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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市場シミュレーション（第18回）：SQL入門(I)
使用するSQLプログラムがMySQLであっても、SQL Server、SQLite、OpenSQL、あるいはその他のものであっても問題ではありません。これらはすべて共通点を持っており、その共通要素がSQL言語です。たとえMySQL Workbenchを使用しない場合でも、MetaEditorやMQL5を通じてデータベースを直接操作し、MetaTrader 5上で操作することが可能です。ただしそのためにはSQLの知識が必要になります。ここでは、その基本を学習します。
市場シミュレーション（第13回）：ソケット(VII)
xlwingsなど、Excelへの直接的な読み書きを可能にするパッケージを用いて何かを開発する場合には、すべてのプログラム、関数、または手続きは実行され、その処理を完了すると同時に終了するという点に注意する必要があります。どれだけ工夫をしても、それらを継続的なループ処理として動作させ続けることはできません。
初級から中級まで：構造体(III)
本記事では、「構造化されたコード」とは何かについて解説します。多くの人が「構造化されたコード」と「整理されたコード」を混同していますが、この2つの概念には明確な違いがあります。本記事ではその違いについて説明します。一見すると複雑に感じられるかもしれませんが、できるだけシンプルに理解できるように解説しています。ただし、本記事はより大きな内容へ進むための第一歩にすぎません。
MQL5における建値機能の実装（第1回）：基底クラスと固定ポイントの建値モード
本記事では、MQL5言語を用いた自動売買戦略における建値（損益分岐点）機能の実装について解説します。まず、建値モードとは何か、その仕組みや実装パターンについて簡単に説明します。 その後、前回のリスク管理に関する記事で作成したOrder Blocksエキスパートアドバイザーに、この機能を統合していきます。さらに、その有効性を検証するため、同一条件下で2種類のバックテストを実施します。1つはブレイクイーブン機能を有効化した場合、もう1つは無効化した場合です。
初級から中級まで：構造体(VII)
本日の記事では、さまざまな要素の構造化に関する問題をどのように解決し、よりシンプルで魅力的な設計へと導くかについて解説します。内容は学習向けであり、そのため本番環境のコードを構成するものではありませんが、ここで扱う概念や知識を十分に理解することが極めて重要です。これにより、今後提示するコードをよりスムーズに追えるようになります。
市場シミュレーション（第19回）：SQL入門(II)
最初のSQLに関する記事でも説明したように、SQLにすでに組み込まれていることを実現するために、わざわざ時間をかけて手続きをプログラミングする意味はありません。しかし、基礎を理解していなければ、SQLを使って何かをおこなうことも、このツールが提供する機能を十分に活用することもできません。そこで今回の記事では、データベースにおける基本的な作業をどのようにおこなうかを見ていきます。
フラクタルベースアルゴリズム(FBA)
最適化問題を解くための、フラクタルアプローチに基づく新しいメタヒューリスティック手法を紹介します。本アルゴリズムは、探索空間を分割しながら有望な領域を順次特定し分割していくことで、自己相似的なフラクタル構造を形成し、計算資源を最も有望な領域へ集中的に投入します。さらに、より良い解を指向する独自の突然変異メカニズムにより、探索空間における探索と活用の最適なバランスを実現し、アルゴリズムの効率を大幅に向上させています。
ヒルベルト＝シュミット独立性基準(HSIC)
データ内の線形および非線形依存関係を検出するために設計されたノンパラメトリック統計検定HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criterion)について解説します。MQL5言語におけるHSIC計算アルゴリズムとして、厳密な置換検定とガンマ近似の2つの実装を提案します。また、特徴量と目的変数の間の非線形関係をモデル化した合成データを用いて、本手法の有効性を示します。
機械学習ベースの取引システムにおける隠れマルコフモデル
隠れマルコフモデル(HMM, Hidden Markov Models)は、観測された事象が、マルコフ過程を形成する未観測（隠れ）状態の系列に依存するような逐次データを解析するために設計された、確率的モデルの強力なクラスです。HMMの主要な仮定には、隠れ状態に対するマルコフ性（すなわち、次の状態への遷移確率は現在の状態のみに依存すること）と、現在の隠れ状態が既知である場合における観測の独立性が含まれます。
ラクダアルゴリズム(CA)
ラクダアルゴリズムは2016年に開発され、砂漠におけるラクダの行動をシミュレートして最適化問題を解く手法です。本アルゴリズムは、温度、補給、持久力といった要素を考慮しています。また、本記事では改良版であるCAmも紹介しており、ガウス分布による解生成とオアシス効果パラメータの最適化という主要な改良が含まれています。
初級から中級まで：構造体(VII)
本日の記事では、さまざまな要素の構造化に関する問題をどのように解決し、よりシンプルで魅力的な設計へと導くかについて解説します。内容は学習向けであり、そのため本番環境のコードを構成するものではありませんが、ここで扱う概念や知識を十分に理解することが極めて重要です。これにより、今後提示するコードをよりスムーズに追えるようになります。
初級から中級まで：継承
間違いなく、本記事の内容を理解し、それがどのように、そしてなぜ機能するのかを把握するためには、かなりの時間を要するでしょう。というのも、ここで示されている内容はすべて、一見するとオブジェクト指向的に見えますが、実際には構造化プログラミングの原理に基づいているためです。
MQL5における取引へのコンピュータビジョンの統合（第2回）：アーキテクチャを2D RGB画像解析に拡張する
取引におけるコンピュータビジョン：仕組みと開発手順本記事では、RGB画像として価格チャートを認識するアルゴリズムを構築し、アテンション機構と双方向LSTM層を用いる方法について説明します。結果として、EURUSDの価格を予測する動作モデルを構築し、検証セクションにおいて最大55%の正解率を得ます。