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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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第04回）：線形判別分析

今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合、新しいアイデアを探して試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。この連載では、MQL5ウィザードがこの取り組みにおけるトレーダーの主力であるべきであることを示しています。

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。

Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第3回）：使用中のトレンド変化の検出

この記事では、経済ニュースの発表、投資家の行動、さまざまな要因が市場のトレンド反転にどのような影響を与えるかを探ります。ビデオによる説明もあり、MQL5のコードをプログラムに組み込むことで、トレンドの反転を検出し、警告を発し、市場の状況に応じて適切な行動を取ることができます。これは、本連載の過去の記事に基づいています。

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第25部）：システムの堅牢性の提供(II)

この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)のパフォーマンスを仕上げます。長くなるのでご準備ください。EAを信頼できるものにするために、まず取引システムの一部でないコードをすべて削除します。

DoEasy - コントロール（第27部）：ProgressBar WinFormsオブジェクトの操作

この記事では、ProgressBarコントロールの開発を続けます。特に、プログレスバーと視覚効果を管理するための機能を作成します。

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第13部）：Times & Trade (II)

本日は、Times & Tradeシステムの第2部である市場分析を構築します。前回の「Times & Trade (I)」稿では、市場で実行された取引を可能な限り迅速に解釈するための指標を持つことを可能にする代替のチャート編成システムについて説明しました。

ニューラルネットワークの実験（第1回）：幾何学の再検討

この記事では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。

MQL5の圏論（第15回）：関手とグラフ

この記事はMQL5における圏論の実装に関する連載を続け、関手について見ていきますが、今回はグラフと集合の間の橋渡しとして関手を見ていきます。カレンダーデータを再検討します。ストラテジーテスターでの使用には限界がありますが、相関性の助けを借りて、ボラティリティを予測する際に関手を使用するケースを説明します。

MQL5の圏論（第17回）：関手とモノイド

関手を題材にしたシリーズの最終回となる今回は、圏としてのモノイドを再考します。この連載ですでに紹介したモノイドは、多層パーセプトロンとともに、ポジションサイジングの補助に使われます。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第07回）：樹状図

分析や予測を目的としたデータの分類は、機械学習の中でも非常に多様な分野であり、数多くのアプローチや手法があります。この作品では、そのようなアプローチのひとつである「凝集型階層分類」を取り上げます。

バックテスト結果を改善するための生のコードの最適化と調整

MQL5コードを強化するために、ロジックの最適化、計算の精緻化、実行時間の短縮をおこない、バックテストの精度を向上させましょう。パラメータの微調整、ループの最適化、非効率の排除によって、より高いパフォーマンスを実現します。

キャンバスベースのインジケーター：チャネル内を透明にする

この記事では、標準ライブラリのCCanvasクラスを使用して描画されるカスタムインジケーターを作成して、座標変換のチャートプロパティを確認する方法を紹介します。特に、2本の線の間の領域を透明にする必要があるインジケーターに取り組みます。

MQL5で取引管理者パネルを作成する（第１回）：メッセージングインターフェイスの構築

この記事では、システム管理者を対象に、プラットフォーム内で他のトレーダーと直接コミュニケーションを図るための、MetaTrader 5用メッセージングインターフェイスの作成について説明します。ソーシャルプラットフォームとMQL5との最近の統合により、さまざまなチャンネルに素早くシグナルをブロードキャストことができるようになりました。YESかNOのどちらかをクリックするだけで、送られてきたシグナルを検証できることをご想像ください。詳しくは本稿をご覧ください。

DoEasyライブラリの時系列(第56部)：カスタム指標オブジェクト、コレクション内指標オブジェクトからのデータ取得

本稿では、EAで使用するためのカスタム指標オブジェクトの作成について検討します。ライブラリクラスを少し改善し、EAの指標オブジェクトからデータを取得するメソッドを追加しましょう。

データサイエンスとML（第32回）：AIモデルを最新の状態に保つ、オンライン学習

常に変化する取引の世界では、市場の変動に適応することは選択肢ではなく、必要不可欠です。新たなパターンやトレンドが日々生まれる中で、最先端の機械学習モデルでさえ、進化する環境に対応し続けることが困難になっています。本記事では、モデルを自動的に再訓練することで、その有効性を維持し、新しい市場データに柔軟に適応させる方法を解説します。

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。

多銘柄多期間指標の作成

この記事では、多銘柄、多期間の指標を作成する原則について見ていきます。また、エキスパートアドバイザー(EA)や他の指標から、このような指標のデータにアクセスする方法も紹介します。EAや指標でマルチ指標を使用する主な特徴について考察し、カスタム指標バッファを使用してそれらをプロットする方法を見ていきます。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第18回）：固有ベクトルによるニューラルアーキテクチャの探索

ニューラルアーキテクチャー探索は、理想的なニューラルネットワーク設定を決定するための自動化されたアプローチで、多くのオプションや大規模なテストデータセットに直面したときにプラスになります。固有ベクトルをペアにすることで、この過程がさらに効率的になることを検証します。

MQL5とPythonを使用したブローカーAPIとエキスパートアドバイザーの統合

この記事では、Pythonと連携したMQL5の実装について解説し、ブローカー関連の操作を自動化する方法を紹介します。VPS上にホストされて継続的に稼働するエキスパートアドバイザー(EA)が、あなたに代わって取引を実行すると想像してください。ある時点で、EAによる資金管理機能が非常に重要になります。具体的には、取引口座への残高補充や出金などの操作を含みます。本稿では、これらの機能の利点と実際の実装例を紹介し、資金管理を取引戦略にシームレスに統合する方法をお伝えします。どうぞご期待ください。

DoEasyライブラリのグラフィックス(第73部): グラフィック要素のフォームオブジェクト

本稿からは、ライブラリでのグラフィックの使用に関する新しい大きなセクションを始めます。本稿では、マウスステータスオブジェクト、すべてのグラフィック要素の基本オブジェクト、およびライブラリのグラフィック要素のフォームオブジェクトのクラスを作成します。

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第17部）：Web上のデータにアクセスする(III)

今回は、Webからデータを取得し、エキスパートアドバイザー(EA)で使用する方法について引き続き考えていきます。今回は、代用できるシステムの開発に進みます。

デマーカー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、デマーカー(DeMarker)指標による取引システムの作り方を紹介します。

データサイエンスと機械学習（第18回）：市場複雑性を極める戦い - 打ち切りSVD v.s. NMF

打ち切り特異値分解(Truncated SVD)と非負行列因子分解(NMF)は次元削減技法です。両者とも、データ主導の取引戦略を形成する上で重要な役割を果たしています。次元削減、洞察の解明、定量分析の最適化など、複雑な金融市場をナビゲートするための情報満載のアプローチをご覧ください。

手動バックテストを簡単に：MQL5でストラテジーテスター用のカスタムツールキットを構築する

この記事では、ストラテジーテスターでの手動バックテストを簡単におこなうための、カスタムMQL5ツールキットの設計について紹介します。設計と実装に焦点を当て、特にインタラクティブな取引操作の仕組みについて詳しく解説します。その後、このツールキットを使って、戦略を効果的にテストする方法を実演します。

DoEasyライブラリの時系列(第51部): 複数銘柄・複数期間の複合標準指標

本稿では、複数銘柄・複数期間標準指標のオブジェクトの開発を完結します。一目均衡表標準指標の例を使用して、チャートにデータを表示するための補助描画バッファを持つ複合カスタム指標の作成を分析します。

MQL5でマーケットメイク系アルゴリズムを作成する

マーケットメーカーはどのように機能するのでしょうか。この問題を考えて、原始的なマーケットメイク系アルゴリズムを作ってみましょう。

MLモデルとストラテジーテスターの統合（第3回）：CSVファイルの管理(II)

この記事では、MQL5でCSVファイルを効率的に管理するクラスを作成するための完全ガイドを提供します。データを開き、読み書きし、変換するメソッドの実装を見ていきます。また、情報を保存しアクセスするためにこれらを使用する方法についても検討します。さらに、このようなクラスを使用する際の制限や最も重要な点についても説明します。MQL5でCSVファイルを処理する方法を学びたい人にとって、この記事は貴重なリソースとなるでしょう。

ニューラルネットワークが簡単に（第96回）：マルチスケール特徴量抽出(MSFformer)

長期的な依存関係と短期的な特徴量の効率的な抽出と統合は、時系列分析において依然として重要な課題です。正確で信頼性の高い予測モデルを作成するためには、それらを適切に理解し、統合することが必要です。

Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第9回）：マルチ戦略エキスパートアドバイザー(III)

連載第3回へようこそ。今回は、日足のトレンドに沿った最適なエントリーポイントを特定する戦略として、ダイバージェンスの活用について詳しく解説します。また、トレーリングストップロスに似た、しかし独自の機能を備えたカスタム利益ロック機構もご紹介します。さらに、Trend Constraint EAを高度化し、既存の取引条件を補完する形で新たなエントリー条件を追加します。今後も、MQL5を活用したアルゴリズム開発の実践的な応用方法を深掘りし、実際に使えるテクニックや洞察を継続的にお届けしていきます。

ニューラルネットワークが簡単に（第20部）：オートエンコーダ

教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。読者の中には、最近の記事とニューラルネットワークの話題の関連性について疑問を持つ人もいるかもしれません。この新しい記事では、ニューラルネットワークの研究に戻ります。

PythonとMQL5を使用して初めてのグラスボックスモデルを作る

機械学習モデルの解釈は難しく、このような高度なテクニックを使用して何らかの価値を得たいのであれば、モデルが予想から外れる理由を理解することが重要です。モデルの内部構造に対する包括的な洞察がなければ、モデルのパフォーマンスを低下させるバグを発見できないことがあります。予測できない機能のエンジニアリングに時間を浪費し、長期的にはモデルのパワーを十分に活用できない危険性があります。幸いなことに、モデルの内部で何が起こっているかを正確に見ることができる、洗練され、よく整備されたオールインワンソリューションがあります。

DoEasyライブラリのグラフィックス(第89部): 抽象標準グラフィカルオブジェクトのプログラミング基本機能