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。
新着記事をフォローして、フォーラムでディスカッションしてください。
新しい記事を追加
取引の機会を逃しています。
- 無料取引アプリ
- 8千を超えるシグナルをコピー
- 金融ニュースで金融マーケットを探索
ニューラルネットワークの実践：直線関数
この記事では、データベース内のデータを表現できる関数を取得するためのいくつかの方法について簡単に説明します。統計や確率の研究を用いて結果を解釈する方法については詳細に触れません。この問題の数学的側面について深く知りたい方にお任せします。これらの問いを検討することは、ニューラルネットワークの研究において非常に重要です。ここでは、このテーマを冷静に掘り下げていきます。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第16回）：異なるクォート履歴がテスト結果に与える影響
開発中のエキスパートアドバイザー(EA)は、さまざまなブローカーとの取引で良好な結果を示すことが期待されていますが、現時点では、MetaQuotesデモ口座からのクォートを使用してテストを実行しています。テストや最適化に使用したクォートとは異なる価格データを持つ取引口座でも、EAが正しく機能する準備が整っているのかを確認してみましょう。
強化学習と弱者淘汰を組み合わせた進化型取引アルゴリズム(ETARE)
この記事では、進化アルゴリズムと深層強化学習を組み合わせた、外国為替取引のための革新的な取引アルゴリズムを紹介します。このアルゴリズムは、非効率な個体を絶滅させるメカニズムを使用して取引戦略を最適化します。
MQL5入門（第19回）：ウォルフ波動の自動検出
本記事では、強気（上昇）および弱気（下降）のウォルフ波動パターンをプログラムで識別し、MQL5を使用して取引する方法を紹介します。ウォルフ波動構造をプログラムで検出し、それに基づいて取引の実行方法を詳しく解説します。これには、主要なスイングポイントの検出、パターンルールの検証、シグナルに基づくエキスパートアドバイザー(EA)の準備が含まれます。
リプレイシステムの開発（第67回）：コントロールインジケーターの改良
この記事では、コードを少し手直しすることで、どのような改善が得られるかを見ていきます。今回の改良は、コードの簡素化を図り、MQL5ライブラリの呼び出しをより活用し、そして何よりも、将来的に開発する可能性のある他のプロジェクトでも、より安定して安全かつ使いやすくなることを目的としています。
ニューラルネットワークが簡単に（第92回）：周波数および時間領域における適応的予測
FreDF法の著者は、周波数領域と時間領域を組み合わせた予測の利点を実験的に確認しました。しかし、重みハイパーパラメータの使用は、非定常時系列には最適ではありません。この記事では、周波数領域と時間領域における予測の適応的組み合わせの方法について学びます。
化学反応最適化(CRO)アルゴリズム（第2回）：組み立てと結果
第2回では、化学演算子を1つのアルゴリズムに集め、その結果の詳細な分析を紹介します。化学反応最適化(CRO)法がテスト機能に関する複雑な問題の解決にどのように対処するかを見てみましょう。
取引におけるニューラルネットワーク：時系列予測のための軽量モデル
軽量な時系列予測モデルは、最小限のパラメータ数で高いパフォーマンスを実現します。これにより、コンピューティングリソースの消費を抑えつつ、意思決定の迅速化が可能となります。こうしたモデルは軽量でありながら、より複雑なモデルと同等の予測精度を達成できます。
HTTPとConnexus（第2回）：HTTPアーキテクチャとライブラリ設計の理解
この記事では、HTTPプロトコルの基礎について、主なメソッド（GET、POST、PUT、DELETE）、ステータスコード、URLの構造について説明します。さらに、HTTPリクエストにおけるURLとクエリパラメータの操作を容易にするCQueryParamとCURLクラスによるConexxusライブラリの構築の始まりも紹介します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第54回）：SACとテンソルのハイブリッドによる強化学習
Soft Actor Critic (SAC)は、以前の記事で紹介した強化学習アルゴリズムです。その際には、効率的にネットワークを学習させる手法としてPythonやONNXの活用についても触れました。今回は、このアルゴリズムを改めて取り上げ、Pythonでよく使われるテンソルや計算グラフを活用することを目的としています。
取引におけるニューラルネットワーク：Superpoint Transformer (SPFormer)
本記事では、中間データの集約を不要とするSuperpoint Transformer (SPFormer)に基づく3Dオブジェクトのセグメンテーション手法を紹介します。これによりセグメンテーション処理の高速化とモデル性能の向上が実現されます。
古典的な戦略を再構築する（第16回）：ダブルボリンジャーバンドブレイクアウト
本記事では、古典的なボリンジャーバンドのブレイクアウト戦略を再考し、その弱点を補う手法を紹介します。古典的戦略は、偽のブレイクアウトに弱いというよく知られた課題があります。本記事では、その弱点に対する一つの解決策として「ダブルボリンジャーバンド戦略」を提示します。この比較的知られていない手法は、従来戦略の弱点を補い、市場をより動的に捉える視点を提供します。これにより、従来のルールに縛られた制約を超え、トレーダーにとってより適応力のあるフレームワークを提供できるのです。
リプレイシステムの開発（第73回）：異例のコミュニケーション(II)
この記事では、インジケーターとサービス間でリアルタイムに情報を伝達する方法について解説し、また時間軸を変更した際に発生しうる問題の原因とその解決方法について理解を深めます。おまけとして、最新バージョンのリプレイ/シミュレーションアプリへのアクセスも提供します。
ニューラルネットワークが簡単に（第80回）：Graph Transformer Generative Adversarial Model (GTGAN)
この記事では、2024年1月に導入された、グラフ制約のある建築レイアウト生成の複雑な問題を解くためのGTGAN (Graph Transformer Generative Adversarial Model)アルゴリズムについて知ろうと思います。
初級から中級へ：配列と文字列(II)
この記事では、プログラミングがまだ非常に初歩的な段階にあるにもかかわらず、すでにいくつかの興味深いアプリケーションを実装できることを示します。今回は、比較的シンプルなパスワードジェネレーターを作成します。このようにして、これまでに説明してきたいくつかの概念を実際に適用することができます。加えて、特定の問題に対する解決策をどのように構築できるかについても考察していきます。
母集団最適化アルゴリズム：極値から抜け出す力（第I部）
本稿では、母集団最適化アルゴリズムの挙動を、集団の多様性が低い場合に効率的に極小値を脱出し、最大値に到達する能力という観点から検証することを目的としたユニークな実験を紹介します。この方向性で取り組むことで、ユーザーが設定した座標を出発点として、どの特定のアルゴリズムが検索を成功させることができるのか、またその成功にどのような要因が影響するのかについて、さらなる洞察が得られるでしょう。
古典的な戦略を再構築する（第4回）：SP500と米財務省中期証券
この連載では、最新のアルゴリズムを用いて古典的な取引戦略を分析し、AIによって戦略を改善できるかどうかを検証します。本日の記事では、SP500と米財務省中期証券との関係を活用した古典的な取引手法を再考します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第34回）：非従来型RBMによる価格の埋め込み
制限ボルツマンマシンは、1980年代半ば、計算資源が非常に高価だった時代に開発されたニューラルネットワークの一種です。当初は、入力された訓練データセットの次元を削減し、隠れた確率や特性を捉えるために、ギブスサンプリングとコントラストダイバージェンス（Contrastive Divergence）に依存していました。RBMが予測用の多層パーセプトロンに価格を「埋め込む」場合、バックプロパゲーションがどのように同様の性能を発揮できるかを検証します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第55回）：PER付きSAC
強化学習において、リプレイバッファは特にDQNやSACのようなオフポリシーアルゴリズムにおいて重要な役割を果たします。これにより、メモリバッファのサンプリング処理が注目されます。たとえばSACのデフォルト設定では、このバッファからランダムにサンプルを取得しますが、Prioritized Experience Replay (PER)を用いることで、TDスコア（時間差分誤差）に基づいてサンプリングを調整することができます。本稿では、強化学習の意義を改めて確認し、いつものように交差検証ではなく、この仮説だけを検証する、ウィザードで組み立てたエキスパートアドバイザー(EA)を用いて考察します。
リプレイシステムの開発（第42回）：Chart Traderプロジェクト（I）
もっと面白いものを作りましょう。ネタバレはしたくないので、理解を深めるために記事を読んでください。リプレイ/シミュレーターシステムの開発に関する本連載の最初の段階から、私は、開発中のシステムと実際の市場の両方で同じようにMetaTrader 5プラットフォームを使用することがアイディアであると述べてきました。これが適切におこなわれることが重要です。ある道具を使用して訓練して戦い方を学んだ末、戦いの最中に別の道具を使用しなければならないというようなことは誰もしたくありません。
リプレイシステムの開発（第55回）：コントロールモジュール
この記事では、開発中のメッセージシステムに統合できるように、コントロールインジケーターを実装します。それほど難しくはありませんが、このモジュールの初期化について理解しておくべき細かい点がいくつかあります。ここで提示される資料は教育目的のみに使用されます。示された概念を学習し習得する以外の目的での利用は決して想定されていません。
ニューラルネットワークの実践：擬似逆行列(II)
この連載は教育的な性質のものであり、特定の機能の実装を示すことを目的としていないため、この記事では少し異なる方法でおこないます。因数分解を適用して行列の逆行列を取得する方法を示す代わりに、擬似逆行列の因数分解に焦点を当てます。その理由は、特別な方法で一般的な係数を取得することができる場合、一般的な係数を取得する方法を示すことに意味がないからです。さらに良いことに、読者は物事がなぜそのように起こるのかをより深く理解できるようになります。それでは、時間の経過とともにハードウェアがソフトウェアに取って代わる理由を考えてみましょう。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第14回）：リスクマネージャーにおける適応型ボリューム変更
以前開発されたリスクマネージャーには基本的な機能のみが含まれていました。取引戦略のロジックに干渉することなく取引結果を向上させるために、どのような開発の可能性があるかを検討してみましょう。
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。
人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)：理論と方法
この記事では、2009年に開発された人工蜂の巣アルゴリズム(ABHA)について説明します。このアルゴリズムは、連続的な最適化問題を解決することを目的としています。この記事では、蜂がそれぞれの役割を担って効率的に資源を見つける蜂のコロニーの行動から、ABHAがどのようにインスピレーションを得ているかを探ります。
ダイナミックマルチペアEAの形成（第2回）：ポートフォリオの分散化と最適化
ポートフォリオの分散化と最適化とは、複数の資産に戦略的に投資を分散しながら、リスク調整後のパフォーマンス指標に基づいてリターンを最大化する理想的な資産配分を選定する手法です。
取引におけるニューラルネットワーク：対照パターンTransformer
Contrastive Transformerは、個々のローソク足のレベルと、全体のパターンに基づいて市場を分析するよう設計されています。これにより、市場トレンドのモデリングの質が向上します。さらに、ローソク足とパターンの表現を整合させるために対照学習を用いることで、自己調整が促され、予測の精度が高まります。
集団型ADAM（適応モーメント推定法）
この記事では、よく知られていて人気のあるADAM勾配最適化手法を集団アルゴリズムに変換し、さらにハイブリッド個体を導入して修正した方法を紹介しています。この新しいアプローチでは、確率分布を使って成功した判断の要素を組み合わせたエージェントを作ることができます。大きな革新点は、有望な解からの情報を適応的に蓄積するハイブリッド集団個体を形成することであり、それによって複雑な多次元空間での探索効率が高まります。
PythonとMQL5による多銘柄分析（第3回）：三角為替レート
トレーダーは、誤ったシグナルによるドローダウンに直面することが多い一方で、確認を待ちすぎることで、有望な機会を逃すこともあります。本稿では、ドル建て銀価格(XAGUSD)、ユーロ建て銀価格(XAGEUR)、およびEURUSD為替レートを用いた三角裁定取引戦略を紹介し、市場のノイズをフィルタリングする方法を解説します。市場間の相関関係を活用することで、隠れた市場センチメントをリアルタイムで捉え、エントリータイミングをより洗練させることが可能になります。
リプレイシステムの開発（第49回）：物事は複雑になる(I)
この記事では、物事は少し複雑になります。前回の記事で紹介した内容を使用して、ユーザーが独自のテンプレートを使用できるようにテンプレート ファイルを開きます。ただし、MetaTrader 5の負荷を軽減するために指標を改良していく予定なので、変更は徐々におこなっていく予定です。
取引におけるニューラルネットワーク：シーン認識オブジェクト検出(HyperDet3D)
ハイパーネットワークを活用した新しいオブジェクト検出アプローチをご紹介します。ハイパーネットワークはメインモデルの重みを生成し、現在の市場状況の特性を考慮に入れることができます。この手法により、モデルはさまざまな取引条件に適応し、予測精度の向上が可能になります。
ニュース取引が簡単に（第4回）：パフォーマンス向上
この記事では、ストラテジーテスターでエキスパートアドバイザー(EA)のランタイムを改善する方法について掘り下げていきます。これらのニュースイベントの時間は、指定された時間内にアクセスされます。これにより、EAはボラティリティの高い環境でも低い環境でも、イベントドリブン取引を効率的に管理できます。
MQL5経済指標カレンダーを使った取引（第6回）：ニュースイベント分析とカウントダウンタイマーによるトレードエントリーの自動化
本記事では、MQL5経済指標カレンダーを活用して、ユーザー定義のフィルターと時間オフセットに基づいた自動取引エントリーを実装します。対象となる経済指標イベントを検出し、予想値と前回値の比較により、買うか売るかの判断を下します。動的なカウントダウンタイマーは、ニュース公開までの残り時間を表示し、取引後には自動的にリセットされます。
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。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第44回）：MQL5でVWMAクロスオーバーシグナルEAを構築する
本記事では、MetaTrader 5向けに開発されたVWMA（出来高加重移動平均）クロスオーバーシグナルツールを紹介します。このツールは、価格動向と出来高を組み合わせることで、強気および弱気の反転ポイントを特定することを目的としています。このエキスパートアドバイザー(EA)は、チャート上に明確な買いと売りシグナルを直接表示し、豊富な情報を持つパネルを備えるとともに、ユーザーによる詳細なカスタマイズが可能で、実践的な取引戦略の強力な補助となります。
DoEasy - コントロール（第33部）：垂直スクロールバー
この記事では、DoEasyライブラリのグラフィカル要素の開発を続け、フォームオブジェクトコントロールの垂直スクロールを追加し、さらに将来必要となる便利な関数やメソッドを紹介します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第35回）：サポートベクトル回帰
サポートベクトル回帰(SVR)は、2つのデータセット間の関係を最も適切に表現する関数または「超平面」を見つけるための理想的な手法です。本稿では、MQL5ウィザードのカスタムクラス内での時系列予測において、この手法を活用することを試みます。
MQL5でカスタムキャンバスグラフィックを使用したケルトナーチャネルインジケーターの構築
本記事では、MQL5を用いてカスタムキャンバスグラフィック付きのケルトナーチャネルインジケーターを構築します。移動平均の統合、ATRの計算、そして視覚的に強化されたチャート表示について詳しく解説します。また、インジケーターの実用性を評価するためのバックテスト手法についても取り上げ、実際の取引に役立つ洞察を提供します。