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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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

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。
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ニューラルネットワークが簡単に(第41回):階層モデル

ニューラルネットワークが簡単に(第41回):階層モデル

この記事では、複雑な機械学習問題を解決するための効果的なアプローチを提供する階層的訓練モデルについて説明します。階層モデルはいくつかのレベルで構成され、それぞれがタスクの異なる側面を担当します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第19部):MQL5を使用したアソシエーションルール

ニューラルネットワークが簡単に(第19部):MQL5を使用したアソシエーションルール

アソシエーションルールの検討を続けます。前回の記事では、このタイプの問題の理論的側面について説明しました。この記事では、MQL5を使用したFPGrowthメソッドの実装を紹介します。また、実装したソリューションを実際のデータを使用してテストします。
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ニューラルネットワークが簡単に(第97回):MSFformerによるモデルの訓練

ニューラルネットワークが簡単に(第97回):MSFformerによるモデルの訓練

さまざまなモデルアーキテクチャの設計を検討する際、モデルの訓練プロセスには十分な注意が払われないことがよくあります。この記事では、そのギャップを埋めることを目指します。
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多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム(その3):ストラテジーテスターとの統合 - 概要(I)

多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム(その3):ストラテジーテスターとの統合 - 概要(I)

多層パーセプトロンは、非線形分離可能な問題を解くことができる単純なパーセプトロンを進化させたものです。バックプロパゲーションアルゴリズムと組み合わせることで、このニューラルネットワークを効果的に学習させることができます。多層パーセプトロンとバックプロパゲーション連載第3回では、このテクニックをストラテジーテスターに統合する方法を見ていきます。この統合により、取引戦略を最適化するためのより良い意思決定を目的とした複雑なデータ分析が可能になります。この記事では、このテクニックの利点と問題点について説明します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第44回):ダイナミクスを意識したスキルの習得

ニューラルネットワークが簡単に(第44回):ダイナミクスを意識したスキルの習得

前回は、様々なスキルを学習するアルゴリズムを提供するDIAYN法を紹介しました。習得したスキルはさまざまな仕事に活用できます。しかし、そのようなスキルは予測不可能なこともあり、使いこなすのは難しくなります。この記事では、予測可能なスキルを学習するアルゴリズムについて見ていきます。
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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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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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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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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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ニュース取引が簡単に(第6回):取引の実施(III)

ニュース取引が簡単に(第6回):取引の実施(III)

この記事では、IDに基づいて個々のニュースイベントをフィルターする関数を実装します。さらに、以前のSQLクエリを改善し、追加情報が提供されたり、クエリの実行時間が短縮されるようになります。さらに、これまでの記事で作成したコードを機能的なものにします。
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ニューラルネットワークが簡単に(第57回):Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)

ニューラルネットワークが簡単に(第57回):Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)

今回は、かなり新しいStochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)アルゴリズムを検討します。このアルゴリズムは、エントロピー最大化の枠組みの中で潜在変数方策を構築することができます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第24部):転移学習用ツールの改善

ニューラルネットワークが簡単に(第24部):転移学習用ツールの改善

前回の記事では、ニューラルネットワークのアーキテクチャを作成および編集するためのツールを作成しました。今日はこのツールでの作業を続けて、より使いやすくします。これは、私たちのトピックから一歩離れていると思われるかもしれませんが、うまく整理されたワークスペースは、結果を達成する上で重要な役割を果たすと思われないでしょうか。
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プログラミングパラダイムについて(第1部):プライスアクションエキスパートアドバイザー開発の手続き型アプローチ

プログラミングパラダイムについて(第1部):プライスアクションエキスパートアドバイザー開発の手続き型アプローチ

プログラミングパラダイムとMQL5コードへの応用について学びます。この記事では、手続き型プログラミングの具体的な方法について、実践的な例を通して説明します。EMA指標とローソク足の価格データを使って、プライスアクションエキスパートアドバイザー(EA)を開発する方法を学びます。さらに、この記事では関数型プログラミングのパラダイムについても紹介しています。
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MQL5での定量分析:有望なアルゴリズムの実装

MQL5での定量分析:有望なアルゴリズムの実装

定量分析とは何なのか、また、主要プレーヤーがどのように定量分析を使用しているのかを分析します。MQL5言語で定量分析アルゴリズムの1つを作成します。
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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

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。
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周波数領域でのフィルタリングと特徴抽出

周波数領域でのフィルタリングと特徴抽出

この記事では、予測モデルに有用な独自の特徴を抽出するために周波数領域で表現された時系列にデジタルフィルタを適用する方法を探ります。
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MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成(第7回):チャート上のインジケーター自動化のためのコマンド解析

MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成(第7回):チャート上のインジケーター自動化のためのコマンド解析

この記事では、TelegramコマンドをMQL5と統合して、取引チャートへのインジケーターの追加を自動化する方法について解説します。ユーザーからのコマンドを解析し、MQL5で実行し、インジケーターベースの取引を円滑におこなうためのシステムをテストするプロセスについて説明します。
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PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング(第3回):価格の角度(2)極座標

PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング(第3回):価格の角度(2)極座標

この記事では、あらゆる市場における価格レベルの変化を、それに対応する角度の変化へと変換する2回目の試みをおこないます。今回は、前回よりも数学的に洗練されたアプローチを採用しました。得られた結果は、アプローチを変更した判断が正しかった可能性を示唆しています。本日は、どの市場を分析する場合でも、極座標を用いて価格レベルの変化によって形成される角度を意味のある方法で計算する方法についてご説明します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第74回):適応による軌道予測

ニューラルネットワークが簡単に(第74回):適応による軌道予測

本稿では、様々な環境条件に適応可能なマルチエージェントの軌道予測について、かなり効果的な手法を紹介します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第87回):時系列パッチ

ニューラルネットワークが簡単に(第87回):時系列パッチ

予測は時系列分析において重要な役割を果たします。この新しい記事では、時系列パッチの利点についてお話しします。
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ニューラルネットワークが簡単に(第45回):状態探索スキルの訓練

ニューラルネットワークが簡単に(第45回):状態探索スキルの訓練

明示的な報酬関数なしに有用なスキルを訓練することは、階層的強化学習における主な課題の1つです。前回までに、この問題を解くための2つのアルゴリズムを紹介しましたが、環境調査の完全性についての疑問は残されています。この記事では、スキル訓練に対する異なるアプローチを示します。その使用は、システムの現在の状態に直接依存します。
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取引におけるニューラルネットワーク:点群用Transformer (Pointformer)

取引におけるニューラルネットワーク:点群用Transformer (Pointformer)

この記事では、点群におけるオブジェクト検出問題を解決するためのアテンションを用いたアルゴリズムについて解説します。点群におけるオブジェクト検出は、多くの現実世界の応用において極めて重要です。
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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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ニューラルネットワークが簡単に(第64回):ConserWeightive Behavioral Cloning (CWBC)法

ニューラルネットワークが簡単に(第64回):ConserWeightive Behavioral Cloning (CWBC)法

以前の記事でおこなったテストの結果、訓練された戦略の最適性は、使用する訓練セットに大きく依存するという結論に達しました。この記事では、モデルを訓練するための軌道を選択するための、シンプルかつ効果的な手法を紹介します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第72回):ノイズ環境における軌道予測

ニューラルネットワークが簡単に(第72回):ノイズ環境における軌道予測

前回説明した目標条件付き予測符号化(GCPC)法では、将来の状態予測の質が重要な役割を果たします。この記事では、金融市場のような確率的環境における予測品質を大幅に向上させるアルゴリズムを紹介したいとおもいます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第68回):オフライン選好誘導方策最適化

ニューラルネットワークが簡単に(第68回):オフライン選好誘導方策最適化

最初の記事で強化学習を扱って以来、何らかの形で、環境の探索と報酬関数の決定という2つの問題に触れてきました。最近の記事は、オフライン学習における探索の問題に費やされています。今回は、作者が報酬関数を完全に排除したアルゴリズムを紹介したいと思います。
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ソケットを使ったツイッターのセンチメント分析

ソケットを使ったツイッターのセンチメント分析

この革新的な取引ボットは、MetaTrader 5とPythonを統合し、リアルタイムのソーシャルメディアセンチメント分析を活用して自動売買の意思決定をおこないます。特定の金融商品に関連するツイッターのセンチメントを分析することで、ボットはソーシャルメディアのトレンドを実用的な取引シグナルに変換します。ソケット通信によるクライアントサーバーアーキテクチャを採用しており、MT5の取引機能とPythonのデータ処理能力とのシームレスな相互作用を実現しています。
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ニューラルネットワークが簡単に(第66回):オフライン学習における探索問題

ニューラルネットワークが簡単に(第66回):オフライン学習における探索問題

モデルは、用意された訓練データセットのデータを使用してオフラインで訓練されます。一定の利点がある反面、環境に関する情報が訓練データセットのサイズに大きく圧縮されてしまうというマイナス面もあります。それが逆に、探求の可能性を狭めています。この記事では、可能な限り多様なデータで訓練データセットを埋めることができる方法について考えます。
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MQL5における代替リスクリターン指標

MQL5における代替リスクリターン指標

本稿では、シャープレシオの代替指標とされるいくつかのリスクリターン指標の実装を紹介し、その特徴を分析するために仮想資本曲線を検証します。
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予測による三角裁定取引

予測による三角裁定取引

この記事では、三角裁定を簡略化し、市場に慣れていない方でも、予測や専用ソフトを使用してより賢く通貨を取引する方法をご紹介します。専門知識を駆使して取引する準備はできていますか?
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多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第2回):取引戦略の仮想ポジションへの移行

多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第2回):取引戦略の仮想ポジションへの移行

複数の戦略を並行して動作させる多通貨エキスパートアドバイザー(EA)の開発を続けましょう。マーケットポジションを建てることに関連するすべての作業を、戦略レベルから、戦略を管理するEAのレベルに移してみましょう。戦略自体は、マーケットポジションを持つことなく、仮想の取引のみをおこないます。
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MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成(第4回):関数コードのモジュール化による再利用性の向上

MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成(第4回):関数コードのモジュール化による再利用性の向上

の記事では、MQL5からTelegramへのメッセージおよびスクリーンショット送信に使用されている既存コードを、再利用可能なモジュール関数へと整理し、リファクタリングをおこないます。これによりプロセス全体が効率化され、複数インスタンスでの実行効率が高まるだけでなく、コードの管理も容易になります。
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ニューラルネットワークが簡単に(第67回):過去の経験を活かした新しい課題の解決

ニューラルネットワークが簡単に(第67回):過去の経験を活かした新しい課題の解決

この記事では、訓練セットにデータを収集する方法について引き続き説明します。明らかに、学習プロセスには環境との絶え間ない相互作用が必要です。しかし、状況はさまざまです。
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エキスパートアドバイザーのQ値の開発

エキスパートアドバイザーのQ値の開発

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。
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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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MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成(第5回):TelegramからMQL5にコマンドを送信し、リアルタイムの応答を受信する

MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成(第5回):TelegramからMQL5にコマンドを送信し、リアルタイムの応答を受信する

この記事では、MQL5とTelegram間のリアルタイム通信を容易にするためのいくつかのクラスを作成します。Telegramからコマンドを取得し、それをデコードして解釈し、適切な応答を送り返すことに重点を置きます。最終的には、これらの相互作用が取引環境内で効果的にテストされ、運用されていることを確認します。
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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。
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ニューラルネットワークが簡単に(第60回):Online Decision Transformer (ODT)

ニューラルネットワークが簡単に(第60回):Online Decision Transformer (ODT)

最後の2つの記事は、望ましい報酬の自己回帰モデルの文脈で行動シーケンスをモデル化するDecision Transformer法に費やされました。この記事では、この方法の別の最適化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59回):コントロールの二分法(DoC)

ニューラルネットワークが簡単に(第59回):コントロールの二分法(DoC)

前回の記事では、Decision Transformerを紹介しました。しかし、外国為替市場の複雑な確率的環境は、提示した手法の可能性を完全に実現することを許しませんでした。今回は、確率的環境におけるアルゴリズムの性能向上を目的としたアルゴリズムを紹介します。