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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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。
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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」)

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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PythonからMQL5へ:量子に着想を得た取引システムへの旅

この記事では、量子に着想を得た取引システムの開発について検討し、Pythonプロトタイプから実際の取引のためのMQL5実装への移行について説明します。このシステムは、量子シミュレーターを使用した従来のコンピューター上で実行されますが、重ね合わせや量子もつれなどの量子コンピューティングの原理を使用して市場の状態を分析します。主な機能には、8つの市場状態を同時に分析する3量子ビットシステム、24時間のルックバック期間、および市場分析用の7つのテクニカル指標が含まれます。精度率は控えめに思えるかもしれませんが、適切なリスク管理戦略と組み合わせると大きな優位性が得られます。
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MQL5経済指標カレンダーを使った取引(第2回):ニュースダッシュボードパネルの作成

この記事では、MQL5経済指標カレンダーを使用して、取引戦略を強化するための実用的なニュースダッシュボードパネルを作成します。まず、イベント名、重要度、タイミングなどの重要な要素に焦点を当ててレイアウトを設計し、その後、MQL5内でのセットアップに進みます。最後に、最も関連性の高いニュースのみを表示するフィルタリングシステムを実装し、トレーダーが影響力のある経済イベントに迅速にアクセスできるようにします。
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古典的な戦略を再構築する(第11回):移動平均クロスオーバー(II)

移動平均とストキャスティクスオシレーターは、トレンドに従う取引シグナルを生成するために使用できます。ただし、これらのシグナルは価格変動が発生した後にのみ観察されます。AIを使用することで、テクニカルインジケーターに内在するこの遅れを効果的に克服できます。この記事では、既存の取引戦略を改善できるような、完全に自律的なAI搭載のエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法を説明します。最も古い取引戦略であっても、改善することは可能です。
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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。
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取引におけるニューラルネットワーク:複雑な軌道予測法(Traj-LLM)

この記事では、自動運転車の動作の分野における問題を解決するために開発された興味深い軌道予測方法を紹介します。この手法の著者は、さまざまな建築ソリューションの最良の要素を組み合わせました。
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取引におけるニューラルネットワーク:状態空間モデル

これまでにレビューしたモデルの多くは、Transformerアーキテクチャに基づいています。ただし、長いシーケンスを処理する場合には非効率的になる可能性があります。この記事では、状態空間モデルに基づく時系列予測の別の方向性について説明します。
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取引におけるニューラルネットワーク:独立したチャネルへのグローバル情報の注入(InjectTST)

最新のマルチモーダル時系列予測方法のほとんどは、独立チャネルアプローチを使用しています。これにより、同じ時系列の異なるチャネルの自然な依存関係が無視されます。2つのアプローチ(独立チャネルと混合チャネル)を賢く使用することが、モデルのパフォーマンスを向上させる鍵となります。
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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。
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取引におけるニューラルネットワーク:TEMPO法の実践結果

TEMPO法について引き続き学習します。この記事では、実際の履歴データに対する提案されたアプローチの実際の有効性を評価します。
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取引におけるニューラルネットワーク:時系列予測のための言語モデルの使用

時系列予測モデルの研究を続けます。本記事では、事前訓練済みの言語モデルを活用した複雑なアルゴリズムについて説明します。
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取引におけるニューラルネットワーク:時系列予測のための軽量モデル

軽量な時系列予測モデルは、最小限のパラメータ数で高いパフォーマンスを実現します。これにより、コンピューティングリソースの消費を抑えつつ、意思決定の迅速化が可能となります。こうしたモデルは軽量でありながら、より複雑なモデルと同等の予測精度を達成できます。
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取引におけるニューラルネットワーク:Adam-mini最適化によるメモリ消費量の削減

モデルの訓練と収束プロセスの効率を向上させるためのアプローチの1つが、最適化手法の改良です。Adam-miniは、従来のAdamアルゴリズムを改良し、より効率的な適応型最適化を実現することを目的とした手法です。
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取引におけるカオス理論(第1回):金融市場における導入と応用、リアプノフ指数

カオス理論は金融市場に適用できるでしょうか。この記事では、従来のカオス理論とカオスシステムがビル・ウィリアムズが提案した市場のカオスの概念とどのように異なるかについて考察します。
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取引におけるニューラルネットワーク:時空間ニューラルネットワーク(STNN)

この記事では、時空間変換を活用し、今後の価格変動を効果的に予測する手法について解説します。STNNの数値予測精度を向上させるために、データの重要な側面をより適切に考慮できる連続アテンションメカニズムが提案されています。
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取引におけるニューラルネットワーク:二重アテンションベースのトレンド予測モデル

取引におけるニューラルネットワーク:二重アテンションベースのトレンド予測モデル

前回の記事で取り上げた時系列の区分線形表現の活用について、引き続き議論します。本日は、この手法を他の時系列分析手法と組み合わせることで、価格動向の予測精度を向上させる方法を探ります。
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取引におけるニューラルネットワーク:時系列の区分線形表現

取引におけるニューラルネットワーク:時系列の区分線形表現

本記事は、これまでの公開記事とはやや異なる内容となっています。本記事では、時系列データの代替的な表現について解説します。時系列の区分的線形表現とは、小さな区間ごとに線形関数を用いて時系列データを近似する手法です。
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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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多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第14回):リスクマネージャーにおける適応型ボリューム変更

多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第14回):リスクマネージャーにおける適応型ボリューム変更

以前開発されたリスクマネージャーには基本的な機能のみが含まれていました。取引戦略のロジックに干渉することなく取引結果を向上させるために、どのような開発の可能性があるかを検討してみましょう。
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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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ニュース取引が簡単に(第5回):取引の実施(II)

ニュース取引が簡単に(第5回):取引の実施(II)

この記事では、取引管理クラスを拡張し、ニュースイベントを取引するための買い逆指値注文(買いストップ注文)と売り逆指値注文(売りストップ注文)を追加します。また、オーバーナイト取引を防ぐために、これらの注文に有効期限の制約を実装します。さらに、逆指値注文(ストップ注文)を使用する際に発生しうるスリッページ、特にニュースイベント中に発生する可能性のあるスリッページを防止または最小限に抑えるために、スリッページ関数をエキスパートアドバイザー(EA)に組み込みます。
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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

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。
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MQL5で取引管理者パネルを作成する(第5回):2要素認証(2FA)

MQL5で取引管理者パネルを作成する(第5回):2要素認証(2FA)

本日は、現在開発中の取引管理パネルのセキュリティ強化について説明します。Telegram APIを統合し、2要素認証(2FA)を実現する新しいセキュリティ戦略にMQL5を実装する方法を探ります。このディスカッションでは、MQL5を活用してセキュリティ対策を強化する方法について貴重な洞察を得ることができます。さらに、MathRand関数の機能に焦点を当て、セキュリティフレームワーク内でどのように効果的に活用できるかを検討します。さらに詳しく知りたい方は、読み続けてください。
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日足レンジブレイクアウト戦略に基づくMQL5 EAの作成

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。
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ニュース取引が簡単に(第4回):パフォーマンス向上

ニュース取引が簡単に(第4回):パフォーマンス向上

この記事では、ストラテジーテスターでエキスパートアドバイザー(EA)のランタイムを改善する方法について掘り下げていきます。これらのニュースイベントの時間は、指定された時間内にアクセスされます。これにより、EAはボラティリティの高い環境でも低い環境でも、イベントドリブン取引を効率的に管理できます。
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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

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。
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MQL5取引ツールキット(第3回):未決注文管理EX5ライブラリの開発

MQL5取引ツールキット(第3回):未決注文管理EX5ライブラリの開発

MQL5のコードやプロジェクトで、包括的な未決注文管理EX5ライブラリを開発して実装する方法を学びましょう。本記事では、広範な未決注文管理EX5ライブラリを作成する手順を紹介し、それをインポートおよび実装する方法を、取引パネルまたはグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)の構築を通じて解説します。このEA注文パネルを使用すれば、チャートウィンドウ上のGUIから、指定されたマジックナンバーに関連する未決注文を直接オープン、監視、削除することが可能です。
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古典的な戦略を再構築する(第10回):AIはMACDを強化できるか?

古典的な戦略を再構築する(第10回):AIはMACDを強化できるか?

MACDインジケーターを経験的に分析し、インジケーターを含む戦略にAIを適用することで、EURUSDの予測精度が向上するかどうかをテストします。さらに、インジケーター自体が価格より予測しやすいのか、またインジケーターの値が将来の価格水準を予測できるのかも同時に評価します。これにより、AI取引戦略にMACDを統合することに投資する価値があるかどうかを判断するための情報を提供します。
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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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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1回):パネルの設定

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1回):パネルの設定

この記事では、取引操作を効率化するために設計されたMQL5のControlsクラスを使用して、インタラクティブな取引ダッシュボードを作成します。パネルには、タイトル、[Trade]、[Close]、[Information]のナビゲーションボタン、取引の実行とポジションの管理用の専用アクションボタンが表示されます。この記事を読み終える頃には、今後の記事でさらに機能強化するための基礎パネルが完成しているはずです。
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ニューラルネットワークが簡単に(第95回):Transformerモデルにおけるメモリ消費の削減

ニューラルネットワークが簡単に(第95回):Transformerモデルにおけるメモリ消費の削減

Transformerアーキテクチャに基づくモデルは高い効率を示しますが、その使用は、訓練段階と運転中の両方で高いリソースコストによって複雑になります。この記事では、このようなモデルのメモリ使用量を削減するアルゴリズムを紹介します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第94回):入力シーケンスの最適化

ニューラルネットワークが簡単に(第94回):入力シーケンスの最適化

時系列を扱うときは、常にソースデータを履歴シーケンスで使用します。しかし、これが最善の選択肢なのでしょうか。入力データの順序を変更すると、訓練されたモデルの効率が向上するという意見があります。この記事では、入力シーケンスを最適化する方法の1つを紹介します。
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MQL5で取引管理者パネルを作成する(第3回):テーマ管理のための組み込みクラスの拡張(II)

MQL5で取引管理者パネルを作成する(第3回):テーマ管理のための組み込みクラスの拡張(II)

このディスカッションでは、既存のダイアログライブラリを慎重に拡張して、テーマ管理ロジックを組み込みます。さらに、管理パネルプロジェクトで使用されるCDialog、CEdit、およびCButtonクラスにテーマ切り替えのメソッドを統合します。さらに洞察力のある視点については、引き続きお読みください。
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ボリンジャーバンドを活用したピラニア戦略に基づくMQL5エキスパートアドバイザーの作成

ボリンジャーバンドを活用したピラニア戦略に基づくMQL5エキスパートアドバイザーの作成

この記事では、ボリンジャーバンドを利用したピラニア戦略に基づいてMQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を作成し、取引の有効性を高めます。この戦略の重要な原則、コーディングの実装、テストと最適化の方法について説明します。この知識によって、取引シナリオにEAを効果的に導入することが可能になります。
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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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新しい指標と条件付きLSTMの例

新しい指標と条件付きLSTMの例

本記事は、テクニカル分析とディープラーニング(深層学習)予測を融合した自動取引用エキスパートアドバイザー(EA)の開発に焦点を当てます。
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MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成する方法

MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成する方法

MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成しましょう。HTTP POST経由で取引データを同期し、HTTPリクエストを使用して取得する方法を学習します。最終的には、取引を効果的かつ効率的に追跡するのに役立つ取引ジャーナルが手に入ります。
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ニューラルネットワークが簡単に(第93回):周波数領域と時間領域における適応予測(最終回)

ニューラルネットワークが簡単に(第93回):周波数領域と時間領域における適応予測(最終回)

本稿では、時系列予測において2つのブロック(周波数と時間)の結果を適応的に組み合わせるATFNetモデルのアプローチの実装を継続します。
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初心者からエキスパートへ:MQL5での共同デバッグ

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。