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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MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発：TDDアプローチ（第5回）
この記事は、MQTT 5.0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5回です。今回は、PUBLISHパケットの構造、Publishフラグの設定方法、Topic Name文字列のエンコード方法、必要な場合のPacket Identifierの設定方法について説明します。
初級から中級まで：再帰
この記事では、とても興味深く、難易度のやや高いプログラミングの概念について見ていきます。ただし、この概念は細心の注意をもって扱うべきです。なぜなら、誤用や誤解によって、本来は比較的単純なプログラムが、不要に複雑化してしまう危険があるからです。しかし、正しく使用し、かつ適切な状況にうまく適用できれば、再帰は、そうでなければ非常に面倒で時間のかかる問題を解決するための優れた味方となります。ここに掲載されている資料は、教育目的のみのものです。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを利用することは避けてください。
MQL5とデータ処理パッケージの統合（第5回）：適応学習と柔軟性
今回は、過去のXAU/USDデータを用いて柔軟で適応的な取引モデルを構築し、ONNX形式でのエクスポートや実際の取引システムへの統合に備えることに焦点を当てます。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第16回）：新しいクラスシステム
もっと仕事を整理する必要があります。コードはどんどん大きくなっており、今やらなければ不可能になります。分割して征服しましょう。MQL5では、このタスクを実行するのに役立つクラスを使用することができますが、そのためにはクラスに関する知識が必要です。おそらく初心者を最も混乱させるのは継承でしょう。この記事では、これらのメカニズムを実用的かつシンプルな方法で使用する方法を見ていきます。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第11回）：最適化の自動化（最初のステップ）
良いEAを得るためには、取引戦略の複数のインスタンスから優れたパラメータセットを選択する必要があります。これを実現するためには、さまざまな銘柄で最適化を行い、最良の結果を選ぶという手動のプロセスがあります。しかし、この作業をプログラムに任せ、より生産的な活動に専念したほうが効率的です。
ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第4回）：MQL5における短期的スイングハイとスイングローの自動化
MQL5を使って、ラリー・ウィリアムズの短期スイングパターンの自動化を習得していきます。このガイドでは、非ランダムな市場構造を活用する、完全に設定可能なエキスパートアドバイザー(EA)を開発します。堅牢なリスク管理と柔軟なエグジットロジックの統合方法も解説し、システマティックな戦略開発とバックテストのための確かな基盤を提供します。
DoEasyライブラリのグラフィックス（第99部）：単一のコントロールポイントを使用した拡張グラフィックオブジェクトの移動
前回の記事では、コントロールフォームを使用して拡張グラフィックオブジェクトのピボットポイントを移動する機能を実装しました。次に、単一のグラフィックオブジェクトコントロールポイント（フォーム）を使用して複合グラフィックオブジェクトを移動する機能を実装します。
MQL5で古典的な戦略を再構築する（第3回）：FTSE100予想
この連載では、よく知られた取引戦略を再検討し、AIを使って改善できるかどうかを検証します。本日の記事では、FTSE100について調べ、指数を構成する個別銘柄の一部を使って指数の予測を試みます。
金融時系列予測のための生物学的ニューロン
時系列予測のために生物学的に正しいニューロンシステムを構築します。ニューラルネットワークのアーキテクチャにプラズマ的な環境を導入することで、一種の「集合知」が生まれます。そこでは、各ニューロンが直接的な結合だけでなく、長距離の電磁相互作用を通じてもシステム全体の動作に影響を与えます。このようなニューラル脳モデリングシステムが市場においてどのような性能を発揮するのかを見ていきます。
MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第2回）：ディープニューラルネットワークのチューニング
機械学習モデルには、様々な調整可能なパラメータがあります。この連載では、SciPyライブラリを使用して、特定の市場に合うようにAIモデルをカスタマイズする方法を探ります。
時間進化移動アルゴリズム(TETA)
これは私自身のアルゴリズムです。本記事では、並行宇宙や時間の流れの概念に着想を得た「時間進化移動アルゴリズム(TETA: Time Evolution Travel Algorithm)」を紹介します。本アルゴリズムの基本的な考え方は、従来の意味でのタイムトラベルは不可能であるものの、異なる現実に至る一連の出来事の順序を選択することができるという点にあります。
DoEasy - コントロール（第30部）：ScrollBarコントロールのアニメーション化
今回は、ScrollBarコントロールの開発の続きと、マウスインタラクション機能の実装を開始します。さらに、マウスの状態フラグやイベントのリストも充実させる予定です。
MQL5の圏論（第19回）：自然性の正方形の帰納法
自然性の正方形の帰納法を考えることで、自然変換について考察を続けます。MQL5ウィザードで組み立てられたエキスパートアドバイザー(EA)の多通貨の実装には若干の制約があるため、スクリプトでデータ分類能力を紹介しています。主な用途は、価格変動の分類とその予測です。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第9回）：External Flow
本稿では、高度な分析手法として外部ライブラリを活用する、新たなアプローチを紹介します。pandasのようなライブラリは、複雑なデータを処理・解釈するための強力なツールを提供し、トレーダーが市場の動向についてより深い洞察を得られるようにします。このようなテクノロジーを統合することで、生のデータと実用的な戦略との間にあるギャップを埋めることができます。この革新的なアプローチの基盤を築き、テクノロジーと取引の専門知識を融合させる可能性を引き出すために、ぜひご一緒に取り組んでいきましょう。
ニューラルネットワークの実践：擬似逆行列（I）
今日は、純粋なMQL5言語で擬似逆行列の計算を実装する方法を検討し始めます。これから見るコードは、初心者にとっては予想していたよりもはるかに複雑なものになる予定で、それをどのように簡単に説明するかをまだ模索中です。したがって、今のところは、これを珍しいコードを学ぶ機会と考えてください。落ち着いて注意深く学んでください。効率的または迅速な適用を目的としたものではありませんが、可能な限り教訓的なものにすることが目標です。
Rest APIを統合したMQL5強化学習エージェントの開発（第4回）：MQL5でクラス内の関数を整理する
この記事では、MQL5における手続き型コーディングからオブジェクト指向プログラミング(OOP)への移行について、REST APIとの統合を中心に説明します。今日は、HTTPリクエスト関数（GETとPOST）をクラスにまとめる方法について説明します。コードのリファクタリングについて詳しく見ていき、孤立した関数をクラスメソッドに置き換える方法を紹介します。記事には実践的な例とテストが含まれています。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第13回）：ExpertSignalクラスのためのDBSCAN
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)は、データをグループ化する教師なし形式であり、入力パラメータをほとんど必要としません。入力パラメータは2つだけであり、K平均法などの他のアプローチと比較すると利点が得られます。ウィザードで組み立てたEAを使用してテストし、最終的に取引するために、これがどのように建設的であり得るかを掘り下げます。
ニューラルネットワークが簡単に（第55回）：対照的内発制御（Contrastive intrinsic control、CIC）
対照訓練は、教師なしで表現を訓練する方法です。その目標は、データセットの類似点と相違点を強調するためにモデルを訓練することです。この記事では、対照訓練アプローチを使用してさまざまなActorスキルを探究する方法について説明します。
取引量による取引の洞察：OHLCチャートを超えて
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。
MQL5入門（第16回）：テクニカルチャートパターンを使用したエキスパートアドバイザーの構築
本記事では、初心者向けにMQL5エキスパートアドバイザー(EA)の構築方法を紹介します。このEAは、クラシックなテクニカルチャートパターンである三尊を識別し、取引をおこないます。記事では、プライスアクションを用いたパターン検出方法、チャートへの描画、エントリー・ストップロス・テイクプロフィットの設定、さらにそのパターンに基づく取引実行の自動化について解説します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第03回）：シャノンのエントロピー
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、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ウィザードがトレーダーの主力であるべきであることを示します。
ニューラルネットワークが簡単に（第95回）：Transformerモデルにおけるメモリ消費の削減
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。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第19回）：Pythonで実装されたステージの作成
これまでは、標準のストラテジーテスター内で最適化タスクを順に自動実行することだけを考えてきました。しかし、もしそれらの実行の合間に、別の手段で得られたデータを処理したいとしたらどうなるでしょうか。ここでは、Pythonで記述されたプログラムによって新たな最適化ステージを作成する機能の追加を試みます。
MQL5取引ツールキット（第4回）：履歴管理EX5ライブラリの開発
詳細なステップバイステップのアプローチで拡張履歴管理EX5ライブラリを作成し、MQL5を使用してクローズされたポジション、注文、取引履歴を取得、処理、分類、並べ替え、分析、管理する方法を学びます。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第30回）：コモディティチャンネル指数(CCI)、Zero Line EA
プライスアクション分析の自動化は、今後の方向性を示す重要なステップです。本記事では、デュアルCCIインジケーター、ゼロラインクロスオーバー戦略、EMA、そしてプライスアクションを組み合わせ、ATRを用いて売買シグナルを生成し、ストップロス(SL)およびテイクプロフィット(TP)を設定するツールを開発します。CCI Zero Line EAの開発手法について学ぶために、ぜひお読みください。
MQL5における組合せ対称交差検証法
この記事では、ストラテジーテスターの低速&完全アルゴリズムを使用してストラテジーを最適化した後に過剰学習が発生する可能性の程度を測定するために、純粋なMQL5における組合せ対称交差検証法の実装を紹介します。
DoEasy - サービス関数（第1回）：価格パターン
この記事では、時系列データを使用して価格パターンを検索するメソッドの開発に着手します。パターンには、どのようなタイプのパターンにも共通する、一定のパラメータセットがあります。この種のデータはすべて、基となる抽象パターンのオブジェクトクラスに集約されます。今回は、抽象パターンクラスとピンバーパターンクラスを作成します。
Connexusヘルパー（第5回）：HTTPメソッドとステータスコード
この記事では、Web上でクライアントとサーバー間の重要な通信手段であるHTTPメソッドとステータスコードについて理解します。各メソッドの役割を理解することで、リクエストをより正確に制御できるようになり、サーバーに対して実行したいアクションを明確に伝えることができます。これにより、通信の効率が向上します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第26回）：移動平均とハースト指数
ハースト指数は、時系列データが長期間にわたってどれだけ自己相関しているかを示す指標です。ハースト指数は、時系列データの長期的な特性を捉えることがわかっているため、経済や金融に限らず、幅広い時系列分析において重要な役割を果たします。本稿では、ハースト指数を移動平均線と組み合わせることで、トレーダーにとって有用なシグナルをどのように得られるかを検討し、その潜在的なメリットに焦点を当てます。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第2回）： Analytical Commentスクリプト
プライスアクションを簡素化するというビジョンに沿って、市場分析を大幅に強化し、十分な情報に基づいた意思決定を支援する新しいツールを導入できることを嬉しく思います。このツールは、前日の価格、重要な支持と抵抗のレベル、取引量などの主要なテクニカル指標を表示し、チャート上に視覚的なヒントを自動的に生成します。
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第4回）：ログインセキュリティ層
悪意のある人物が取引管理者室に侵入し、世界中の何百万ものトレーダーに貴重な洞察を伝えるために使用されるコンピューターと管理パネルにアクセスしたと想像してください。このような侵入は、誤解を招くメッセージの不正送信や、意図しないアクションをトリガーするボタンのランダムクリックなど、悲惨な結果につながる可能性があります。このディスカッションでは、MQL5のセキュリティ対策と、これらの脅威から保護するために管理パネルに実装した新しいセキュリティ機能について説明します。セキュリティプロトコルを強化することで、通信チャネルを保護し、グローバルな取引コミュニティの信頼を維持することを目指しています。この記事のディスカッションでさらに詳しい情報を見つけてください。
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第9回）：コード編成(IV)：取引管理パネルクラス
このディスカッションでは、New_Admin_Panel EAにおけるTradeManagementPanelの最新版について解説します。このアップデートでは、組み込みクラスを活用することで、ユーザーフレンドリーな取引管理インターフェイスを提供するようにパネルが強化されました。パネルには、新規ポジションのオープン用取引ボタンや、既存のポジションおよび指値注文の管理用コントロールが含まれています。特に注目すべき機能は、インターフェイス上から直接ストップロス(SL)やテイクプロフィット(TP)を設定できるリスク管理機能が統合された点です。このアップデートにより、大規模なプログラムにおけるコードの整理が改善され、端末上では複雑になりがちな注文管理ツールへのアクセスが簡素化されました。
取引システムの構築（第5回）：構造化された取引決済による利益管理
利益目標まであとわずかというところで価格が反転し、ストップロスにかかってしまう。トレーリングストップによって建値で決済された直後に、市場が元の方向へ大きく動き、当初の目標を超えていく。多くのトレーダーにとって、これはおなじみの悩みでしょう。本記事では、異なるリスクリワードレシオ(RRR)で複数のエントリーを配置する手法に焦点を当て、利益を体系的に確保しながら、全体のリスク曝露を抑えるアプローチを解説します。
ニューラルネットワークが簡単に（第71回）：目標条件付き予測符号化(GCPC)
前回の記事では、Decision Transformer法と、そこから派生したいくつかのアルゴリズムについて説明しました。さまざまな目標設定手法で実験しました。実験では、さまざまな方法で目標を設定しましたが、それ以前に通過した軌跡に関するモデルの研究は、常に私たちの関心の外にありました。この記事では、このギャップを埋める手法を紹介したいと思います。
MQL5取引ツールキット（第6回）：直近で約定された予約注文に関する関数で履歴管理EX5ライブラリを拡張
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。
MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発：TDDアプローチ（最終回）
この記事は、MQTT 5.0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最終回です。ライブラリはまだ製品化されていませんが、この部分では、他の証券会社から入手したティック（またはレート）でカスタム銘柄を更新するためにクライアントを使用します。ライブラリの現在の状況、MQTT 5.0プロトコルに完全に準拠するために足りないもの、可能なロードマップ、そしてその開発をフォローし貢献する方法についての詳細は、この記事の最後をご覧ください。
初級から中級まで：テンプレートとtypename(II)
この記事では、最も難しいプログラミング状況のひとつである、同じ関数または手続きのテンプレート内で異なる型を使用する方法について説明します。これまで私たちは主に関数に焦点を当ててきましたが、ここで扱う内容はすべて手続きにも役立ち、応用可能です。