNX モデルで予測をおこなって統計的裁定取引を行うEAを作成します。
グラフィカル ライン リクエストのメタ言語トレーディングと適しているトレーディング学習
本稿では、従来のテクニカル分析と互換性のある簡単で解りやすいグラフィカル トレーディングリクエスト言語について説明します。添付の G ターミナルは取引結果のグラフィカル分析に使用される半自動 Expert Advisor です。初心者トレーダーの独学と訓練に適しています。
データサイエンスと機械学習（第27回）：MetaTrader 5取引ボットにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に価値はあるか?
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像や映像のパターンを検出する能力に優れていることで有名で、さまざまな分野に応用されています。この記事では、金融市場の価値あるパターンを識別し、MetaTrader 5取引ボットのための効果的な取引シグナルを生成するCNNの可能性を探ります。このディープマシンラーニングの手法を、よりスマートな取引判断のためにどのように活用できるかを見てみましょう。
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。
ニューラルネットワークが簡単に（第58回）：Decision Transformer (DT)
強化学習の手法を引き続き検討します。この記事では、一連の行動を構築するパラダイムでエージェントの方策を考慮する、少し異なるアルゴリズムに焦点を当てます。
