MQL5言語のプログラミング例に関する記事

この記事は、MQL5でHTTPリクエストを容易にするための「Connexus」と呼ばれるライブラリの開発シリーズの始まりです。このプロジェクトの目標は、エンドユーザーにこの機会を提供し、このヘルパーライブラリーの使い方を示すことです。学習を容易にし、将来の発展の可能性を提供するために、できるだけシンプルにすることを意図しました。

本連載では、動的な市場状況に自律的に適応できるエキスパートアドバイザー(EA)を構築する方法について説明します。本日の記事では、Derivの合成市場に合わせてディープニューラルネットワークを調整してみます。

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。

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。

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。

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。

チャートIDの問題を解決すると同時に、ユーザーが希望する資産の分析とシミュレーションに個人用テンプレートを使用できるようにする機能を提供し始めます。ここで提示される資料は教育目的のみであり、提示される概念の学習および習得以外の目的には決して適用されないものとします。

この記事では、物事は少し複雑になります。前回の記事で紹介した内容を使用して、ユーザーが独自のテンプレートを使用できるようにテンプレート ファイルを開きます。ただし、MetaTrader 5の負荷を軽減するために指標を改良していく予定なので、変更は徐々におこなっていく予定です。

何か新しいことを学んでみませんか。この記事では、スクリプトをサービスに変換する方法と、それがなぜ便利なのかについて説明します。

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。

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。

ダイナミックマルチペアEAは、相関戦略と逆相関戦略の両方を活用し、取引パフォーマンスの最適化を図ります。リアルタイムの市場データを分析することで、通貨ペア間の相関関係や逆相関関係を特定し、それらを取引に活かします。

この記事では、システム管理者を対象に、プラットフォーム内で他のトレーダーと直接コミュニケーションを図るための、MetaTrader 5用メッセージングインターフェイスの作成について説明します。ソーシャルプラットフォームとMQL5との最近の統合により、さまざまなチャンネルに素早くシグナルをブロードキャストことができるようになりました。YESかNOのどちらかをクリックするだけで、送られてきたシグナルを検証できることをご想像ください。詳しくは本稿をご覧ください。

ビッグデータの世界では、取引戦略を向上させる可能性を秘めた数百万もの代替データセットが存在します。この連載では、最も有益な公共データセットを特定するお手伝いをします。

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。

この連載では、古典的な戦略を再検討し、AIを使って戦略を改善できるかどうかを検証します。今日の記事では、複数の相関する証券をまとめて分析するという一般的な戦略について検討し、エキゾチックな通貨ペアであるUSDZAR（米ドル/南アフリカランド）に焦点を当てます。

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。

この連載では、最新のアルゴリズムを用いて古典的な取引戦略を分析し、AIによって戦略を改善できるかどうかを検証します。本日の記事では、SP500と米財務省中期証券との関係を活用した古典的な取引手法を再考します。

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。

この記事では、様々なトレーリングストップを簡単に作成するためのクラスと、トレーリングストップを任意のEAに接続する方法について説明します。

この記事では、ユニークな宇宙物体である彗星と、太陽に接近する際に形成されるその印象的な尾にインスパイアされた「彗尾最適化アルゴリズム(CTA: Comet Tail Algorithm)」について考察します。このアルゴリズムは、彗星とその尾の運動の概念に基づき、最適化問題の最適解を見つけることを目的としています。

これは、亀の甲羅の進化にインスパイアされたユニークな最適化アルゴリズムです。TSEAアルゴリズムは、問題に対する最適解を表す構造化された皮膚領域が徐々に形成される様子をエミュレートします。最良の解は「硬く」なり、外側に近い位置に配置され、成功しなかった解は「柔らかい」ままで内側に留まります。このアルゴリズムは、質と距離に基づく解のクラスタリングを利用し、成功率の低い選択肢を保持しながら、柔軟性と適応性を提供します。

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。

本連載では、古典的な取引戦略を実証的に分析し、AIを用いてそれらの改善が可能かどうかを検証します。本日の議論では、線形判別分析モデルを用いて高値更新と安値更新の予測に挑戦します。

この記事では、統計的因果関係をどのように活用して予測変数を特定できるかを解説します。因果性と移動エントロピーの関連性を探り、2つの変数間で情報がどの方向に伝達されているかを検出するためのMQL5コードを紹介します。

本稿では、線形判別分析(LDA: Linear Discriminant Analysis)とボリンジャーバンドを統合し、戦略的市場参入シグナルの生成を目的としたカテゴリ別ゾーン予測を活用する取引戦略を考察します。

MQL5コードやプロジェクトでEX5ライブラリをインポートして使用する方法をご紹介します。今回は、既存のライブラリにポジション管理関数を追加し、2つのエキスパートアドバイザー(EA)を作成することで、EX5ライブラリを拡張します。最初の例では、可変指数ダイナミック平均(VIDyA: Variable Index Dynamic Average)テクニカル指標を使用して、トレーリングストップ取引戦略EAを開発し、2番目の例では、取引パネルを使用して、ポジションの監視、オープン、クローズ、および修正をおこないます。この2つの例では、アップグレードされたEX5ポジション管理ライブラリの使用方法と実装方法を紹介します。

この記事では、市況に基づいて取引戦略を自律的に選択変更できるエキスパートアドバイザー(EA)を構築する方法について解説します。マルコフ連鎖の基本を学び、それがアルゴリズムトレードにどのように役立つかを探っていきます。

取引戦略を作成する際には、さまざまな保護ストップのオプションをテストする必要があります。その中で、価格に追随してストップロスレベルをダイナミックに引き上げる方法が考えられます。その最有力候補として、パラボリックSAR指標が挙げられます。これ以上シンプルで視覚的にわかりやすい指標はないでしょう。

この記事の主な目的は、C_ChartFloatingRADクラスの紹介と説明です。Chart Trade指標は、非常に興味深い方法で機能しています。チャート上のオブジェクトの数はまだ少ないものの、期待通りの機能を実現しています。指標の値は編集可能ですが、その実現方法については疑問が残るかもしれません。この記事を読めば、これらの疑問が解消されるでしょう。

今回は、引き続きDoEasyライブラリの価格パターンを見ていきましょう。また、プライスアクションフォーメーションのはらみ線パターンクラスも作成します。

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。