MQL5言語のプログラミング例に関する記事

MQL5言語でMetaTraderプラットフォームのインジケータと自動売買ロボットを作成する方法を示すコード例を含む膨大な記事のコレクションにアクセスします。ソースコードは記事に添付されているので、MetaEditorで開いて実行して、アプリがどのように機能するかを確認できます。

これらの記事は自動取引初心者にも、プログラム経験があるプロのトレーダーにも役に立つでしょう。それらは単に例を特徴とするだけではなく、新しいアイデアも含んでいます。

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MQL5で取引管理者パネルを作成する（第9回）：コード編成(IV)：取引管理パネルクラス

このディスカッションでは、New_Admin_Panel EAにおけるTradeManagementPanelの最新版について解説します。このアップデートでは、組み込みクラスを活用することで、ユーザーフレンドリーな取引管理インターフェイスを提供するようにパネルが強化されました。パネルには、新規ポジションのオープン用取引ボタンや、既存のポジションおよび指値注文の管理用コントロールが含まれています。特に注目すべき機能は、インターフェイス上から直接ストップロス(SL)やテイクプロフィット(TP)を設定できるリスク管理機能が統合された点です。このアップデートにより、大規模なプログラムにおけるコードの整理が改善され、端末上では複雑になりがちな注文管理ツールへのアクセスが簡素化されました。

プライスアクション分析ツールキットの開発（第2回）： Analytical Commentスクリプト

プライスアクションを簡素化するというビジョンに沿って、市場分析を大幅に強化し、十分な情報に基づいた意思決定を支援する新しいツールを導入できることを嬉しく思います。このツールは、前日の価格、重要な支持と抵抗のレベル、取引量などの主要なテクニカル指標を表示し、チャート上に視覚的なヒントを自動的に生成します。

MQL5取引ツールキット（第4回）：履歴管理EX5ライブラリの開発

詳細なステップバイステップのアプローチで拡張履歴管理EX5ライブラリを作成し、MQL5を使用してクローズされたポジション、注文、取引履歴を取得、処理、分類、並べ替え、分析、管理する方法を学びます。

DoEasy - コントロール（第23部）：TabControlおよびSplitContainer WinFormsオブジェクトの改善

今回は、WinFormsオブジェクトの作業領域の境界線に関連する新しいマウスイベントを追加し、TabControlとSplitContainerコントロールの機能に関するいくつかの欠点を修正することにします。

人工協調探索(ACS)アルゴリズム

人工協調探索(ACS)は、バイナリ行列と、相互主義的関係と協調に基づく複数の動的な個体群を用いて、最適解を迅速かつ正確に探索する革新的な手法です。捕食者と被食者に対するACS独自のアプローチにより、数値最適化問題で優れた結果を出すことができます。

リプレイシステムの開発（第62回）：サービスの再生(III)

この記事では、実際のデータを使用する際にアプリケーションのパフォーマンスに影響を及ぼす可能性のある「ティック過剰」の問題について取り上げます。このティック過剰は、1分足を適切なタイミングで構築するうえで支障となることがよくあります。

プライスアクション分析ツールキットの開発（第7回）：Signal Pulse EA

ボリンジャーバンドとストキャスティクスオシレーターを組み合わせたMQL5エキスパートアドバイザー(EA)「Signal Pulse」で、多時間枠分析の可能性を引き出しましょう。高精度で勝率の高い取引シグナルを提供します。この戦略の実装方法や、カスタム矢印を用いた売買シグナルの可視化手法を学び、実践的な活用を目指しましょう。複数の時間枠にわたる自動分析を通じて、トレード判断力を高めたいトレーダーに最適なツールです。

行列分解：より実用的なモデリング

行と列ではなく列のみが指定されているため、行列モデリングが少し奇妙であることに気付かなかったかもしれません。行列分解を実行するコードを読むと、これは非常に奇妙に見えます。行と列がリストされていることを期待していた場合、因数分解しようとしたときに混乱する可能性があります。さらに、この行列モデリング方法は最適ではありません。これは、この方法で行列をモデル化すると、いくつかの制限に遭遇し、より適切な方法でモデル化がおこなわれていれば必要のない他の方法や関数を使用せざるを得なくなるためです。

コードロックアルゴリズム（CLA）

この記事では、コードロックを単なるセキュリティメカニズムとしてではなく、複雑な最適化問題を解くためのツールとして再考し、新たな視点から捉えます。セキュリティ装置にとどまらず、最適化への革新的アプローチのインスピレーション源となるコードロックの世界をご紹介します。各ロックが特定の問題の解を表す「ロック」の母集団を作り、機械学習や取引システム開発など様々な分野でこれらのロックを「ピッキング」し、最適解を見つけるアルゴリズムを構築します。

初級から中級まで：配列(I)

この記事は、これまでに議論してきた内容と、新たな研究段階との橋渡しとなるものです。この記事を理解するためには、前回までの記事を読んでおく必要があります。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。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で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第4回）：動的なポジションサイズ調整

アルゴリズム取引を成功させるには、継続的かつ学際的な学習が必要です。しかし、その可能性は無限であるがゆえに、明確な成果が得られないまま、何年もの努力を費やしてしまうこともあります。こうした課題に対応するため、私たちは徐々に複雑さを導入するフレームワークを提案します。これにより、トレーダーは不確実な結果に対して無限の時間を費やすのではなく、戦略を反復的に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4４回）：Chart Tradeプロジェクト（III）

前回の記事では、OBJ_CHARTで使用するテンプレートデータの操作方法について解説しました。ただし、あの記事ではトピックの概要に焦点を当て、詳細な部分には触れていませんでした。これは、説明をよりシンプルにするために、非常に簡略化された手法を用いたからです。物事は一見シンプルに見えることが多いですが、実際にはそうではないケースもあり、全体を正確に理解するためには、まず最も基本的な部分をしっかり押さえる必要があります。

MQL5で古典的な戦略を再構築する（後編）：FTSE100と英国債

この連載では、人気のある取引戦略を探り、AIを使ってその改善を試みます。今日の記事では、株式市場と債券市場の関係に基づく古典的な取引戦略を再考します。

リプレイシステムの開発（第46回）：Chart Tradeプロジェクト(V)

アプリケーションを動作させるために必要なファイルを探すのに時間を浪費していませんか。すべてを実行ファイルに含めてみてはどうでしょうか。そうすれば、ファイルを探す必要がなくなります。多くの人がこのような配布・保管方法を採用していることは知っていますが、少なくとも、実行ファイルの配布や保管に関してはもっと適切な方法があります。ここで紹介する方法は、MQL5だけでなく、MetaTrader 5そのものを優れたアシスタントとして使うことができるので、非常に便利です。しかも、理解するのはそれほど難しくありません。

Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第10回）：戦略的ゴールデンクロスとデスクロス(EA)

移動平均線のクロスオーバーに基づくゴールデンクロスおよびデッドクロス戦略は、長期的な市場トレンドを見極める上で最も信頼性の高い指標の一つであることをご存知でしょうか。ゴールデンクロスは、短期移動平均線が長期移動平均線を上回るときに強気トレンドの到来を示します。一方、デッドクロスは、短期移動平均線が長期線を下回ることで弱気トレンドの兆候を示します。これらの戦略は非常にシンプルでありながら効果的ですが、手動で運用すると機会の逸失やエントリーの遅れが発生しやすいという課題があります。

リプレイシステムの開発（第51回）：物事は複雑になる(III)

この記事では、MQL5プログラミングの分野で最も難解な問題の1つである、チャートIDを正しく取得する方法と、オブジェクトがチャートにプロットされない場合がある理由について解説します。ここで提供される資料は教育目的のみに使用されるべきです。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閲覧することは避けてください。

MQL5で取引管理者パネルを作成する（第6回）：取引管理パネル(II)

この記事では、多機能管理パネルの取引管理パネル(Trade Management Panel)を強化します。コードを簡素化し、読みやすさ、保守性、効率性を向上させる強力なヘルパー関数を導入します。また、追加のボタンをシームレスに統合し、インターフェイスを強化して、より幅広い取引タスクを処理する方法も紹介します。ポジションの管理、注文の調整、ユーザーとのやり取りの簡素化など、このガイドは、堅牢でユーザーフレンドリーな取引管理パネルの開発に役立ちます。

ディープラーニングを用いたCNA（因果ネットワーク分析）、SMOC（確率モデル最適制御）、ナッシュゲーム理論の例

以前の記事で発表されたこれら3つの例にディープラーニング(DL)を加え、以前の結果と比較します。目的は、他のEAにディープラーニングを追加する方法を学ぶことです。

MQL5で取引管理者パネルを作成する（第6回）：多機能インターフェイス(I)

取引管理者の役割はTelegram通信だけにとどまらず、注文管理、ポジション追跡、インターフェイスのカスタマイズなど、さまざまな制御アクティビティにも携わります。この記事では、MQL5の複数の機能をサポートするためにプログラムを拡張するための実用的な洞察を共有します。このアップデートは、主にコミュニケーションに重点を置くという現在のAdminパネルの制限を克服し、より幅広いタスクを処理できるようにすることを目的としています。

古典的な戦略を再構築する（第7回）：USDJPYにおける外国為替市場とソブリン債務分析

本日の記事では、今後の為替レートと国債の関係を分析します。債券は、最も人気のある固定利付証券の1つであり、今回の議論の焦点となります。AIを使用して従来の戦略を改善できるかどうかを一緒に検討しましょう。

古典的な戦略を再構築する（第8回）：USDCADをめぐる為替市場と貴金属市場

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。本日のディスカッションでは、貴金属と通貨の間に信頼できる関係があるかどうかを検証します。

リプレイシステムの開発（第70回）：正しい時間を知る(III)

この記事では、CustomBookAdd関数を適切かつ効果的に使う方法について見ていきます。一見シンプルに見えるこの関数ですが、実際には多くの細かな注意点があります。たとえば、マウスインジケーターに対してカスタム銘柄がオークション中なのか、取引中なのか、市場が閉まっているのかを伝えることができます。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。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でカレンダーベースのニュースイベントブレイクアウトエキスパートアドバイザーを開発する

ボラティリティは、影響力の大きいニュースイベントの周辺でピークに達する傾向があり、大きなブレイクアウトの機会を生み出します。本記事では、カレンダーを基にしたブレイクアウト戦略の実装プロセスについて説明します。カレンダーデータを解釈・保存するためのクラスの作成、これを活用した現実的なバックテストの開発、そして最終的にライブ取引用の実行コードの実装までを一貫して解説します。

エキスパートアドバイザーの堅牢性テスト

戦略開発には、多くの複雑な要素が含まれていますが、これらの多くは初心者トレーダーには十分に伝えられていません。その結果、私自身を含め多くのトレーダーが、こうした教訓を痛みを伴う経験を通じて学ぶことになりました。この記事では、MQL5で戦略を開発する際に初心者トレーダーが直面しがちな一般的な落とし穴について、私の観察に基づいて解説します。EAの信頼性を見極め、簡単に実践できる方法で自作EAの堅牢性を検証するための、さまざまなヒントやコツ、具体例を紹介します。本記事の目的は、読者がEA購入時の詐欺を回避し、自身の戦略開発での失敗を未然に防げるよう支援することです。

デイトレードLarry Connors RSI2平均回帰戦略

Larry Connorsは著名なトレーダー兼著者であり、特に2期間RSI (RSI2)などのクオンツトレーディングや戦略で知られています。RSI2は短期的な買われすぎ・売られすぎの市場状況を識別するのに役立ちます。本記事では、まず私たちの研究の動機を説明し、その後Connorsの代表的な3つの戦略をMQL5で再現し、S&P 500指数CFDのデイトレードに適用していきます。

スイングエントリーモニタリングEAの開発

年末が近づくと、多くの長期トレーダーは市場の過去を振り返り、その動きや傾向を分析して、将来の動向を予測しようとします。この記事では、MQL5を用いて長期エントリーの監視をおこなうエキスパートアドバイザー(EA)の開発について解説します。手動取引や自動監視システムの不在によって、長期的な取引チャンスを逃してしまうという課題に取り組むことが本稿の目的です。今回は、特に取引量の多い通貨ペアの一つを例に挙げ、効果的な戦略を立案しながらソリューションを構築していきます。

母集団最適化アルゴリズム：ボイドアルゴリズム

この記事では、動物の群れ行動のユニークな例に基づいたボイドアルゴリズムについて考察しています。その結果、ボイドアルゴリズムは、「群知能（Swarm Intelligence）」の名の下に統合されたアルゴリズム群全体の基礎となった。

PythonとMQL5による多銘柄分析（前編）：NASDAQ集積回路メーカー

ポートフォリオのリターンを最大化するために、AIを活用してポジションサイジングと注文数量を最適化する方法について解説します。本稿では、アルゴリズムを用いて最適なポートフォリオを特定し、期待リターンやリスク許容度に応じてポートフォリオを調整する手法を紹介します。このプロセスでは、SciPyライブラリやMQL5言語を活用し、保有中のすべてのデータを基に、最適かつ分散化されたポートフォリオを構築します。

リプレイシステムの開発（第40回）：第2段階の開始(I)

今日は、リプレイ/シミュレーターシステムの新しい段階について話しましょう。この段階で、会話は本当に面白くなり、内容もかなり濃くなります。記事を熟読し、そこに掲載されているリンクを利用することを強くお勧めします。そうすることで、内容をより深く理解することができます。

リプレイシステムの開発（第64回）：サービスの再生(V)

この記事では、コード内の2つのエラーを修正する方法について説明します。ただし、初心者プログラマーの皆さんに、物事が必ずしも期待どおりに進むとは限らないことを理解してもらえるよう、できるだけわかりやすく解説したいと思います。いずれにせよ、これは学びの機会です。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。ここで紹介する内容は教育目的のみに限定されており、提示された概念を探求すること以外の目的でこのアプリケーションを最終的な文書と見なすべきではありません。

外国為替平均回帰戦略のためのカルマンフィルター

カルマンフィルターは、価格変動のノイズを除去して金融時系列の真の状態を推定するために、アルゴリズム取引で用いられる再帰的なアルゴリズムです。新しい市場データに基づいて予測を動的に更新するため、平均回帰のような適応型戦略において非常に有用です。本記事ではまず、カルマンフィルターの計算方法と実装について紹介します。次に、このフィルターをクラシックな平均回帰型の外国為替(FX)戦略に適用する例を示します。最後に、異なる通貨ペアにおいてカルマンフィルターと移動平均を比較し、さまざまな統計分析をおこないます。

リプレイシステムの開発（第34回）：発注システム (III)

今回は、構築の第一段階を完成させます。この部分はかなり短時間で終わりますが、前回までに説明しなかった詳細をカバーします。多くの方が理解していない点をいくつか説明します。なぜShiftキーやCtrlキーを押さなければならないかご存じでしょうか。

リプレイシステムの開発（第69回）：正しい時間を知る(II)

今日は、iSpread機能がなぜ必要なのかについて考察します。同時に、ティックが1つも存在しない状況で、システムがどのようにバーの残り時間を通知するのかについても理解を深めていきます。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。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。

クライアント端末での取引戦略の例の分析

この記事では、ブロック図を使用して、端末のExperts\Free Robotsフォルダにあるローソク足ベースの訓練EAのロジックを調べます。

古典的な戦略を再構築する（第6回）：多時間枠分析

この連載では、古典的な戦略を再検討し、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、人気の高い多時間枠分析という戦略を検証し、AIによって戦略が強化されるかどうかを判断します。

MQL5で取引管理者パネルを作成する（第4回）：ログインセキュリティ層

悪意のある人物が取引管理者室に侵入し、世界中の何百万ものトレーダーに貴重な洞察を伝えるために使用されるコンピューターと管理パネルにアクセスしたと想像してください。このような侵入は、誤解を招くメッセージの不正送信や、意図しないアクションをトリガーするボタンのランダムクリックなど、悲惨な結果につながる可能性があります。このディスカッションでは、MQL5のセキュリティ対策と、これらの脅威から保護するために管理パネルに実装した新しいセキュリティ機能について説明します。セキュリティプロトコルを強化することで、通信チャネルを保護し、グローバルな取引コミュニティの信頼を維持することを目指しています。この記事のディスカッションでさらに詳しい情報を見つけてください。

DoEasy - コントロール（第22部）：SplitContainer - 作成したオブジェクトのプロパティを変更する