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
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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ニューラルネットワークが簡単に（第16部）：クラスタリングの実用化
前回は、データのクラスタリングをおこなうためのクラスを作成しました。今回は、得られた結果を実際の取引に応用するためのバリエーションを紹介したいと思います。
MQL5でボリンジャーバンド取引戦略を実装する：ステップごとのガイド
ボリンジャーバンド売買戦略に基づくMQL5での自動売買アルゴリズム実装のためのステップごとのガイドです。トレーダーに役立つEAの作成に基づく詳細なチュートリアルです。
MQL5の圏論（第10回）：モノイド群
MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。ここでは、モノイド集合を正規化して、より幅広いモノイド集合とデータ型にわたって比較しやすくする手段としてモノイド群を見ていきます。
MQL5入門（第3部）：MQL5のコア要素をマスターする
この初心者向けの記事では、MQL5プログラミングの基本を解説します。配列、カスタム関数、プリプロセッサ、イベント処理など、すべてのコードをわかりやすく説明し、すべての行にアクセスできるようにします。すべてのステップで理解を深める独自のアプローチで、MQL5のパワーを引き出しましょう。この記事はMQL5をマスターするための基礎となるもので、各コード行の説明に重点を置き、明確で充実した学習体験を提供します。
ニューラルネットワークが簡単に（第38回）：不一致による自己監視型探索
強化学習における重要な問題のひとつは、環境探索です。前回までに、「内因性好奇心」に基づく研究方法について見てきました。今日は別のアルゴリズムを見てみましょう。不一致による探求です。
ニューラルネットワークが簡単に（第15部）：MQL5によるデータクラスタリング
クラスタリング法について引き続き検討します。今回は、最も一般的なk-meansクラスタリング手法の1つを実装するために、新しいCKmeansクラスを作成します。テスト中には約500のパターンを識別することができました。
自動で動くEAを作る（第14回）：自動化(VI)
今回は、この連載で得た知識をすべて実践してみましょう。最終的には、100%自動化された機能的なシステムを構築します。しかしその前に、まだ最後の詳細を学ばなければなりません。
MetaTraderのMultibot：1つのチャートから複数のロボットを起動させる
今回は、個々のチャートにロボットの各インスタンスを設定する必要がなく、1つのチャートにのみ接続された状態で複数のチャートで使用できる汎用MetaTraderロボットを作成するための簡単なテンプレートについて考えてみます。
ニューラルネットワークが簡単に（第63回）：Unsupervised Pretraining for Decision Transformer (PDT)
引き続き、Decision Transformer法のファミリーについて説明します。前回の記事から、これらの手法のアーキテクチャの基礎となるTransformerの訓練はかなり複雑なタスクであり、訓練のために大規模なラベル付きデータセットが必要であることにすでに気づきました。この記事では、ラベル付けされていない軌跡をモデルの予備訓練に使用するアルゴリズムについて見ていきます。
DoEasyライブラリでの価格(第63部): 板情報とその抽象リクエストクラス
本稿では、板情報を使用するための機能の開発を開始します。また、板情報抽象注文オブジェクトとその子孫のクラスも作成します。
DoEasyライブラリの時系列(第54部): 抽象基本指標の子孫クラス
本稿では、基本抽象指標の子孫オブジェクトのクラスの作成について検討しています。このようなオブジェクトは、指標EAを作成し、さまざまな指標と価格のデータ値統計を収集および取得する機能へのアクセスを備えています。また、プログラムで作成された各指標のプロパティとデータにアクセスできる指標オブジェクトコレクションを作成します。
日足レンジブレイクアウト戦略に基づくMQL5 EAの作成
この記事では、日足レンジブレイクアウト(Daily Range Breakout)戦略に基づいてMQL5エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。戦略の重要な概念を説明し、EAの設計図を設計し、MQL5でブレイクアウトロジックを実装します。最後に、EAの効果を最大限に引き出すためのバックテストと最適化の手法について探ります。
ニューラルネットワークが簡単に（第35回）：ICM（Intrinsic Curiosity Module、内発的好奇心モジュール）
強化学習アルゴリズムの研究を続けます。これまで検討してきたすべてのアルゴリズムでは、あるシステム状態から別の状態への遷移ごとに、エージェントがそれぞれの行動を評価できるようにするための報酬方策を作成する必要がありました。しかし、この方法はかなり人工的なものです。実際には、行動と報酬の間には、ある程度の時間差があります。今回は、行動から報酬までの様々な時間の遅れを扱うことができるモデル訓練アルゴリズムに触れてみましょう。
エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート（第2部）：出来高指標とビルウィリアムズの指標
この記事では、標準的な出来高指標とビルウィリアムズ指標のカテゴリについて見ていきます。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAで指標を使用するためのすぐに使えるテンプレートを作成します。
ニューラルネットワークの実験（第4回）：テンプレート
この記事では、実験と非標準的な方法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。簡単に説明します。
ニューラルネットワークが簡単に（第53回）：報酬の分解
報酬関数を正しく選択することの重要性については、すでに何度かお話ししました。報酬関数は、個々の行動に報酬またはペナルティを追加することでエージェントの望ましい行動を刺激するために使用されます。しかし、エージェントによる信号の解読については未解決のままです。この記事では、訓練されたエージェントに個々のシグナルを送信するという観点からの報酬分解について説明します。
Pythonを使用したEA用ディープラーニングONNXモデルの季節性フィルタと期間
Pythonでディープラーニングのモデルを作成する際、季節性から恩恵を受けることはできるのでしょうか。ONNXモデルのデータをフィルタすることでより良い結果が得られるのでしょうか。どの期間を使用するべきでしょうか。この記事では、これらすべてを取り上げます。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第20部）：新規受注システム(III)
新しい受注システムの導入を継続します。このようなシステムを作るには、MQL5を使いこなすだけでなく、MetaTrader 5プラットフォームが実際にどのように機能し、どのようなリソースを提供しているかを理解することが必要です。
古典的な戦略をPythonで再構築する（第2回）：ボリンジャーバンドのブレイクアウト
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。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第9部）：概念的な飛躍(II)
この記事では、Chart Tradeをフローティングウィンドウに配置します。前稿では、フローティングウィンドウ内でテンプレートを使用できるようにする基本的なシステムを作成しました。
DoEasyライブラリの時系列(第56部)：カスタム指標オブジェクト、コレクション内指標オブジェクトからのデータ取得
本稿では、EAで使用するためのカスタム指標オブジェクトの作成について検討します。ライブラリクラスを少し改善し、EAの指標オブジェクトからデータを取得するメソッドを追加しましょう。
初心者からエキスパートへ：MQL5での共同デバッグ
問題解決は、MQL5でのプログラミングのような複雑なスキルを習得するための簡潔なルーチンを確立することができます。このアプローチでは、問題解決に集中しながら、同時にスキルアップを図ることができます。問題に取り組めば取り組むほど、高度な専門知識が脳に伝達されます。個人的には、デバッグはプログラミングをマスターするための最も効果的な方法だと思っています。今日は、コードクリーニングのプロセスを紹介し、乱雑なプログラムをクリーンで機能的なものに変えるための最善のテクニックについて解説します。この記事を読んで、貴重な洞察を発見してください。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第13部）：Times & Trade (II)
本日は、Times & Tradeシステムの第2部である市場分析を構築します。前回の「Times & Trade (I)」稿では、市場で実行された取引を可能な限り迅速に解釈するための指標を持つことを可能にする代替のチャート編成システムについて説明しました。
MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方（第2回）：指標シグナル：多時間枠放物線SAR指標
この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引（注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど）ができるEAまたは自動売買ロボットです。今回は、PERIOD_M15からPERIOD_D1までの多時間枠でパラボリックSARまたはiSARという1つの指標のみを使用します。
モスクワ取引所(MOEX)におけるストップ注文を利用した取引所グリッド取引の自動化
本稿では、MQL5エキスパートアドバイザー(EA)に実装されたストップ指値注文に基づくグリッド取引についてモスクワ取引所(MOEX)で考察します。市場で取引する場合、最も単純な戦略の1つは、市場価格を「キャッチ」するように設計された注文のグリッドです。
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。
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。
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。
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。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第1回）：複数取引戦略の連携
取引戦略にはさまざまなものがあります。リスクを分散し、取引結果の安定性を高めるためには、複数の戦略を並行して適用することが有効かもしれません。ただし、それぞれのストラテジーが個別のエキスパートアドバイザー（EA）として実装されている場合、1つの取引口座でそれらの作業を管理することは非常に難しくなります。この問題を解決するのに合理的なのは、1つのEAで異なる取引戦略の運用を実装することです。
MQL5エキスパートアドバイザーに自動最適化を実装する方法
エキスパートアドバイザー(EA)のためのMQL5の自動最適化のためのステップバイステップガイド。堅牢な最適化ロジック、パラメーター選択のベストプラクティス、バックテストを通じた戦略の再構築方法について解説します。さらに、ウォークフォワード最適化などの高レベルな手法を紹介し、取引アプローチの強化を目指します。
ダイナミックマルチペアEAの形成（第1回）：通貨相関と逆相関
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。
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。
ボラティリティベースの取引システムの構築と最適化の方法（チャイキンボラティリティ - CHV）
この記事では、チャイキンボラティリティ（CHV、Chaikin Volatility）という名前の、ボラティリティに基づく後1つの指標を提供します。カスタム指標の使用方法と構築方法を確認した後、カスタム指標の構築方法を理解します。使用できるいくつかの簡単な戦略を共有し、どちらがより優れているかを理解するためにテストします。
Controlsクラスを使用してインタラクティブなMQL5ダッシュボード/パネルを作成する方法（第2回）：ボタンの応答性の追加
この記事では、ボタンの応答性を有効にすることで、静的なMQL5ダッシュボードパネルをインタラクティブなツールへと変換することに焦点を当てます。GUIコンポーネントの機能を自動化し、ユーザーのクリックに適切に反応する方法を探究します。この記事の最後には、ユーザーのエンゲージメントと取引体験を向上させる動的なインターフェイスを構築します。
多銘柄多期間指標の作成
この記事では、多銘柄、多期間の指標を作成する原則について見ていきます。また、エキスパートアドバイザー(EA)や他の指標から、このような指標のデータにアクセスする方法も紹介します。EAや指標でマルチ指標を使用する主な特徴について考察し、カスタム指標バッファを使用してそれらをプロットする方法を見ていきます。