MQL5言語のプログラミング例に関する記事

この記事では、ランダムウォークの原理に基づく非常に強力で効率的な最適化アルゴリズムである確SDS（Stochastic Diffusion Search、確率的拡散探索）について説明します。このアルゴリズムは、複雑な多次元空間で最適解を求めることができ、収束速度が速く、局所極値を避けることができるのが特徴です。

この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)がストラテジーテスターで表示できる品質スコアを開発する方法を見ていきます。Van TharpとSunny Harrisという2つの有名な計算方法を見てみましょう。

SSG（Saplings Sowing and Growing up、苗木の播種と育成）アルゴリズムは、様々な条件下で優れた生存能力を発揮する、地球上で最も回復力のある生物の1つからインスピレーションを得ています。

この記事では、自然界の生物の遺伝物質で起こる自然なプロセスをモデル化した2進数遺伝的アルゴリズム（binary genetic algorithm：BGA）を見ていきます。

本記事では、1つのデータセットを訓練（学習）用と検証用の両方として使用するモデル評価手法について、理論と実装の両面から検討します。

この記事では、問題の詳細と検索空間内の環境のダイナミクスを考慮できる柔軟でインテリジェントな最適化手法の開発における重要なステップとしてのANSアルゴリズムの可能性を明らかにします。

この記事では、Narges Armanfardらの論文「Local Feature Selection for Data Classification」で提案された特徴量選択アルゴリズムを紹介します。このアルゴリズムはPythonで実装されており、MetaTrader 5アプリケーションに統合可能なバイナリ分類モデルの構築に使用されます。

私たちの発注システムが対応できていないタスクがまだ1つありますが、最終的に解決する予定です。MetaTrader 5は、注文値の作成と修正を可能にするチケットのシステムを備えています。アイデアは、同じチケットシステムをより高速かつ効率的にするエキスパートアドバイザー(EA)を持つことです。

今回は、あまり理解されていない重要なトピックを取り上げます。「カスタムイベント」です。これは危険です。これらの要素の長所と短所を解説します。このトピックは、MQL5やその他の言語でプロのプログラマーになりたい人にとって重要な鍵となります。ここではMQL5とMetaTrader 5に焦点を当てます。

まずは現状を明らかにすることから始めましょう。今やらなければ、すぐに問題になります。

ここでは、カスタムイベントがどのようにトリガーされ、指標でどのようにリプレイ/シミュレーションサービスの状態がレポートされるかを見ていきます。

本稿では、金融時系列における予測パターンを特定する手段として、動的時間伸縮の概念について論じます。その仕組みと、純粋なMQL5での実装を紹介します。

この記事では、手動取引用のリスクマネージャークラスをゼロから書く方法について詳しく説明します。このクラスは、自動化プログラムを使用するアルゴリズムトレーダーが継承するための基本クラスとしても使用できます。

本稿では、細菌採餌最適化(BFO)アルゴリズムのアイデアと遺伝的アルゴリズム(GA)で使用される技術を組み合わせ、ハイブリッドBFO-GAアルゴリズムとして最適化問題を解くための新しいアプローチを紹介します。最適解を大域的に探索するために細菌の群れを使い、局所最適解を改良するために遺伝的演算子を使用します。元のBFOとは異なり、細菌は突然変異を起こし、遺伝子を受け継ぐことができるようになっています。

この記事では、とても興味深く、難易度のやや高いプログラミングの概念について見ていきます。ただし、この概念は細心の注意をもって扱うべきです。なぜなら、誤用や誤解によって、本来は比較的単純なプログラムが、不要に複雑化してしまう危険があるからです。しかし、正しく使用し、かつ適切な状況にうまく適用できれば、再帰は、そうでなければ非常に面倒で時間のかかる問題を解決するための優れた味方となります。ここに掲載されている資料は、教育目的のみのものです。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを利用することは避けてください。

MQL5は、ユーザーの好みに合わせてカスタマイズ可能な自動売買システムを開発するための無限の可能性を提供します。複雑な数値計算も実行できることをご存知でしょうか。この記事では、自動売買戦略として日本の平均足手法を紹介します。

多母集団アルゴリズムの構成原理を考えます。この種のアルゴリズムの一例として、新しいカスタムアルゴリズムであるESG (Evolution of Social Groups)を見てみましょう。このアルゴリズムの基本概念、母集団相互作用メカニズム、利点を分析し、最適化問題におけるパフォーマンスを検証します。

圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQL5コミュニティでは今のところ比較的知られていません。この連載では、その概念のいくつかを紹介して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。

この記事では、MQL5における手続き型コーディングからオブジェクト指向プログラミング(OOP)への移行について、REST APIとの統合を中心に説明します。今日は、HTTPリクエスト関数（GETとPOST）をクラスにまとめる方法について説明します。コードのリファクタリングについて詳しく見ていき、孤立した関数をクラスメソッドに置き換える方法を紹介します。記事には実践的な例とテストが含まれています。

この記事では、多銘柄多期間矢印指標の描画について見ていきます。また、現在のチャートの銘柄/期間と一致しない銘柄/期間で計算された矢印指標のデータを示す矢印を正しく表示するためのクラスメソッドを改善します。

前回の記事のテーマを発展させ、より柔軟で機能的なテンプレートを作成することにしました。このテンプレートは、より大きな機能を持ち、フリーランスとして、また外部ソリューションとの統合機能を備えた多通貨多期間EAを開発するためのベースとして効果的に使用することができます。

本稿では、自然界における鳥の群れの集団的な相互作用に着想を得た、鳥の群れに基づくアルゴリズム(BSA)を探求します。飛行、警戒、採餌行動の切り替えなど、BSAの個体にはさまざまな探索戦略があるため、このアルゴリズムは多面的なものとなっています。鳥の群れ、コミュニケーション、適応性、先導と追随の原理を利用し、効率的に最適解を見つけます。

取引量分析と機械学習技術、特にLSTMニューラルネットワークを組み合わせたアルゴリズム取引システムです。価格変動を中心に据えた従来の取引アプローチとは異なり、このシステムは市場の動きを予測するために取引量パターンとその導関数を重視します。この方法論には、取引量導関数分析（一次導関数および二次導関数）、取引量パターンのLSTM予測、および従来のテクニカル指標という3つの主要コンポーネントが組み込まれています。

この記事では、主な演算子 について学んでいきます。このトピックは理解しやすいかもしれませんが、コードフォーマットに数式を含める際には非常に重要なポイントがいくつかあります。これらの細部を十分に理解していないと、経験の浅いプログラマーは最終的に自分で解決策を見つけることをあきらめてしまうかもしれません。

この連載では、よく知られた取引戦略を再検討し、AIを使って改善できるかどうかを検証します。本日の記事では、FTSE100について調べ、指数を構成する個別銘柄の一部を使って指数の予測を試みます。

ついに、Chart Trade指標はEAと相互作用を開始し、情報をインタラクティブに転送できるようにします。そこで今回は、この指標を改良し、どのEAでも使えるような機能的なものにします。これにより、Chart Trade指標にアクセスし、実際にEAに接続されているかのように操作できるようになります。しかし、以前よりもずっと興味深い方法でそれをおこなうつもりです。

今日は、流動性が低い時間帯に、マウスポインタを使ってバーの残り時間を確認できるようにする作業を引き続き進めていきます。一見すると簡単そうに思えますが、実際にはこの作業には多くの困難が伴います。いくつかの障害を乗り越える必要があるため、このサブシリーズの最初のパートをしっかりと理解しておくことが、今後の内容を理解する上で非常に重要です。

この記事では、初心者が複数の商品を同時に取引する際のリスクバランスを取るためのスクリプトの実装をゼロから書けるようにします。また、経験豊富なユーザーは、この記事で提案されたオプションに関連して、ソリューションを実行するための新しいアイデアが得られるかもしれません。

この記事では、キーナビゲーションを使用してチャート上でポジションと取引を直接便利に表示するためのシンプルなツールを作成します。トレーダーは個々の取引を視覚的に調べ、取引結果に関するすべての情報をその場で受け取ることができるようになります。