MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミング例に関する記事

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エキスパートアドバイザーはプログラミングの「頂点」であり、それぞれの自動取引の開発者の求めたゴールです。このセクションの記事を読んで、ご自分の自動売買ロボットを作成してください。記述された手順に従うことにより、どのように自動取引システムを作成し、デバッグし、テストするかを学びます。

記事はMQL5プログラミングを教えるだけでなく、どのようにトレーディングアイデアとテクニックを導入するかを示します。どのようにトレーリングストップをプログラムするか、どのように資金管理を適用するか、どのようにインディケータ値を取得するかなど、さらに多くのことを学べます。

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MQL5とPythonを使用したブローカーAPIとエキスパートアドバイザーの統合

MQL5とPythonを使用したブローカーAPIとエキスパートアドバイザーの統合

この記事では、Pythonと連携したMQL5の実装について解説し、ブローカー関連の操作を自動化する方法を紹介します。VPS上にホストされて継続的に稼働するエキスパートアドバイザー(EA)が、あなたに代わって取引を実行すると想像してください。ある時点で、EAによる資金管理機能が非常に重要になります。具体的には、取引口座への残高補充や出金などの操作を含みます。本稿では、これらの機能の利点と実際の実装例を紹介し、資金管理を取引戦略にシームレスに統合する方法をお伝えします。どうぞご期待ください。
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手動バックテストを簡単に:MQL5でストラテジーテスター用のカスタムツールキットを構築する

手動バックテストを簡単に:MQL5でストラテジーテスター用のカスタムツールキットを構築する

この記事では、ストラテジーテスターでの手動バックテストを簡単におこなうための、カスタムMQL5ツールキットの設計について紹介します。設計と実装に焦点を当て、特にインタラクティブな取引操作の仕組みについて詳しく解説します。その後、このツールキットを使って、戦略を効果的にテストする方法を実演します。
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MQL5でマーケットメイク系アルゴリズムを作成する

MQL5でマーケットメイク系アルゴリズムを作成する

マーケットメーカーはどのように機能するのでしょうか。この問題を考えて、原始的なマーケットメイク系アルゴリズムを作ってみましょう。
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Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第9回):マルチ戦略エキスパートアドバイザー(III)

Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第9回):マルチ戦略エキスパートアドバイザー(III)

連載第3回へようこそ。今回は、日足のトレンドに沿った最適なエントリーポイントを特定する戦略として、ダイバージェンスの活用について詳しく解説します。また、トレーリングストップロスに似た、しかし独自の機能を備えたカスタム利益ロック機構もご紹介します。さらに、Trend Constraint EAを高度化し、既存の取引条件を補完する形で新たなエントリー条件を追加します。今後も、MQL5を活用したアルゴリズム開発の実践的な応用方法を深掘りし、実際に使えるテクニックや洞察を継続的にお届けしていきます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第20部):オートエンコーダ

ニューラルネットワークが簡単に(第20部):オートエンコーダ

教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。読者の中には、最近の記事とニューラルネットワークの話題の関連性について疑問を持つ人もいるかもしれません。この新しい記事では、ニューラルネットワークの研究に戻ります。
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ニューラルネットワークが簡単に(第96回):マルチスケール特徴量抽出(MSFformer)

ニューラルネットワークが簡単に(第96回):マルチスケール特徴量抽出(MSFformer)

長期的な依存関係と短期的な特徴量の効率的な抽出と統合は、時系列分析において依然として重要な課題です。正確で信頼性の高い予測モデルを作成するためには、それらを適切に理解し、統合することが必要です。
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MQL5の圏論(第11回):グラフ

MQL5の圏論(第11回):グラフ

この記事は、MQL5での圏論の実装を考察する連載の続きです。ここでは、取引システムへのクローズアウト戦略を開発する際に、グラフ理論をモノイドやその他のデータ構造とどのように統合できるかを検討します。
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SMAとEMAを使った自動最適化された利益確定と指標パラメータの例

SMAとEMAを使った自動最適化された利益確定と指標パラメータの例

この記事では、機械学習とテクニカル分析を組み合わせた、FX取引向けの高度なEAを紹介します。アップル株取引を中心に、適応的な最適化やリスク管理、複数の取引戦略を活用しています。バックテストでは、収益性が高い一方で、大きなドローダウンを伴う結果が得られており、さらなる改良の余地が示唆されています。
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自動で動くEAを作る(第13回):自動化(V)

自動で動くEAを作る(第13回):自動化(V)

フローチャートとは何かご存じでしょうか。使い方はご存じですか。フローチャートは初心者向けだとお考えでしょうか。この新しい記事では、フローチャートの操作方法を説明します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第31部):進化的アルゴリズム

ニューラルネットワークが簡単に(第31部):進化的アルゴリズム

前回の記事では、非勾配最適化手法の調査を開始しました。遺伝的アルゴリズムについて学びました。今日は、このトピックを継続し、進化的アルゴリズムの別のクラスを検討します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第47回):連続行動空間

ニューラルネットワークが簡単に(第47回):連続行動空間

この記事では、エージェントのタスクの範囲を拡大します。訓練の過程には、どのような取引戦略にも不可欠な資金管理とリスク管理の側面も含まれます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第39回):Go-Explore、探検への異なるアプローチ

ニューラルネットワークが簡単に(第39回):Go-Explore、探検への異なるアプローチ

強化学習モデルにおける環境の研究を続けます。この記事では、モデルの訓練段階で効果的に環境を探索することができる、もうひとつのアルゴリズム「Go-Explore」を見ていきます。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第12部):Times and Trade (I)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第12部):Times and Trade (I)

今日は、注文の流れを読むために、高速な解釈を持つTimes & Tradeを作成します。これは、システムを構築していくうえで最初の部分です。次回は、足りない情報を補って、システムを完成させる予定です。この新しい機能を実装するために、エキスパートアドバイザー(EA)のコードにいくつかの新しいものを追加する必要があります。
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ニューラルネットワークが簡単に(第56回):核型ノルムを研究の推進力に

ニューラルネットワークが簡単に(第56回):核型ノルムを研究の推進力に

強化学習における環境の研究は喫緊の課題です。いくつかのアプローチについてすでに見てきました。この記事では、核型ノルムの最大化に基づくもう一つの方法について見てみましょう。これにより、エージェントは新規性と多様性の高い環境状態を特定することができます。
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MetaTrader 5のEMAクロスオーバーに基づくカスケード注文取引戦略

MetaTrader 5のEMAクロスオーバーに基づくカスケード注文取引戦略

この記事は、MetaTrader 5のEMAクロスオーバーに基づく自動化アルゴリズムのデモをガイドしています。価格帯の動作分析からリスク管理まで、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を示し、MetaTrader 5でテストするためのあらゆる側面に関する詳細情報を含みます。
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CCI指標:アップグレードと新機能

CCI指標:アップグレードと新機能

この記事では、CCI指標をアップグレードする可能性について検討するとともに、この指標の修正を提示します。
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単一チャート上の複数インジケータ(第06部):MetaTrader 5をRADシステムに変える(II)

単一チャート上の複数インジケータ(第06部):MetaTrader 5をRADシステムに変える(II)

前回の記事では、MetaTrader 5のオブジェクトを使ってChart Tradeを作成し、プラットフォームをRADシステムに変える方法を紹介しました。このシステムは非常によく機能しており、読者の多くは、提案されたシステムの機能を拡張できるようなライブラリを作成することをお考えになったのではないでしょうか。これに基づいて、より直感的で使い勝手の良いEAを開発することも可能でしょう。
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MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成(第2回):MQL5からTelegramへのシグナル送信

MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成(第2回):MQL5からTelegramへのシグナル送信

この記事では、移動平均クロスオーバーシグナルをTelegramに送信するMQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。移動平均クロスオーバーから売買シグナルを生成し、MQL5で必要なコードを実装し、統合がシームレスに機能するようにするプロセスを詳しく説明します。その結果、リアルタイムの取引アラートをTelegramのグループチャットに直接提供するシステムが完成します。
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ニューラルネットワークが簡単に (第42回):先延ばしのモデル、理由と解決策

ニューラルネットワークが簡単に (第42回):先延ばしのモデル、理由と解決策

強化学習の文脈では、モデルの先延ばしにはいくつかの理由があります。この記事では、モデルの先延ばしの原因として考えられることと、それを克服するための方法について考察しています。
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Frames Analyzerツールによるタイムトレード間隔の魔法

Frames Analyzerツールによるタイムトレード間隔の魔法

Frames Analyzerとは何でしょうか。これは、パラメータ最適化の直後に作成されたMQDファイルまたはデータベースを読み取ることにより、ストラテジーテスター内外でパラメータ最適化中に最適化フレームを分析するためのエキスパートアドバイザー(EA)のプラグインモジュールです。これらの最適化の結果はFrames Analyzerツールを使用している他のユーザーと共有して、結果について話し合うことができます。
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MQL5における圏論(第12回):順序

MQL5における圏論(第12回):順序

この記事は、MQL5でのグラフの圏論実装に従う連載の一部であり、順序について詳しく説明します。2つの主要な順序タイプを検討することで、順序理論の概念が取引の意思決定に情報を提供する上で、モノイド集合をどのようにサポートできるかを検証します。
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ニューラルネットワークの実験(第7回):指標の受け渡し

ニューラルネットワークの実験(第7回):指標の受け渡し

指標をパーセプトロンに渡す例。この記事では、一般的な概念について説明し、最も単純な既製のエキスパートアドバイザー(EA)と、それに続く最適化とフォワードテストの結果を紹介します。
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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

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。
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MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する

MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する

どのような市場にも対応できる専門的なエキスパートアドバイザー(EA)を構築します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第52回):楽観論と分布補正の研究

ニューラルネットワークが簡単に(第52回):楽観論と分布補正の研究

経験再現バッファに基づいてモデルが訓練されるにつれて、現在のActor方策は保存されている例からどんどん離れていき、モデル全体としての訓練効率が低下します。今回は、強化学習アルゴリズムにおけるサンプルの利用効率を向上させるアルゴリズムについて見ていきます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第49回):Soft Actor-Critic

ニューラルネットワークが簡単に(第49回):Soft Actor-Critic

連続行動空間の問題を解決するための強化学習アルゴリズムについての議論を続けます。この記事では、Soft Actor-Critic (SAC)アルゴリズムについて説明します。SACの主な利点は、期待される報酬を最大化するだけでなく、行動のエントロピー(多様性)を最大化する最適な方策を見つけられることです。
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ニューラルネットワークが簡単に(第28部):方策勾配アルゴリズム

ニューラルネットワークが簡単に(第28部):方策勾配アルゴリズム

強化学習法の研究を続けます。前回は、Deep Q-Learning手法に触れました。この手法では、特定の状況下でとった行動に応じて、これから得られる報酬を予測するようにモデルを訓練します。そして、方策と期待される報酬に応じた行動がとられます。ただし、Q関数を近似的に求めることは必ずしも可能ではありません。その近似が望ましい結果を生み出さないこともあります。このような場合、効用関数ではなく、行動の直接的な方針(戦略)に対して、近似的な手法が適用されます。その1つが方策勾配です。
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MQL5の圏論(第7回):多重集合、相対集合、添字集合

MQL5の圏論(第7回):多重集合、相対集合、添字集合

圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索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。
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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

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。
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MQL5における一般化ハースト指数と分散比検定の実装

MQL5における一般化ハースト指数と分散比検定の実装

本稿では、一般化ハースト指数と分散比検定が、MQL5における価格系列の挙動を分析するためにどのように利用できるかを調査します。
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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

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。
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ニューラルネットワークが簡単に(第40回):大量のデータでGo-Exploreを使用する

ニューラルネットワークが簡単に(第40回):大量のデータでGo-Exploreを使用する

この記事では、長い訓練期間に対するGo-Exploreアルゴリズムの使用について説明します。訓練時間が長くなるにつれて、ランダムな行動選択戦略が有益なパスにつながらない可能性があるためです。
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MQL5で日次ドローダウンリミッターEAを作成する

MQL5で日次ドローダウンリミッターEAを作成する

この記事では、取引アルゴリズムに基づくエキスパートアドバイザー(EA)の作成方法を、詳細な観点から解説しています。これはMQL5のシステムを自動化し、デイリードローダウンをコントロールするのに役立ちます。
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ニューラルネットワークの実験(第2回):スマートなニューラルネットワークの最適化

ニューラルネットワークの実験(第2回):スマートなニューラルネットワークの最適化

この記事では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5を使用します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第30部):遺伝的アルゴリズム

ニューラルネットワークが簡単に(第30部):遺伝的アルゴリズム

今日はちょっと変わった学習法を紹介したいと思います。ダーウィンの進化論からの借用と言えます。先に述べた手法よりも制御性は劣るでしょうが、非差別的なモデルの訓練が可能です。
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ニューラルネットワークが簡単に(第34部):FQF(Fully Parameterized Quantile Function、完全にパラメータ化された分位数関数)

ニューラルネットワークが簡単に(第34部):FQF(Fully Parameterized Quantile Function、完全にパラメータ化された分位数関数)

分散型Q学習アルゴリズムの研究を続けます。以前の記事では、分散型の分位数Q学習アルゴリズムについて検討しました。最初のアルゴリズムでは、与えられた範囲の値の確率を訓練しました。2番目のアルゴリズムでは、特定の確率で範囲を訓練しました。それらの両方で、1つの分布のアプリオリな知識を使用し、別の分布を訓練しました。この記事では、モデルが両方の分布で訓練できるようにするアルゴリズムを検討します。
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MQL5での取引戦略の自動化(第1回):Profitunityシステム(ビル・ウィリアムズ著「Trading Chaos」)

MQL5での取引戦略の自動化(第1回):Profitunityシステム(ビル・ウィリアムズ著「Trading Chaos」)

この記事では、ビル・ウィリアムズのProfitunityシステムを詳しく分析し、その核心となる構成要素や、市場の混乱の中での独自の取引アプローチを解説します。MQL5用いたシステムの実装方法を、主要なインジケーターやエントリー/エグジットシグナルの自動化に焦点を当てながら説明します。さらに、戦略のテストと最適化をおこない、さまざまな市場環境におけるパフォーマンスについて考察します。
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MQL5での取引戦略の自動化(第14回):MACD-RSI統計手法を用いた取引レイヤリング戦略

MQL5での取引戦略の自動化(第14回):MACD-RSI統計手法を用いた取引レイヤリング戦略

この記事では、MACDおよびRSIインジケーターと統計的手法を組み合わせた取引レイヤリング戦略を紹介します。このアプローチは、MQL5による自動売買において、ポジションを動的にスケーリングすることを目的としています。カスケード構造による戦略のアーキテクチャを解説し、主要なコードセグメントを通じて実装方法を詳述します。さらに、パフォーマンスを最適化するためのバックテスト手順についても案内します。最後に、この戦略が持つ可能性と、今後の自動売買戦略への発展性について考察します。
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信頼区間を用いて将来のパフォーマンスを見積もる

信頼区間を用いて将来のパフォーマンスを見積もる

この記事では、自動化された戦略の将来のパフォーマンスを推定する手段として、ブーストラッピング技術の応用について掘り下げます。
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MQL5経済指標カレンダーを使った取引(第1回):MQL5経済指標カレンダーの機能をマスターする

MQL5経済指標カレンダーを使った取引(第1回):MQL5経済指標カレンダーの機能をマスターする

この記事では、まず、MQL5経済指標カレンダーの基本機能を理解し、それを取引に活用する方法を探ります。次に、MQL5で経済指標カレンダーの主要機能を実装し、取引の判断に役立つニュースを取得する方法を説明します。最後に、この情報を活用して取引戦略を効果的に強化する方法を紹介します。