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入門（第24回）：チャートオブジェクトで取引するEAの構築
本記事では、チャート上に描かれたサポートラインやレジスタンスラインを検出し、それに基づいて自動で取引を実行するエキスパートアドバイザー(EA)の作成方法を解説します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第84回）：ストキャスティクスとFrAMAのパターンの使用 - 結論
ストキャスティクスとフラクタル適応型移動平均(FrAMA: Fractal Adaptive Moving Average)は、互いに補完し合う特性を持っており、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)で使えるインジケーターペアの1つです。この組合せについては前回の記事で紹介しましたが、今回はその締めくくりとして、残る5つのシグナルパターンを検討していきます。これらの検証にあたっては、これまでと同様にMQL5ウィザードを用いて構築およびテストをおこないます。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第46回）：MQL5におけるスマートな可視化を備えたインタラクティブフィボナッチリトレースメントEAの設計
フィボナッチツールは、テクニカル分析で最も人気のあるツールのひとつです。本記事では、価格の動きに応じて動的に反応するリトレースメントおよびエクステンションレベルを描画し、リアルタイムアラート、スタイリッシュなライン、ニュース風のスクロールヘッドラインを提供するインタラクティブフィボナッチEAの作成方法をご紹介します。このEAのもうひとつの大きな利点は柔軟性です。チャート上で高値(A)と安値(B)のスイング値を直接入力できるため、分析したい価格範囲を正確にコントロールできます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第85回）：ストキャスティクスとFrAMAのパターンを用いたβ-VAEによる推論
本記事は、ストキャスティクスとフラクタル適応型移動平均の組み合わせを紹介した「第84回」の続きです。今回は推論フェーズでの学習結果の活用に焦点を移し、前回の記事で取り上げた低調なパターンの成績を改善できるかどうかを検討します。ストキャスティクスとFrAMAは、モメンタムとトレンドを補完する関係にあります。推論フェーズでの学習結果の活用では、以前に考察したβ変分オートエンコーダ(β-VAE)のアルゴリズムを再度利用します。また、いつものように、MQL5ウィザードとの統合を目的として設計されたカスタムシグナルクラスの実装も継続します。