MQL4とMQL5のプログラム記事

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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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リプレイシステムの開発(第41回):第2段階(II)の開始

リプレイシステムの開発(第41回):第2段階(II)の開始

もし、この時点まですべてが正しく思えたとしたら、それはアプリケーションの開発を始めるときに、長期的なことをあまり考えていないということです。時間が経つにつれて、新しいアプリケーションをプログラムする必要はなくなり、それらを連携させるだけで済むようになります。それでは、マウス指標を組み立てる方法を説明しましょう。
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MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する(第4回):動的なポジションサイズ調整

MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する(第4回):動的なポジションサイズ調整

アルゴリズム取引を成功させるには、継続的かつ学際的な学習が必要です。しかし、その可能性は無限であるがゆえに、明確な成果が得られないまま、何年もの努力を費やしてしまうこともあります。こうした課題に対応するため、私たちは徐々に複雑さを導入するフレームワークを提案します。これにより、トレーダーは不確実な結果に対して無限の時間を費やすのではなく、戦略を反復的に洗練させることが可能になります。
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純粋なMQL5で実装した通貨ペア強度インジケーター

純粋なMQL5で実装した通貨ペア強度インジケーター

MetaTrader 5向けの通貨強度分析用のプロフェッショナルなインジケーターを開発します。このステップバイステップガイドでは、強力な取引ツールを作成する方法を解説します。視覚的なダッシュボードを搭載し、複数の時間足(H1、H4、D1)で通貨ペアの強さを計算し、動的なデータ更新を実装し、ユーザーフレンドリーなインターフェースを作成することができます。
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DoEasy-コントロール(第16部):TabControl WinFormsオブジェクト — 複数行のタブヘッダー、コンテナに合わせたヘッダーの伸び

DoEasy-コントロール(第16部):TabControl WinFormsオブジェクト — 複数行のタブヘッダー、コンテナに合わせたヘッダーの伸び

この記事では、TabControlの開発を続け、ヘッダーのサイズを設定するすべてのモードに対して、コントロールの4つの側面すべてにタブヘッダーの配置(通常、固定、右詰め)を実装します。
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リプレイシステムの開発(第32回):受注システム(I)

リプレイシステムの開発(第32回):受注システム(I)

これまで開発してきたものの中で、このシステムが最も複雑であることは、おそらく皆さんもお気づきでしょうし、最終的にはご納得いただけると思います。あとは非常に単純なことですが、取引サーバーの動作をシミュレーションするシステムを作る必要があります。取引サーバーの操作方法を正確に実装する必要性は、当然のことのように思えます。少なくとも言葉ではです。ただし、リプレイ/シミュレーションシステムのユーザーにとって、すべてがシームレスで透明なものとなるようにする必要があります。
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ニューラルネットワークが簡単に(第79回):状態の文脈におけるFeature Aggregated Queries (FAQ)

ニューラルネットワークが簡単に(第79回):状態の文脈におけるFeature Aggregated Queries (FAQ)

前回の記事では、画像内のオブジェクトを検出する方法の1つを紹介しました。ただし、静的な画像の処理は、私たちが分析する価格のダイナミクスのような動的な時系列の処理とは多少異なります。この記事では、私たちが解決しようとしている問題にやや近い、ビデオ中の物体を検出する方法について考えます。
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GMDH (The Group Method of Data Handling):MQL5で組合せアルゴリズムを実装する

GMDH (The Group Method of Data Handling):MQL5で組合せアルゴリズムを実装する

この記事では、MQL5における組合せアルゴリズムと、その改良版である組合せ選択(Combinatorial Selective)アルゴリズムの実装について、データ処理のグループ法アルゴリズムファミリーの探求を続けます。
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FX裁定取引:合成通貨の動きとその平均回帰の分析

FX裁定取引:合成通貨の動きとその平均回帰の分析

本記事では、PythonおよびMQL5を用いて合成通貨の動きを分析し、現在のFX裁定取引の実現可能性について検討します。また、合成通貨を分析するための既製Pythonコードを紹介するとともに、FXにおける合成通貨の概念についても詳しく解説します。
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MQL5でのカスタム市場レジーム検出システムの構築(第2回):エキスパートアドバイザー

MQL5でのカスタム市場レジーム検出システムの構築(第2回):エキスパートアドバイザー

この記事では、第1回で紹介したレジーム検出器を用いて、適応型のエキスパートアドバイザー(EA)、MarketRegimeEAを構築する方法を詳しく解説しています。このEAは、トレンド相場、レンジ相場、またはボラティリティの高い相場に応じて、取引戦略やリスクパラメータを自動的に切り替えます。実用的な最適化、移行時の処理、多時間枠インジケーターも含まれています。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第96部): フォームオブジェクトのグラフィックとマウスイベントの処理
DoEasyライブラリのグラフィックス(第96部): フォームオブジェクトのグラフィックとマウスイベントの処理

DoEasyライブラリのグラフィックス(第96部): フォームオブジェクトのグラフィックとマウスイベントの処理

本稿では、フォームオブジェクトでマウスイベントを処理する機能の作成を開始し、銘柄オブジェクトに新しいプロパティとそのトラッキングを追加します。さらに、チャート銘柄で新しいプロパティが考慮/追加されて追跡されるため、銘柄オブジェクトクラスを改善します。
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リプレイシステムの開発(第62回):サービスの再生(III)

リプレイシステムの開発(第62回):サービスの再生(III)

この記事では、実際のデータを使用する際にアプリケーションのパフォーマンスに影響を及ぼす可能性のある「ティック過剰」の問題について取り上げます。このティック過剰は、1分足を適切なタイミングで構築するうえで支障となることがよくあります。
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ニューラルネットワークが簡単に(第90回):時系列の周波数補間(FITS)

ニューラルネットワークが簡単に(第90回):時系列の周波数補間(FITS)

FEDformer法を研究することで、時系列表現の周波数領域への扉を開きました。この新しい記事では、私たちが始めたトピックを続けます。分析をおこなうだけでなく、特定の分野におけるその後の状態を予測することができる手法について考えてみたいと思います。
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データサイエンスとML(第45回):FacebookのPROPHETモデルを用いた外国為替時系列予測

データサイエンスとML(第45回):FacebookのPROPHETモデルを用いた外国為替時系列予測

Prophetモデルは、Meta(旧Facebook)によって開発された強力な時系列予測ツールであり、トレンドや季節性、イベント効果(holiday effects)を最小限の手作業で捉えることができます。このモデルは、需要予測やビジネスプランニングにおいて広く活用されてきました。本記事では、ProphetモデルをFXのボラティリティ予測に応用する効果について探り、従来のビジネス用途を超えた利用例を紹介します。
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プライスアクション分析ツールキットの開発(第35回):予測モデルの学習とデプロイ

プライスアクション分析ツールキットの開発(第35回):予測モデルの学習とデプロイ

履歴データは決して「ゴミ」ではありません。それは、堅牢な市場分析の基盤です。本記事では、履歴データの収集から、それを用いた予測モデルの学習、そして学習済みモデルを用いたリアルタイムの価格予測のデプロイまでを、ステップごとに解説します。ぜひ最後までお読みください。
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MQL5での取引戦略の自動化(第26回):複数ポジション取引のためのピンバーナンピンシステムの構築

MQL5での取引戦略の自動化(第26回):複数ポジション取引のためのピンバーナンピンシステムの構築

本記事では、ピンバーを検出して取引を開始し、複数ポジションを管理するためのナンピン(難平、Averaging)戦略を用いたピンバーシステムをMQL5で開発します。さらに、トレーリングストップやブレークイーブン調整で強化し、リアルタイムでポジションと利益を監視できるダッシュボードも組み込みます。
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DoEasy - サービス関数(第3回):アウトサイドバーパターン

DoEasy - サービス関数(第3回):アウトサイドバーパターン

本記事では、DoEasyライブラリにおけるアウトサイドバーのプライスアクションパターンを開発し、価格パターン管理へのアクセス手法を最適化します。あわせて、ライブラリのテスト中に判明したエラーや不具合の修正もおこないます。
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市場イベント予測のための因果ネットワーク分析(CNA)とベクトル自己回帰モデルの例

市場イベント予測のための因果ネットワーク分析(CNA)とベクトル自己回帰モデルの例

この記事では、MQL5で因果ネットワーク分析(CNA: Causal Network Analysis)とベクトル自己回帰(VAR: Vector Autoregression)デルを使用した高度な取引システムを実装するための包括的なガイドを紹介します。これらの手法の理論的背景をカバーし、取引アルゴリズムにおける主要な機能を詳細に説明し、実装のためのサンプルコードも含んでいます。
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リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第21回):FOREX (II)

リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第21回):FOREX (II)

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。
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取引におけるニューラルネットワーク:状態空間モデル

取引におけるニューラルネットワーク:状態空間モデル

これまでにレビューしたモデルの多くは、Transformerアーキテクチャに基づいています。ただし、長いシーケンスを処理する場合には非効率的になる可能性があります。この記事では、状態空間モデルに基づく時系列予測の別の方向性について説明します。
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初級から中級まで:インジケーター(III)

初級から中級まで:インジケーター(III)

本記事では、DRAW_COLOR_LINEやDRAW_FILLINGなど、さまざまなグラフィック表示インジケーターの宣言方法について解説します。さらに、複数のインジケーターを用いてグラフを簡単かつ実践的に、そして高速に描画する方法も学びます。これにより、MetaTrader 5や市場全体の見方が大きく変わることでしょう。
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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

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。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第16回):固有ベクトルによる主成分分析

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第16回):固有ベクトルによる主成分分析

データ分析における次元削減技術である主成分分析について、固有値とベクトルを用いてどのように実装できるかを考察します。いつものように、MQL5ウィザードで使用可能なExpertSignalクラスのプロトタイプの開発を目指します。
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アフリカ水牛最適化(ABO)

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。
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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)

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。
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取引におけるニューラルネットワーク:階層型ベクトルTransformer (HiVT)

取引におけるニューラルネットワーク:階層型ベクトルTransformer (HiVT)

マルチモーダル時系列の高速かつ正確な予測のために開発された階層的ベクトルTransformer (HiVT: Hierarchical Vector Transformer)メソッドについて詳しく説明します。
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雲モデル最適化(ACMO):実践編

雲モデル最適化(ACMO):実践編

この記事では、ACMO(Atmospheric Cloud Model Optimization:雲モデル最適化)アルゴリズムの実装について、さらに詳しく掘り下げていきます。特に、低気圧領域への雲の移動および水滴の初期化と雲間での分布を含む降雨シミュレーションという2つの重要な側面に焦点を当てます。また、雲の状態を管理し、環境との相互作用を適切に保つために重要な役割を果たす他の手法についても紹介します。
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ALGLIBライブラリの最適化手法(第2回):

ALGLIBライブラリの最適化手法(第2回):

この記事では、ALGLIBライブラリにおける残りの最適化手法の検討を続けていきます。特に、複雑な多次元関数でのテストに重点を置きます。これにより、各アルゴリズムの効率性を評価できるだけでなく、さまざまな条件下における強みと弱みを明らかにすることができます。
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主成分を用いた特徴量選択と次元削減

主成分を用いた特徴量選択と次元削減

この記事では、Luca Puggini氏とSean McLoone氏による論文「Forward Selection Component Analysis: Algorithms and Applications」に基づき、修正版のForward Selection Component Analysis (FSCA)アルゴリズムの実装について詳しく解説します。
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スイングエントリーモニタリングEAの開発

スイングエントリーモニタリングEAの開発

年末が近づくと、多くの長期トレーダーは市場の過去を振り返り、その動きや傾向を分析して、将来の動向を予測しようとします。この記事では、MQL5を用いて長期エントリーの監視をおこなうエキスパートアドバイザー(EA)の開発について解説します。手動取引や自動監視システムの不在によって、長期的な取引チャンスを逃してしまうという課題に取り組むことが本稿の目的です。今回は、特に取引量の多い通貨ペアの一つを例に挙げ、効果的な戦略を立案しながらソリューションを構築していきます。
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MQL5取引ツールキット(第7回):直近でキャンセル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

MQL5取引ツールキット(第7回):直近でキャンセル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

直近でキャンセルされた予約注文を処理する関数に焦点を当て、History Manager EX5ライブラリの最終モジュールの作成を完了する方法を学習します。これにより、MQL5を使用してキャンセルされた予約注文に関連する重要な詳細を効率的に取得して保存するためのツールが提供されます。
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プライスアクション分析ツールキットの開発(第13回):RSIセンチネルツール

プライスアクション分析ツールキットの開発(第13回):RSIセンチネルツール

プライスアクションは、ダイバージェンスを特定することで効果的に分析することができます。RSI(相対力指数)などのテクニカル指標は、その確認シグナルとして重要な役割を果たします。本記事では、自動化されたRSIダイバージェンス分析によって、トレンドの継続や反転をどのように識別できるかを解説し、市場心理を読み解く上で理解を深める手助けをします。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第25回):多時間枠のテストと取引

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第25回):多時間枠のテストと取引

アセンブリクラスで使用されているMQL5コードアーキテクチャの制限によって、複数の時間枠に基づく戦略は、デフォルトではウィザードで組み立てられたEAではテストできません。今回は、二次移動平均を使用したケーススタディで、複数の時間枠を使用する戦略について、この制限を回避する可能性を探ります。
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MQL5取引ツールキット(第5回):ポジション関数による履歴管理EX5ライブラリの拡張

MQL5取引ツールキット(第5回):ポジション関数による履歴管理EX5ライブラリの拡張

エクスポート可能なEX5関数を作成して、過去のポジションデータを効率的にクエリおよび保存する方法を解説します。このステップバイステップのガイドでは、直近にクローズされたポジションの主要なプロパティを取得するモジュールを開発し、HistoryManagement EX5ライブラリを拡張していきます。対象となるプロパティには、純利益、取引時間、ピップ単位でのストップロスやテイクプロフィット、利益値、その他多くの重要な情報が含まれます。
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ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』(第2回):市場構造取引システムの自動化

ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』(第2回):市場構造取引システムの自動化

MQL5でラリー・ウィリアムズの市場構造の概念を自動化する方法を学びます。スイングポイントを読み取り、売買シグナルを生成し、リスクを管理し、動的なトレーリングストップ戦略を適用する完全なエキスパートアドバイザー(EA)を構築します。
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Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第5回):通知システム(パート3)

Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第5回):通知システム(パート3)

本稿ではWhatsAppとMetaTrader 5を統合して通知する方法を紹介します。理解を容易にするためにフローチャートを掲載し、統合におけるセキュリティ対策の重要性について説明します。指標の主な目的は、自動化によって分析を簡素化することであり、特定の条件が満たされたときにユーザーに警告するための通知方法を含むべきです。詳しくは本稿で説明します。
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行列分解:基本

行列分解:基本

ここでの目的は教訓を得ることなので、できるだけシンプルに話を進めたいと思います。具体的には、必要な行列の乗算だけを実装します。行列とスカラーの乗算をシミュレートするにはこれで十分であることが今日わかるでしょう。行列分解を実装する際に多くの人が直面する最大の課題は、スカラーの分解と異なり、因子の順序が結果に影響を与えるため、行列の場合はその点に注意が必要だということです。
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古典的な戦略を再構築する(第7回):USDJPYにおける外国為替市場とソブリン債務分析

古典的な戦略を再構築する(第7回):USDJPYにおける外国為替市場とソブリン債務分析

本日の記事では、今後の為替レートと国債の関係を分析します。債券は、最も人気のある固定利付証券の1つであり、今回の議論の焦点となります。AIを使用して従来の戦略を改善できるかどうかを一緒に検討しましょう。
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ディープラーニングを用いたCNA(因果ネットワーク分析)、SMOC(確率モデル最適制御)、ナッシュゲーム理論の例

ディープラーニングを用いたCNA(因果ネットワーク分析)、SMOC(確率モデル最適制御)、ナッシュゲーム理論の例

以前の記事で発表されたこれら3つの例にディープラーニング(DL)を加え、以前の結果と比較します。目的は、他のEAにディープラーニングを追加する方法を学ぶことです。
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MQL5で取引管理者パネルを作成する(第7回):信頼できるユーザー、回復、暗号化

MQL5で取引管理者パネルを作成する(第7回):信頼できるユーザー、回復、暗号化

チャートの更新や管理パネル(Admin Panel) EAとのチャットに新しいペアを追加する際、または端末を再起動するたびにトリガーされるセキュリティプロンプトは、時に煩わしく感じられることがあります。このディスカッションでは、ログイン試行回数を追跡して信頼できるユーザーを識別する機能を検討し、実装します。一定回数の試行に失敗した場合、アプリケーションは高度なログイン手続きに移行し、パスコードを忘れたユーザーが回復できるようにします。さらに、管理パネルに暗号化を効果的に統合してセキュリティを強化する方法についても取り上げます。
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機械学習を用いたフラクタルパターンの検出と分類

機械学習を用いたフラクタルパターンの検出と分類

本記事では、フラクタル解析と機械学習を用いた市場予測という興味深いテーマを取り上げます。これらは、金融価格チャート上に形成される多様なフラクタル構造を探究するための第一歩に過ぎません。本記事では、相関を用いてパターンを検出し、CatBoostアルゴリズムでそれらを分類します。