MQL4とMQL5のプログラム記事

本稿では、株式市場予測における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の動的統合を探求します。CNNのパターン抽出能力と、RNNの逐次データ処理能力を活用します。この強力な組み合わせが、取引アルゴリズムの精度と効率をどのように高めることができるかを見てみましょう。

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。

この記事では、2進数遺伝的アルゴリズムやその他の集団アルゴリズムで使用されるさまざまな手法を探ります。選択、交叉、突然変異といったアルゴリズムの主な構成要素と、それらが最適化に与える影響について見ていきます。さらに、データの表示手法と、それが最適化結果に与える影響についても研究します。

点群から特徴量を抽出するアルゴリズムの研究を続けます。この記事では、PointNet手法の効率を高めるメカニズムについて解説します。

前回の記事のテーマを発展させ、より柔軟で機能的なテンプレートを作成することにしました。このテンプレートは、より大きな機能を持ち、フリーランスとして、また外部ソリューションとの統合機能を備えた多通貨多期間EAを開発するためのベースとして効果的に使用することができます。

サポートベクトルマシンは、データの次元を増やす効果を調べることで、あらかじめ定義されたクラスに基づいてデータを分類します。これは教師あり学習法で、多次元のデータを扱う可能性を考えるとかなり複雑です。この記事では、2次元データの非常に基本的な実装であるニュートンの多項式が、価格とアクションを分類する際にどのように効率的に実行できるかを検討します。

取引量分析と機械学習技術、特にLSTMニューラルネットワークを組み合わせたアルゴリズム取引システムです。価格変動を中心に据えた従来の取引アプローチとは異なり、このシステムは市場の動きを予測するために取引量パターンとその導関数を重視します。この方法論には、取引量導関数分析（一次導関数および二次導関数）、取引量パターンのLSTM予測、および従来のテクニカル指標という3つの主要コンポーネントが組み込まれています。

逆フェアバリューギャップ(IFVG)とは、価格が過去に特定されたフェアバリューギャップ(FVG)へ回帰した際に、通常想定されるサポートまたはレジスタンスとしての反応を示さず、その水準を無視して通過してしまう現象を指します。このような失敗は、市場の方向性の変調を示すサインである可能性があり、逆張り志向の取引アプローチにおいて優位性をもたらすシグナルとなることがあります。本記事では、MetaTrader 5エキスパートアドバイザー(EA)の戦略として、この逆フェアバリューギャップを定量的に捉え、取引ロジックに組み込むために私が独自に開発したアプローチを紹介します。

FOREX市場で作業するためのシステムを構築し続けます。この問題を解決するためには、まず、前のバーを読み込む前にティックの読み込みを宣言しなければなりません。これによって問題は解決されますが、同時にユーザーは構成ファイルの構造に従わざるを得なくなります。これは個人的にはあまり意味がありません。なぜなら、構成ファイルの内容を分析し、実行する役割を担うプログラムを設計することで、ユーザーが必要な要素を好きな順番で宣言できるようになるからです。

今日は、プログラマーとしての職業生活のさまざまな段階で非常に役立つテクニックを学びます。多くの場合、制限されているのはプラットフォーム自体ではなく、制限について話す人の知識です。この記事では、常識と創造性があれば、クレイジーなプログラムなどを作成することなく、MetaTrader 5 プラットフォームをより面白くて多用途にし、シンプルでありながら安全で信頼性の高いコードを作成できることを説明します。創造力を駆使して、ソース コードを1行も削除したり追加したりすることなく、既存のコードを変更します。

C_Mouseクラスを改良した後は、分析のためのまったく新しいフレームワークを作るためのクラスを作ることに集中しましょう。この新しいクラスを作るのに、継承やポリモーフィズムは使用しません。その代わりに、価格線に新しいオブジェクトを追加します。それがこの記事でやろうとしていることです。次回は、分析結果を変更する方法について見るつもりです。これらはすべて、C_Mouseクラスのコードを変更することなくおこなわれます。実際には、継承やポリモーフィズムを使用すれば、もっと簡単に実現できるでしょう。しかし、同じ結果を得る方法は他にもあります。

前回の記事では、OBJ_CHARTで使用するテンプレートデータの操作方法について解説しました。ただし、あの記事ではトピックの概要に焦点を当て、詳細な部分には触れていませんでした。これは、説明をよりシンプルにするために、非常に簡略化された手法を用いたからです。物事は一見シンプルに見えることが多いですが、実際にはそうではないケースもあり、全体を正確に理解するためには、まず最も基本的な部分をしっかり押さえる必要があります。

ビル・ウィリアムズが考案したアリゲーターインジケーターは、明確なシグナルを生成し、他のインジケーターと組み合わせて使用されることが多い、多機能なトレンド識別インジケーターです。MQL5ウィザードのクラスとアセンブリを活用することで、パターンベースでさまざまなシグナルをテストできるため、このインジケーターも検討対象となります。

Transformerアーキテクチャに基づくモデルは高い効率を示しますが、その使用は、訓練段階と運転中の両方で高いリソースコストによって複雑になります。この記事では、このようなモデルのメモリ使用量を削減するアルゴリズムを紹介します。

シンプルな取引スクリプトから完全に機能するエキスパートアドバイザー(EA)に移行することで、取引エクスペリエンスが大幅に向上します。チャートを自動で監視し、バックグラウンドで重要な計算を実行し、さらに2時間ごとに定期的な更新を提供するシステムを想像してみてください。このEAは、的確な取引判断を下すために不可欠な主要指標を分析し、常に最新の情報を取得して戦略を効果的に調整できるようにします。

この記事では、RSI（相対力指数）を活用して取引シグナルを生成する、MQL5によるMulti-Level Zone Recoveryシステムの開発について解説します。本システムでは、各シグナルインスタンスを動的に配列構造に追加し、Zone Recoveryロジックの中で複数のシグナルを同時に管理することが可能になります。このアプローチにより、スケーラブルかつ堅牢なコード設計を維持しながら、複雑な取引管理シナリオに柔軟かつ効果的に対応できる方法を紹介します。

本日は、自らの失敗から学習するAI搭載の取引アプリケーションの構築方法について解説します。特に、「スタッキング」と呼ばれる手法を紹介します。この手法では、2つのモデルを組み合わせて1つの予測をおこないます。1つ目のモデルは通常、性能が比較的低い学習者であり、2つ目のモデルはその学習者の残差を学習する、より高性能なモデルです。目標は、これらのモデルをアンサンブルとして統合することで、より高精度な予測を実現することです。

ビッグデータの世界では、取引戦略を向上させる可能性を秘めた数百万もの代替データセットが存在します。この連載では、最も有益な公共データセットを特定するお手伝いをします。

EX5モジュールで、直近で約定された予約注文のデータをシームレスに取得・格納するエクスポート可能な関数を作成する方法を学びます。このステップバイステップの包括的なガイドでは、直近で約定された予約注文の重要なプロパティ（注文タイプ、発注時間、約定時間、約定タイプなど）を取得するための専用かつ機能別の関数群を開発することで、履歴管理EX5ライブラリをさらに強化していきます。これらのプロパティは、予約注文の取引履歴を効果的に管理・分析するうえで重要な情報です。

この記事では、リプレイ/シミュレーションシステム開発の第1段階を完了しました。この成果により、システムが高度なレベルに達したことを確認し、新機能の導入への道を開くことができました。目標は、システムをさらに充実させ、市場分析の調査開発のための強力なツールに変えることです。

アプリケーションを動作させるために必要なファイルを探すのに時間を浪費していませんか。すべてを実行ファイルに含めてみてはどうでしょうか。そうすれば、ファイルを探す必要がなくなります。多くの人がこのような配布・保管方法を採用していることは知っていますが、少なくとも、実行ファイルの配布や保管に関してはもっと適切な方法があります。ここで紹介する方法は、MQL5だけでなく、MetaTrader 5そのものを優れたアシスタントとして使うことができるので、非常に便利です。しかも、理解するのはそれほど難しくありません。

今日は、流動性が低い時間帯に、マウスポインタを使ってバーの残り時間を確認できるようにする作業を引き続き進めていきます。一見すると簡単そうに思えますが、実際にはこの作業には多くの困難が伴います。いくつかの障害を乗り越える必要があるため、このサブシリーズの最初のパートをしっかりと理解しておくことが、今後の内容を理解する上で非常に重要です。

前回の記事では、Soft Actor-Criticアルゴリズムを実装しましたが、有益なモデルを訓練することはできませんでした。今回は、先に作成したモデルを最適化し、望ましい結果を得ます。

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手順を説明する連載の第3部です。今回は、CONNECT/CONNACKパケット交換の操作時の動作部分を実装するために、テスト駆動開発をどのように使用しているかについて詳しく説明します。この手順の最後に、クライアントは、接続の試みから生じる可能性のあるサーバー結果のどれに対しても、絶対的に、適切に振る舞うことができなければなりません。

行と列ではなく列のみが指定されているため、行列モデリングが少し奇妙であることに気付かなかったかもしれません。行列分解を実行するコードを読むと、これは非常に奇妙に見えます。行と列がリストされていることを期待していた場合、因数分解しようとしたときに混乱する可能性があります。さらに、この行列モデリング方法は最適ではありません。これは、この方法で行列をモデル化すると、いくつかの制限に遭遇し、より適切な方法でモデル化がおこなわれていれば必要のない他の方法や関数を使用せざるを得なくなるためです。

前回開発中のエキスパートアドバイザー(EA)は、固定されたポジションサイズのみを使用して取引をおこなうことができました。これはテスト用には許容できますが、実際の口座で取引する場合にはお勧めできません。可変のポジションサイズで取引できるようにしましょう。

経済指標カレンダーのデータは、デフォルトではストラテジーテスターのエキスパートアドバイザー(EA)でテストすることはできません。この制限を回避するために、データベースがどのように役立つかを考察します。そこでこの記事では、SQLiteデータベースを使用して経済指標カレンダーのニュースをアーカイブし、ウィザードで組み立てられたEAがこれを使用して売買シグナルを生成できるようにする方法を探ります。

今回は、開発者にとって非常に重要なツールを紹介しましょう。GITに馴染みのない方は、この記事を読んでGITとは何か、MQL5でどのように使用するかをご覧ください。

開発中のEAには、ドローダウンを制御するための特定のメカニズムがすでに備わっています。しかし、これは過去の価格データに対するテストの結果に基づいているため、本質的には確率的です。したがって、ドローダウンは最大予想値を超える場合があります (ただし、確率は小さいです)。指定されたドローダウン レベルへの準拠を保証するメカニズムを追加してみましょう。

エキスパートアドバイザー(EA)に統合できる戦略の数は、事実上無限と言えます。しかし、戦略を追加するたびにアルゴリズムの複雑さが増していきます。複数の戦略を組み込むことで、EAは多様な市場環境により柔軟に適応し、収益性を向上させる可能性が高まります。本日は、Trend Constraint EAの機能をさらに強化するための取り組みとして、リチャード・ドンチャンが開発した著名な戦略のひとつを対象に、MQL5を活用する方法をご紹介します。

この記事では、MQL5経済カレンダーダッシュボードにフィルターを実装し、通貨、重要度、時間ごとにニュースイベントの表示を絞り込みます。まず、各カテゴリのフィルター基準を設定し、それをダッシュボードに組み込むことで、関連するイベントのみが表示されるようにします。最後に、各フィルターが動的に更新され、トレーダーにとって必要な、焦点を絞ったリアルタイムの経済情報が提供されるようにします。

これまでの作業では、常に環境の現状を評価しました。同時に、指標の変化のダイナミクスは常に「舞台裏」にとどまっていました。この記事では、連続する2つの環境状態間のデータの直接的な変化を評価できるアルゴリズムを紹介したいと思います。