初心者からエキスパートへ:サポートとレジスタンスの強度指標(SRSI)
本記事では、MQL5プログラミングを活用して市場の価格レベルを正確に特定し、弱いレベルと強いレベルを見分ける方法についての知見を共有します。さらに、実用的なサポートおよびレジスタンス強度インジケーター(SRSI)を完全に開発していきます。
プライスアクション分析ツールキットの開発(第1回):チャートプロジェクター
このプロジェクトは、MQL5アルゴリズムを活用して、MetaTrader 5向けの包括的な分析ツールセットを開発することを目的としています。これらのツールは、スクリプトやインジケーターからAIモデルやエキスパートアドバイザー(EA)に至るまで幅広く、市場分析プロセスの自動化を実現します。場合によっては、これらのツールによって、高度な分析を人間の介入なしで実行し、適切なプラットフォームに結果を予測することも可能になります。どのようなチャンスも逃しません。一緒に強力な市場分析用カスタムツールチェストを構築するプロセスを探求していきましょう。まず、「チャートプロジェクター」と名付けたシンプルなMQL5プログラムを開発することから始めます。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第79部): 「アニメーションフレーム」オブジェクトクラスとその子孫オブジェクト
本稿では、単一のアニメーションフレームとその子孫のクラスを開発します。このクラスでは、形状の下の背景を維持および復元しながら、形状を描画できるようにします。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第81部): ライブラリオブジェクトへのグラフィックの統合
すでに作成されたオブジェクトを以前に作成されたライブラリオブジェクトに統合する時が来ました。最終的には各ライブラリオブジェクトに独自のグラフィカルオブジェクトが付与されるようになり、ユーザーはプログラムを操作できるようになります。
DoEasy-コントロール(第18部):TabControlでタブをスクロールする機能
この記事では、ヘッダーバーがコントロールのサイズに収まらない場合に備えて、TabControl WinFormsオブジェクトにヘッダースクロールコントロールボタンを配置します。また、トリミングされたタブヘッダーをクリックしたときのヘッダーバーのシフトを実装します。
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3回):ダイナミックトレンドフォローと平均回帰戦略
金融市場は一般的に、「レンジ相場」または「トレンド相場」のいずれかに分類されます。このような静的な市場の見方は、短期的な取引においては判断を容易にしてくれるかもしれません。しかし、実際の市場の動きとはかけ離れている側面もあります。この記事では、金融市場がこれら2つのモードをどのように移行するのかを探り、その理解を活かしてアルゴリズム取引戦略への自信をどのように高められるのかを考察します。
母集団最適化アルゴリズム
最適化アルゴリズム(OA)の分類についての入門記事です。この記事では、OAを比較するためのテストスタンド(関数群)を作成し、広く知られたアルゴリズムの中から最も普遍的なものを特定することを試みています。
母集団最適化アルゴリズム:Shuffled Frog-Leaping (SFL) アルゴリズム
本稿では、Shuffled Frog-Leaping (SFL)アルゴリズムの詳細な説明と、最適化問題を解く上でのその能力を紹介します。SFLアルゴリズムは、自然環境におけるカエルの行動から着想を得ており、関数最適化への新しいアプローチを提供します。SFLアルゴリズムは、効率的で柔軟なツールであり、様々な種類のデータを処理し、最適解を得ることができます。
母集団最適化アルゴリズム:ネルダー–ミード法、またはシンプレックス(NM)検索法
この記事では、ネルダー–ミード法の完全な探求を提示し、最適解を達成するために各反復でシンプレックス(関数パラメータ空間)がどのように修正され、再配置されるかを説明し、この方法がどのように改善されるかを説明します。
母集団最適化アルゴリズム:焼きなまし(SA)アルゴリズム(第1部)
焼きなましアルゴリズムは、金属の焼きなまし過程にヒントを得たメタヒューリスティックです。この記事では、このアルゴリズムを徹底的に分析し、この広く知られている最適化方法を取り巻く多くの一般的な信念や神話を暴露します。この記事の後半では、カスタムの等方的焼きなまし(Simulated Isotropic Annealing、SIA)アルゴリズムについて説明します。
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11回):初心者向け線形代数入門
本記事では、MQL5の行列・ベクトルAPIで利用できる強力な線形代数ツールの基礎を解説します。このAPIを効果的に利用するためには、これらの手法を賢く活用するための線形代数の原理をしっかり理解しておく必要があります。本稿は、MQL5でアルゴリズム取引をおこなう際にこの強力なライブラリを活用して作業を開始するために必要となる線形代数の最も重要な規則のいくつかを、読者が直感的に理解できるレベルで身につけることを目的としています。
プログラミングパラダイムについて(第2部):オブジェクト指向アプローチによるプライスアクションエキスパートアドバイザーの開発
オブジェクト指向プログラミングのパラダイムとMQL5コードへの応用について学びます。この第2回目の記事では、オブジェクト指向プログラミングの具体的な内容をより深く掘り下げ、実践的な例を通して実体験を提供します。EMA指標とローソク足価格データを使用した、手続き型プライスアクションエキスパートアドバイザー(EA)をオブジェクト指向コードに変換する方法を学びます。
DoEasy-コントロール(第9部):WinFormsオブジェクトメソッド、RadioButtonおよびButtonコントロールの再配置
この記事では、WinFormsオブジェクトクラスメソッドの名前を修正し、ButtonおよびRadioButton WinFormsオブジェクトを作成します。
RestAPIを統合したMQL5強化学習エージェントの開発(第3回):MQL5で自動手番とテストスクリプトを作成する
この記事では、MQL5関数とユニットテストを統合した、Pythonによる三目並べの自動手番の実装について説明します。目標は、MQL5でのテストを通じて、対戦のインタラクティブ性を向上させ、システムの信頼性を確保することです。このプレゼンテーションでは、対戦ロジックの開発、統合、実地テストについて説明し、最後にダイナミックな対戦環境と堅牢な統合システムを作成します。
DoEasy-コントロール(第15部):TabControl WinFormsオブジェクト — 複数行のタブヘッダー、タブ処理メソッド
この記事では、TabControl WinFormオブジェクトの作業を続けます。タブフィールドオブジェクトクラスを作成して複数の行にタブヘッダーを配置できるようにし、オブジェクトタブを処理するメソッドを追加します。
MetaTrader 5でのモンテカルロ並べ替え検定
この記事では、Metatrader 5のみを使用して、任意のエキスパートアドバイザー(EA)でシャッフルされたティックデータに基づいて並べ替え検定を実施する方法を見てみましょう。
初級から中級まで:インジケーター(I)
本記事では、初めてとなる完全に実用的かつ機能的なインジケーターを作成していきます。目的はアプリケーションの作り方そのものを示すことではありません。皆さんがご自身のアイデアをどのように開発できるのかを理解し、安全でシンプルかつ実践的な方法でそれを適用する機会を提供することにあります。
初心者のためのMQL5におけるファンダメンタル分析とテクニカル分析戦略の組み合わせ
この記事では、トレンドフォローとファンダメンタル分析の原則を1つのエキスパートアドバイザー(EA)にシームレスに統合し、より強固な取引戦略を構築する方法について説明します。MQL5を活用して、誰でも簡単にカスタマイズされた取引アルゴリズムを作成できることを紹介します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第90部): 標準グラフィカルオブジェクトのイベント基本機能
本稿では、標準のグラフィカルオブジェクトイベントを追跡するための基本的な機能を実装します。グラフィカルオブジェクトのダブルクリックイベントから始めます。
母集団最適化アルゴリズム:クジラ最適化アルゴリズム(WOA)
(WOA)は、ザトウクジラの行動と狩猟戦略に着想を得たメタヒューリスティクスアルゴリズムです。WOAの主なアイデアは、クジラが獲物の周囲に泡を作り、螺旋状の動きで獲物に襲いかかる、いわゆる「バブルネット」と呼ばれる捕食方法を模倣することです。
ビジュアルプログラミング言語DRAKON:MQL開発者と顧客のコミュニケーションツール
DRAKONは、ロシアの宇宙プロジェクト(例えば、「Buran」再利用可能宇宙船プロジェクト)のプログラマーと、異なる分野の専門家(生物学者、物理学者、エンジニアなど)との対話を簡素化するために設計されたビジュアルプログラミング言語です。この記事では、DRAKONが、コードに触れたことがない人にとっても、アルゴリズムの作成にアクセスしやすく、直感的にし、また、顧客が取引ロボットを注文する際に自分の考えを説明しやすくし、複雑な関数でプログラマーのミスを少なくする方法についてお話します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第17回):多通貨取引
ウィザードを介してEAが組み立てられた場合、デフォルトでは複数の通貨をまたいだ取引は利用できません。トレーダーが一度に複数の銘柄から自分のアイデアをテストする際に、2つの可能なトリックを検討します。
母集団最適化アルゴリズム:電磁気的アルゴリズム(ЕМ)
この記事では、様々な最適化問題において、電磁気的アルゴリズム(EM、electroMagnetism-like Algorithm)を使用する原理、方法、可能性について解説しています。EMアルゴリズムは、大量のデータや多次元関数を扱うことができる効率的な最適化ツールです。
どんな市場でも優位性を得る方法(第5回):FRED EURUSD代替データ
本日の議論では、セントルイス連邦準備銀行の広義のドル指数に関する代替日次データとその他のマクロ経済指標の集合を使用して、EURUSDの将来の為替レートを予測しました。残念ながら、データはほぼ完璧な相関関係にあるように見えますが、モデルの精度において際立った向上は実現できず、投資家は代わりに通常の市場相場を使用した方がよい可能性があることを示唆している可能性があります。
DoEasyライブラリの時系列(第58部): 指標バッファデータの時系列
時系列の操作に関するトピックのしめくくりとして、指標バッファに格納されているストレージ、検索、およびデータの並べ替えを整理します。これにより、プログラムでライブラリベースで作成される指標の値に基づいて分析をさらに実行できます。ライブラリのすべてのコレクションクラスの一般的な概念により、対応するコレクションで必要なデータを簡単に見つけることができます。それぞれ、今日作成されたクラスでも同じことが可能です。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第77部): 影オブジェクトクラス
本稿では、グラフィック要素オブジェクトの子孫である 影オブジェクトのクラスを作成し、オブジェクトの背景をグラデーションで塗りつぶす機能を追加します。
DoEasyライブラリでの価格(第62部): ティックシリーズをリアルタイムで更新して板情報で作業するための準備
この記事では、ティックデータの更新をリアルタイムで実装し、板情報を操作するための銘柄オブジェクトクラスを準備します(DOM自体は次の記事で実装されます)。
MLモデルとストラテジーテスターの統合(結論):価格予測のための回帰モデルの実装
この記事では、決定木に基づく回帰モデルの実装について説明します。モデルは金融資産の価格を予測しなければなりません。すでにデータを準備し、モデルを訓練評価し、調整最適化しました。ただし、このモデルはあくまで研究用であり、実際の取引に使用するものではないことに留意する必要があります。
リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第5回):プレビューの追加
現実的で利用しやすい方法で市場リプレイシステムを実装する方法を開発することができたので、プロジェクトを続けて、リプレイの動作を改善するためのデータを追加してみましょう。
母集団最適化アルゴリズム:微小人工免疫系(Micro-AIS)
この記事では、身体の免疫系の原理に基づいた最適化手法、つまりAISを改良した微小人工免疫系(Micro Artificial Immune System:Micro-AIS)について考察します。Micro-AISは、より単純な免疫系のモデルと単純な免疫情報処理操作を用います。また、この記事では、従来のAISと比較した場合のMicro-AISの利点と欠点についても触れています。
DoEasyライブラリの時系列(第49部): 複数銘柄・複数期間の複数バッファ標準指標
本稿では、ライブラリクラスを改善して、データを表示するために複数の指標バッファを必要とする複数銘柄・複数期間標準指標を開発する機能を実装します。
MQL5で取引管理者パネルを作成する(第3回):ビジュアルスタイリングによるGUIの強化(I)
この記事では、MQL5を使用して、取引管理パネルのグラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)を視覚的にスタイル設定することに焦点を当てます。MQL5で利用できるさまざまなテクニックと機能について説明します。これらのテクニックと機能により、インターフェイスのカスタマイズと最適化が可能になり、魅力的な外観を維持しながらトレーダーのニーズを満たすことができます。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第80部): 「幾何学的アニメーションフレーム」オブジェクトクラス
本稿では、前の記事のクラスのコードを最適化し、指定された数の頂点を持つ正多角形を描画するための幾何学的アニメーションフレームオブジェクトクラスを作成します。
DoEasy - コントロール(第32部):水平スクロールバー、マウスホイールスクロール
この記事では、水平スクロールバーオブジェクト機能の開発を完成します。また、スクロールバーのスライダーを動かしたり、マウスホイールを回転させたりしてコンテナの内容をスクロールできるようにするほか、MQL5の新しい注文実行ポリシーや新しいランタイムエラーコードを考慮したライブラリへの追加もおこないます。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第11回):シミュレーターの誕生(I)
バーを形成するデータを使うためには、リプレイをやめてシミュレーターの開発に着手しなければなりません。難易度が最も低い1分バーを使用します。
母集団最適化アルゴリズム:魚群検索(FSS)
魚群検索(FSS)は、そのほとんど(最大80%)が親族の群落の組織的な群れで泳ぐという魚の群れの行動から着想を得た新しい最適化アルゴリズムです。魚の集合体は、採餌の効率や外敵からの保護に重要な役割を果たすことが証明されています。