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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MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第2回）：MQL5からTelegramへのシグナル送信
この記事では、移動平均クロスオーバーシグナルをTelegramに送信するMQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。移動平均クロスオーバーから売買シグナルを生成し、MQL5で必要なコードを実装し、統合がシームレスに機能するようにするプロセスを詳しく説明します。その結果、リアルタイムの取引アラートをTelegramのグループチャットに直接提供するシステムが完成します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第91部): 標準グラフィカルオブジェクトのイベントオブジェクト名変更履歴
本稿では、ライブラリベースのプログラムからグラフィカルオブジェクトイベントを制御するための基本的な機能を洗練します。例として、「オブジェクト名」プロパティを使用してグラフィカルオブジェクトの変更履歴を保存する機能の実装から始めます。
MetaTrader 5のEMAクロスオーバーに基づくカスケード注文取引戦略
この記事は、MetaTrader 5のEMAクロスオーバーに基づく自動化アルゴリズムのデモをガイドしています。価格帯の動作分析からリスク管理まで、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を示し、MetaTrader 5でテストするためのあらゆる側面に関する詳細情報を含みます。
DoEasyライブラリでの価格(第63部): 板情報とその抽象リクエストクラス
本稿では、板情報を使用するための機能の開発を開始します。また、板情報抽象注文オブジェクトとその子孫のクラスも作成します。
MQL5経済指標カレンダーを使った取引（第1回）：MQL5経済指標カレンダーの機能をマスターする
この記事では、まず、MQL5経済指標カレンダーの基本機能を理解し、それを取引に活用する方法を探ります。次に、MQL5で経済指標カレンダーの主要機能を実装し、取引の判断に役立つニュースを取得する方法を説明します。最後に、この情報を活用して取引戦略を効果的に強化する方法を紹介します。
モスクワ取引所(MOEX)におけるストップ注文を利用した取引所グリッド取引の自動化
本稿では、MQL5エキスパートアドバイザー(EA)に実装されたストップ指値注文に基づくグリッド取引についてモスクワ取引所(MOEX)で考察します。市場で取引する場合、最も単純な戦略の1つは、市場価格を「キャッチ」するように設計された注文のグリッドです。
MQL5の圏論（第11回）：グラフ
この記事は、MQL5での圏論の実装を考察する連載の続きです。ここでは、取引システムへのクローズアウト戦略を開発する際に、グラフ理論をモノイドやその他のデータ構造とどのように統合できるかを検討します。
ニューラルネットワークが簡単に（第53回）：報酬の分解
報酬関数を正しく選択することの重要性については、すでに何度かお話ししました。報酬関数は、個々の行動に報酬またはペナルティを追加することでエージェントの望ましい行動を刺激するために使用されます。しかし、エージェントによる信号の解読については未解決のままです。この記事では、訓練されたエージェントに個々のシグナルを送信するという観点からの報酬分解について説明します。
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。
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。
MetaTrader 5を使用したPythonの高頻度裁定取引システム
この記事では、ブローカーの観点から見て合法であり、外国為替市場において数千もの合成価格を生成・分析し、利益を上げるために取引をおこなう裁定取引システムの構築方法について解説します。
DoEasyライブラリの時系列(第54部): 抽象基本指標の子孫クラス
本稿では、基本抽象指標の子孫オブジェクトのクラスの作成について検討しています。このようなオブジェクトは、指標EAを作成し、さまざまな指標と価格のデータ値統計を収集および取得する機能へのアクセスを備えています。また、プログラムで作成された各指標のプロパティとデータにアクセスできる指標オブジェクトコレクションを作成します。
母集団最適化アルゴリズム：細菌採餌最適化(BFO)
大腸菌の採餌戦略は、科学者にBFO最適化アルゴリズムの作成を促しました。このアルゴリズムには、最適化に対する独自のアイデアと有望なアプローチが含まれており、さらに研究する価値があります。
Frames Analyzerツールによるタイムトレード間隔の魔法
Frames Analyzerとは何でしょうか。これは、パラメータ最適化の直後に作成されたMQDファイルまたはデータベースを読み取ることにより、ストラテジーテスター内外でパラメータ最適化中に最適化フレームを分析するためのエキスパートアドバイザー（EA)のプラグインモジュールです。これらの最適化の結果はFrames Analyzerツールを使用している他のユーザーと共有して、結果について話し合うことができます。
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第38回）：ボリンジャーバンド
ボリンジャーバンドは、多くのトレーダーが手動で取引を発注し、決済するために使用する、非常に一般的なエンベロープ指標です。この指標が生成する可能性のあるシグナルをできるだけ多く検討し、ウィザードで組み立てたエキスパートアドバイザー(EA)でどのように使用できるかを見ていきます。
DiscordとMetaTrader 5の統合：リアルタイム通知機能を備えたトレーディングボットの構築
この記事では、MetaTrader 5とDiscordサーバーを統合し、どこからでもリアルタイムで取引通知を受信する方法について解説します。Discordへのアラート配信を有効にするための、MetaTrader 5側およびDiscord側の設定方法を詳しく説明します。また、このような通知ソリューションでWebRequestやWebhookを利用する際に生じるセキュリティ上の注意点についても取り上げます。
ニューラルネットワークが簡単に（第63回）：Unsupervised Pretraining for Decision Transformer (PDT)
引き続き、Decision Transformer法のファミリーについて説明します。前回の記事から、これらの手法のアーキテクチャの基礎となるTransformerの訓練はかなり複雑なタスクであり、訓練のために大規模なラベル付きデータセットが必要であることにすでに気づきました。この記事では、ラベル付けされていない軌跡をモデルの予備訓練に使用するアルゴリズムについて見ていきます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第12回）：ニュートン多項式
ニュートン多項式は、数点の集合から二次方程式を作るもので、時系列を見るには古風だが興味深いアプローチです。この記事では、このアプローチをトレーダーがどのような面で役立てることができるかを探るとともに、その限界についても触れてみたいと思います。
DoEasy - コントロール（第7部）：テキストラベルコントロール
今回の記事では、WinFormsテキストラベルコントロールオブジェクトのクラスを作成します。このようなオブジェクトはコンテナをどこにでも配置できますが、独自の機能はMS Visual Studioテキストラベルの機能を繰り返します。表示されるテキストのフォントパラメータは設定できます。
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20回）：セルフアテンションとTransformerへの回り道
ちょっと寄り道して、chatGPTのアルゴリズムの一部について考えてみたいとおもいます。自然変換から借用した類似点や概念はあるのでしょうか。シグナルクラス形式のコードを用いて、これらの疑問やその他の質問に楽しく答えようと思います。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第30部）：指標としてのCHART TRADE？
今日は再びChart Tradeを使用しますが、今回はチャート上に存在する場合と存在しない場合があるオンチャート指標になります。
カオス理論アプローチによる買われ過ぎと売られ過ぎのトレンド分析
市場の買われすぎや売られすぎの状態を、カオス理論に基づいて評価します。この手法では、カオス理論、フラクタル幾何学、ニューラルネットワークの原理を統合し、金融市場の予測をおこないます。この研究では、市場のランダム性の尺度として、また売買シグナルの動的適応として、リアプノフ指数を使用する方法を実証しています。市場のランダム性の評価にはリアプノフ指数を用い、売買シグナルの動的適応を実現しています。具体的には、フラクタルノイズ生成アルゴリズム、双曲線正接関数による活性化、モーメント最適化を組み合わせた手法を採用しています。
母集団最適化アルゴリズム：ネルダー–ミード法、またはシンプレックス（NM）検索法
この記事では、ネルダー–ミード法の完全な探求を提示し、最適解を達成するために各反復でシンプレックス（関数パラメータ空間）がどのように修正され、再配置されるかを説明し、この方法がどのように改善されるかを説明します。
DoEasyライブラリでの価格(第65部): 板情報コレクションとMQL5.comシグナル操作クラス
本稿では、すべての銘柄の板情報コレクションクラスを作成し、シグナルオブジェクトクラスを作成することによってMQL5.comシグナルサービスを使用するための機能の開発を開始します。
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。
DoEasy - コントロール（第2部）：CPanelクラスでの作業
今回は、グラフィック要素の処理に関連するエラーを取り除き、CPanelコントロールの開発を継続する予定です。特に、すべてのパネルテキストオブジェクトにデフォルトで使用されるフォントのパラメータを設定するメソッドを実装します。
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。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第27部）：未来に向かって(II)
チャート上直接の発注システムをより完全にしましょう。この記事では、発注システムを修正する方法、またはより直感的にする方法を示します。
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。
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。
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。
MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第5回）：TelegramからMQL5にコマンドを送信し、リアルタイムの応答を受信する
この記事では、MQL5とTelegram間のリアルタイム通信を容易にするためのいくつかのクラスを作成します。Telegramからコマンドを取得し、それをデコードして解釈し、適切な応答を送り返すことに重点を置きます。最終的には、これらの相互作用が取引環境内で効果的にテストされ、運用されていることを確認します。
ニューラルネットワークの実験（第4回）：テンプレート
この記事では、実験と非標準的な方法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。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5を使用します。簡単に説明します。
母集団最適化アルゴリズム：クジラ最適化アルゴリズム(WOA)
(WOA)は、ザトウクジラの行動と狩猟戦略に着想を得たメタヒューリスティクスアルゴリズムです。WOAの主なアイデアは、クジラが獲物の周囲に泡を作り、螺旋状の動きで獲物に襲いかかる、いわゆる「バブルネット」と呼ばれる捕食方法を模倣することです。