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での取引戦略の自動化（第9回）：アジアブレイクアウト戦略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、アジアブレイクアウト戦略のためのエキスパートアドバイザー(EA)をMQL5で構築します。セッション中の高値と安値を計算し、移動平均によるトレンドフィルタリングをおこないます。また、動的なオブジェクトスタイリング、ユーザー定義の時間入力、堅牢なリスク管理も実装します。最後に、プログラムの精度を高めるためのバックテストおよび最適化手法を紹介します。
リプレイシステムの開発（第69回）：正しい時間を知る(II)
今日は、iSpread機能がなぜ必要なのかについて考察します。同時に、ティックが1つも存在しない状況で、システムがどのようにバーの残り時間を通知するのかについても理解を深めていきます。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。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で取引管理者パネルを作成する（第6回）：多機能インターフェイス(I)
取引管理者の役割はTelegram通信だけにとどまらず、注文管理、ポジション追跡、インターフェイスのカスタマイズなど、さまざまな制御アクティビティにも携わります。この記事では、MQL5の複数の機能をサポートするためにプログラムを拡張するための実用的な洞察を共有します。このアップデートは、主にコミュニケーションに重点を置くという現在のAdminパネルの制限を克服し、より幅広いタスクを処理できるようにすることを目的としています。
リプレイシステムの開発（第33回）：発注システム（II）
今日も発注システムの開発を続けます。ご覧のように、他の記事ですでに紹介したものを大量に再利用することになります。とはいえ、この記事にはささやかなご褒美があります。まず、デモ口座からでもリアル口座からでも、取引サーバーで使えるシステムを開発します。MetaTrader 5プラットフォームを幅広く活用し、当初から必要なサポートをすべて提供します。
ニューラルネットワークが簡単に（第51回）：Behavior-Guided Actor-Critic (BAC)
最後の2つの記事では、エントロピー正則化を報酬関数に組み込んだSoft Actor-Criticアルゴリズムについて検討しました。このアプローチは環境探索とモデル活用のバランスをとりますが、適用できるのは確率モデルのみです。今回の記事では、確率モデルと確定モデルの両方に適用できる代替アプローチを提案します。
MQL5における相関分析の要素：ピアソンのカイ二乗検定による独立性と相関比
この記事では相関分析の古典的なツールについて考察します。簡潔な理論的背景と、ピアソンのカイ二乗独立性検定および相関比の実践的な実装に重点が置かれています。
MQL5での取引戦略の自動化（第11回）：マルチレベルグリッド取引システムの開発
本記事では、MQL5を使用してマルチレベルのグリッド取引システムEAを開発し、グリッド取引戦略の背後にあるアーキテクチャとアルゴリズム設計に焦点を当てます。複数層にわたるグリッドロジックの実装と、市場のさまざまな状況に対応するためのリスク管理手法について探ります。最後に、自動売買システムの構築・テスト・改善をおこなうための詳細な説明と実践的なヒントを提供します。
MQL5での取引戦略の自動化（第12回）：Mitigation Order Blocks (MOB)戦略の実装
本記事では、スマートマネー取引向けにオーダーブロックの自動検出をおこなうMQL5取引システムを構築します。戦略のルールを明確にし、そのロジックをMQL5で実装し、さらに取引を効果的に執行するためにリスク管理も統合します。最後に、システムのパフォーマンスを評価するためにバックテストをおこない、最適な結果を得るための改良を加えます。
MetaTrader 5のPythonでMQL5のような取引クラスを構築する
MetaTrader 5のPythonパッケージは、Python言語でMetaTrader 5プラットフォーム用の取引アプリケーションを構築する簡単な方法を提供しますが、強力で有用なツールである一方で、アルゴリズム取引ソリューションを作成する際にはMQL5プログラミング言語ほど容易ではありません。本記事では、MQL5で提供されているものに類似した取引クラスを構築し、類似した構文を作成することで、MQL5と同様にPythonで自動売買ロボットをより簡単に作成できるようにします。
MQL5での取引戦略の自動化（第28回）：視覚的フィードバックによるプライスアクションバットハーモニックパターンの作成
本記事では、MQL5で弱気と強気の両方のバット(Bat)ハーモニックパターンを、ピボットポイントとフィボナッチ比率を用いて識別し、正確なエントリー、ストップロス、テイクプロフィットレベルを用いて取引を自動化するバットパターンシステムを開発し、チャートオブジェクトによる視覚的フィードバックを強化します。
PythonとMQL5による多銘柄分析（第2回）：ポートフォリオ最適化のための主成分分析
取引口座のリスク管理は、すべてのトレーダーにとっての課題です。MetaTrader 5で、さまざまな銘柄に対して高リスク、中リスク、低リスクモードを動的に学習する取引アプリケーションを開発するにはどうすればよいでしょうか。PCA（主成分分析）を使用することで、ポートフォリオの分散をより効果的に管理できるようになります。MetaTrader 5から取得した市場データを基に、これら3つのリスクモードを学習するアプリケーションの作成方法を説明します。
ダイナミックマルチペアEAの形成（第3回）：平均回帰とモメンタム戦略
本記事では、ダイナミックマルチペアエキスパートアドバイザー(EA)を構築する旅の第3部として、平均回帰戦略とモメンタム戦略の統合に焦点を当てます。価格の平均からの乖離（Zスコア）を検出して取引に活かす方法や、複数の通貨ペアにおけるモメンタムを測定して取引方向を判断する方法について詳しく解説します。
MQL5でSHA-256暗号化アルゴリズムをゼロから実装する
これまで、DLLを使用せずに暗号通貨取引所との統合を構築することは長らく課題とされてきました。しかし、本ソリューションは、市場へ直接接続するための包括的なフレームワークを提供します。
取引におけるトレンド基準
トレンドは多くの取引戦略において重要な要素です。本記事では、トレンドを識別するために使用されるいくつかのツールとその特性にを見ていきます。トレンドを理解し正しく解釈することは、取引効率を大幅に高め、リスクを最小限に抑えることにつながります。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第62回）：強化学習TRPOでADXとCCIのパターンを活用する
ADXオシレーターとCCIオシレーターはそれぞれトレンドフォローインジケーターおよびモメンタムインジケーターであり、エキスパートアドバイザー(EA)を開発する際に組み合わせることができます。前回の記事に続き、今回は開発済みモデルの運用中の学習や更新を、強化学習を用いてどのように実現できるかを検討します。この記事で使用するアルゴリズムは、本連載ではまだ扱っていない「TRPO（Trust Region Policy Optimization、信頼領域方策最適化)」として知られる手法です。また、MQL5ウィザードによるEAの組み立ては、モデルのテストをより迅速におこなえるだけでなく、異なるシグナルタイプで配布し検証できる形でセットアップできる点も利点です。
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第12回）：FX取引計算ツールの統合
取引において重要な数値を正確に計算することは、すべてのトレーダーにとって欠かせません。本記事では、強力なユーティリティであるFX取引計算ツールを取引管理パネルに組み込み、マルチパネル型の取引管理者システムの機能をさらに拡張する方法について解説します。リスク、ポジションサイズ、潜在的な利益を効率的に算出することは、取引の精度を高めるうえで非常に重要です。この新機能は、パネル内でこれらの計算をよりスムーズかつ直感的におこなえるよう設計されています。本記事では、MQL5を用いた高度な取引パネル構築の実践的な応用例を紹介します。
母集団最適化アルゴリズム：人工多社会的検索オブジェクト（MSO）
前回に引き続き、社会的集団について考えてみたいと思います。この記事では、移動と記憶のアルゴリズムを用いて社会集団の進化を探求しています。その結果は、社会システムの進化を理解し、最適化や解の探索に応用するのに役立つでしょう。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第41回）：DQN (Deep-Q-Network)
DQN (Deep-Q-Network)は強化学習アルゴリズムであり、機械学習モジュールの学習プロセスにおいて、次のQ値と理想的な行動を予測する際にニューラルネットワークを関与させます。別の強化学習アルゴリズムであるQ学習についてはすでに検討しました。そこでこの記事では、強化学習で訓練されたMLPが、カスタムシグナルクラス内でどのように使用できるかを示すもう1つの例を紹介します。
リプレイシステムの開発（第64回）：サービスの再生(V)
この記事では、コード内の2つのエラーを修正する方法について説明します。ただし、初心者プログラマーの皆さんに、物事が必ずしも期待どおりに進むとは限らないことを理解してもらえるよう、できるだけわかりやすく解説したいと思います。いずれにせよ、これは学びの機会です。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。ここで紹介する内容は教育目的のみに限定されており、提示された概念を探求すること以外の目的でこのアプリケーションを最終的な文書と見なすべきではありません。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第22回）：FOREX (III)
このトピックに関する記事は今回で3回目になりますが、株式市場とFOREX市場の違いをまだ理解していない方のために説明しなければなりません。大きな違いは、FOREXでは、取引の過程で実際に発生したいくつかのポイントに関する情報がないというか、与えられないということです。
リプレイシステムの開発（第34回）：発注システム (III)
今回は、構築の第一段階を完成させます。この部分はかなり短時間で終わりますが、前回までに説明しなかった詳細をカバーします。多くの方が理解していない点をいくつか説明します。なぜShiftキーやCtrlキーを押さなければならないかご存じでしょうか。
リプレイシステムの開発（第77回）：新しいChart Trade (IV)
この記事では、通信プロトコルを作成する際に考慮すべきいくつかの対策や注意点について説明します。内容は比較的シンプルでわかりやすいものなので、詳細には触れません。しかし、この記事の内容を理解することで、今後の展開が把握しやすくなります。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第74回）： 教師あり学習で一目均衡表とADX Wilderのパターンを利用する
前回の記事では、一目均衡表とADXのインジケーターペアを紹介しました。今回は、このペアを教師あり学習でどのように改善できるかを見ていきます。一目均衡表とADXは、サポート/レジスタンスとトレンドを補完する組み合わせとして機能します。今回の教師あり学習アプローチでは、ディープスペクトル混合カーネルを用いたニューラルネットワークを活用し、このインジケーターペアの予測精度を微調整します。通常どおり、この処理はMQL5ウィザードでエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てる際に利用できるカスタムシグナルクラスファイル内でおこないます。
アフリカ水牛最適化(ABO)
この記事では、アフリカ水牛の特異な行動に着想を得て2015年に開発されたメタヒューリスティック手法、アフリカ水牛最適化(ABO)アルゴリズムを紹介します。アルゴリズムの実装プロセスと、複雑な問題の解決におけるその高い効率性について詳しく解説しており、最適化分野における有用なツールであることが示されています。
PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング（第2回）：価格の角度
MQL5フォーラムには、価格変動の傾斜を計算する方法についての支援を求める投稿が多数あります。この記事では、取引したい市場における価格の変化によって形成される角度を計算する1つの方法を説明します。さらに、この新しい特徴量の設計に追加の労力と時間を投資する価値があるかどうかについてもお答えします。M1でUSDZARペアを予測する際に、価格の傾斜によってAIモデルの精度が向上するかどうかを調査します。
MQL5での取引戦略の自動化（第18回）：Envelopes Trend Bounce Scalping - コア基盤とシグナル生成（その1）
本記事では、MQL5でのEnvelopes Trend Bounce Scalpingエキスパートアドバイザー(EA)のコア基盤を構築します。シグナル生成のためにエンベロープやその他のインジケーターを初期化します。また、次回の取引実行に備えてバックテストの設定をおこないます。
DoEasy - コントロール（第22部）：SplitContainer - 作成したオブジェクトのプロパティを変更する
今回は、新しく作成したSplitContainerコントロールのプロパティと外観を変更する機能を実装します。
彗尾アルゴリズム(CTA)
この記事では、ユニークな宇宙物体である彗星と、太陽に接近する際に形成されるその印象的な尾にインスパイアされた「彗尾最適化アルゴリズム(CTA: Comet Tail Algorithm)」について考察します。このアルゴリズムは、彗星とその尾の運動の概念に基づき、最適化問題の最適解を見つけることを目的としています。
Numbaを使用したPythonの高速取引ストラテジーテスター
この記事では、Numbaを使った機械学習モデルのための高速ストラテジーテスターを実装しています。純粋なPythonのストラテジーテスターと比べて50倍速く動作します。このライブラリを使って特にループを含む数学計算を高速化することを推奨しています
ニューラルネットワークが簡単に（第93回）：周波数領域と時間領域における適応予測（最終回）
本稿では、時系列予測において2つのブロック（周波数と時間）の結果を適応的に組み合わせるATFNetモデルのアプローチの実装を継続します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第22回）：条件付きGAN
敵対的生成ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Network)は、より正確な結果を得るために、互いに訓練し合うニューラルネットワークのペアです。ExpertSignalクラスにおける金融時系列の予測への応用の可能性を考慮し、これらのネットワークの条件型を採用します。
古典的な戦略を再構築する（第6回）：多時間枠分析
この連載では、古典的な戦略を再検討し、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、人気の高い多時間枠分析という戦略を検証し、AIによって戦略が強化されるかどうかを判断します。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第15回）：クォーターズ理論の紹介(I) - Quarters Drawerスクリプト
サポートとレジスタンスのポイントは、トレンドの反転や継続の可能性を示す重要なレベルです。これらのレベルを見つけるのは難しいこともありますが、一度特定できれば、市場をより的確に捉える準備が整います。さらなるサポートとして、本記事で紹介されているQuarters Drawerツールをぜひご活用ください。このツールは、主要およびマイナーなサポート・レジスタンスレベルの特定に役立ちます。
PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング（第4回）：UMAP回帰によるローソク足パターン認識
次元削減手法は、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させるために広く用いられています。ここでは、UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)という比較的新しい手法について説明します。UMAPは、古い手法に見られるデータの歪みや人工的な構造といった欠点を明確に克服することを目的として開発されました。UMAPは非常に強力な次元削減技術であり、似たローソク足を新たに効果的にグループ化できるため、アウトオブサンプル（未知データ）に対する誤差率を低減し、取引パフォーマンスを向上させることができます。
プッシュ通知による取引の監視：MetaTrader 5サービスの例
この記事では、取引結果をスマートフォンに通知するサービスアプリの作成について説明します。標準ライブラリオブジェクトのリストを処理して、必要なプロパティごとにオブジェクトの選択を整理する方法を学習します。
注文板に基づいた取引システムの開発（第1回）：インジケーター
市場の厚みは、特に高頻度取引(HFT)アルゴリズムにおいて、高速な取引を実行するために不可欠な要素です。本連載では、多くの取引可能な銘柄に対してブローカー経由で取得できるこの種の取引イベントについて取り上げます。まずは、チャート上に直接表示されるヒストグラムのカラーパレット、位置、サイズをカスタマイズ可能なインジケーターから始めます。次に、特定の条件下でこのインジケーターをテストするためのBookEventイベントの生成方法について解説します。今後の記事では、価格分布データの保存方法や、そのデータをストラテジーテスターで活用する方法などのトピックも取り上げる予定です。
機械学習の限界を克服する（第3回）：既約誤差に関する新たな視点
本記事では、モデルがおこなうすべての予測に密かに影響を与える、隠れた幾何学的誤差の源に新たな視点を提供します。取引における機械学習予測の評価方法と活用法を再考することで、従来見過ごされてきたこの視点が、より鋭い意思決定、より高いリターン、そして、すでに理解していると思っていたモデルをより賢く活用する道を開くことを示します。