MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミングと使用に関する記事

戦略開発には、多くの複雑な要素が含まれていますが、これらの多くは初心者トレーダーには十分に伝えられていません。その結果、私自身を含め多くのトレーダーが、こうした教訓を痛みを伴う経験を通じて学ぶことになりました。この記事では、MQL5で戦略を開発する際に初心者トレーダーが直面しがちな一般的な落とし穴について、私の観察に基づいて解説します。EAの信頼性を見極め、簡単に実践できる方法で自作EAの堅牢性を検証するための、さまざまなヒントやコツ、具体例を紹介します。本記事の目的は、読者がEA購入時の詐欺を回避し、自身の戦略開発での失敗を未然に防げるよう支援することです。

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。

この記事では、14期間および50期間の移動平均クロスオーバーをシグナルとして使用し、14期間RSIフィルターで確認するAdaptive Crossover RSI Trading Suiteシステムを開発します。本システムには取引日フィルター、注釈付きのシグナル矢印、監視用のリアルタイムダッシュボードが含まれており、このアプローチにより自動取引の精度と適応性が向上します。

この記事では、RSI（相対力指数）を活用して取引シグナルを生成する、MQL5によるMulti-Level Zone Recoveryシステムの開発について解説します。本システムでは、各シグナルインスタンスを動的に配列構造に追加し、Zone Recoveryロジックの中で複数のシグナルを同時に管理することが可能になります。このアプローチにより、スケーラブルかつ堅牢なコード設計を維持しながら、複雑な取引管理シナリオに柔軟かつ効果的に対応できる方法を紹介します。

今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じてファインチューニングし、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。

逆フェアバリューギャップ(IFVG)とは、価格が過去に特定されたフェアバリューギャップ(FVG)へ回帰した際に、通常想定されるサポートまたはレジスタンスとしての反応を示さず、その水準を無視して通過してしまう現象を指します。このような失敗は、市場の方向性の変調を示すサインである可能性があり、逆張り志向の取引アプローチにおいて優位性をもたらすシグナルとなることがあります。本記事では、MetaTrader 5エキスパートアドバイザー(EA)の戦略として、この逆フェアバリューギャップを定量的に捉え、取引ロジックに組み込むために私が独自に開発したアプローチを紹介します。

アルゴリズム取引を成功させるには、継続的かつ学際的な学習が必要です。しかし、その可能性は無限であるがゆえに、明確な成果が得られないまま、何年もの努力を費やしてしまうこともあります。こうした課題に対応するため、私たちは徐々に複雑さを導入するフレームワークを提案します。これにより、トレーダーは不確実な結果に対して無限の時間を費やすのではなく、戦略を反復的に洗練させることが可能になります。

RSI、MA、ストキャスティクスなどの複数のインジケーターを使用してMQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を開発し、隠れた強気および弱気のダイバージェンスを検出する方法を学びます。教育目的で、詳細な例および完全にコメントされたソースコードを用いて、効果的なリスク管理を実装し、取引を自動化する方法をご紹介します。

ボラティリティは、影響力の大きいニュースイベントの周辺でピークに達する傾向があり、大きなブレイクアウトの機会を生み出します。本記事では、カレンダーを基にしたブレイクアウト戦略の実装プロセスについて説明します。カレンダーデータを解釈・保存するためのクラスの作成、これを活用した現実的なバックテストの開発、そして最終的にライブ取引用の実行コードの実装までを一貫して解説します。

これまで、DLLを使用せずに暗号通貨取引所との統合を構築することは長らく課題とされてきました。しかし、本ソリューションは、市場へ直接接続するための包括的なフレームワークを提供します。

流動性狩り(Liquidity Grab)取引戦略は、市場における機関投資家の行動を特定し、それを活用することを目指すSmart Money Concepts(SMC)の重要な要素です。これには、サポートゾーンやレジスタンスゾーンなどの流動性の高い領域をターゲットにすることが含まれます。市場がトレンドを再開する前に、大量の注文によって一時的な価格変動が引き起こされます。この記事では、流動性狩りの概念を詳しく説明し、MQL5による流動性狩り取引戦略エキスパートアドバイザー(EA)の開発プロセスの概要を紹介します。

前回の記事で開始した、MQL5を使用したRefMask3Dフレームワークの構築作業を引き続き進めていきます。このフレームワークは、点群におけるマルチモーダルインタラクションと特徴量解析を包括的に研究し、自然言語で提供される説明に基づいてターゲットオブジェクトを特定・識別することを目的としています。

市場の状況を分析する際には、それを個別のセグメントに分割し、主要なトレンドを特定します。しかし、従来の分析手法は一つの側面に偏りがちで、全体像の適切な把握を妨げます。この記事では、複数のオブジェクトを選択できる手法を通じて、状況をより包括的かつ多層的に理解する方法を紹介します。

この記事では、Mask-Attention-Free Transformer (MAFT)法と、それを取引分野に応用する可能性について説明します。従来のTransformerはシーケンスを処理する際にマスキングを必要としますが、MAFTはこのマスキングを不要にすることでアテンション処理を最適化し、計算効率を大幅に向上させています。

本記事では、中間データの集約を不要とするSuperpoint Transformer (SPFormer)に基づく3Dオブジェクトのセグメンテーション手法を紹介します。これによりセグメンテーション処理の高速化とモデル性能の向上が実現されます。

ノイズの多い状況下で市場データの局所構造を効果的に識別・保持することは、取引において極めて重要な課題です。自己アテンション(Self-Attention)メカニズムの活用は、このようなデータの処理において有望な結果を示していますが、従来のアプローチでは基盤となる構造の局所的な特性が考慮されていません。この記事では、こうした構造的依存関係を組み込むことが可能なアルゴリズムを紹介します。

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。

点群から特徴量を抽出するアルゴリズムの研究を続けます。この記事では、PointNet手法の効率を高めるメカニズムについて解説します。

直接的な点群解析は、不要なデータの増加を避け、分類やセグメンテーションタスクにおけるモデルの性能を向上させます。このような手法は、元データの摂動に対して高い性能と堅牢性を示します。

階層的ベクトルTransformer法の研究を引き続き進めていきます。本記事では、モデルの構築を完了し、実際の履歴データを用いて訓練およびテストをおこないます。

この記事では、パラボリックSARと単純移動平均(SMA)インジケーターを活用し、応答性の高い取引戦略を構築する高速取引型エキスパートアドバイザー(EA)をMQL5で開発します。インジケーターの使用方法、シグナルの生成、テストおよび最適化プロセスなど、戦略の実装について詳しく解説します。

現在、EAはデータベースを利用して、取引戦略の各インスタンスの初期化文字列を取得しています。しかし、データベースは非常に大容量であり、実際のEAの動作には不要な情報も多数含まれています。そこで、データベースへの接続を必須とせずにEAを機能させる方法を考えてみましょう。

マルチモーダル時系列の高速かつ正確な予測のために開発された階層的ベクトルTransformer (HiVT: Hierarchical Vector Transformer)メソッドについて詳しく説明します。

エージェントの行動を理解することはさまざまな分野で重要ですが、ほとんどの手法は特定のタスク（理解、ノイズ除去、予測）に焦点を当てており、そのため実際のシナリオでは効果的に活用できないことが多いです。この記事では、さまざまな問題を解決するために適応可能なモデルについて説明します。

ACオシレーター（アクセラレーターオシレーター、Accelerator Oscillator）は、価格のモメンタムの「速度」だけでなく、その「加速」を追跡する、ビル・ウィリアムズによって開発されたインジケーターの一つです。最近の記事で取り上げたオーサムオシレーター(AO)と非常によく似ていますが、単なるスピードではなく加速に重点を置くことで、遅延の影響を回避しようとしています。本記事では、毎回のようにこのオシレーターからどのようなパターンが得られるかを分析し、ウィザード形式で構築されたエキスパートアドバイザー(EA)を通じて、それらが実際の取引においてどのような意味を持ち得るかを検証します。

この記事では、MQL5を使ってZone Recovery RSI EAシステムを構築し、RSIシグナルによって取引を開始し、損失を管理するためのリカバリーストラテジーを実装します。取引エントリー、リカバリーロジック、ポジション管理を自動化するために、ZoneRecoveryクラスを作成します。この記事の最後では、EAのパフォーマンスを最適化し、その有効性を高めるためのバックテストの洞察を紹介します。

いくつかの概念は一見するとシンプルに思えるかもしれませんが、実際にそれを形にするのは想像以上に難しいことがあります。この記事では、平均回帰(Mean Reversion)戦略を用いて市場を巧みに分析するエキスパートアドバイザー(EA)の自動化に取り組んだ、革新的なアプローチをご紹介します。この魅力的な自動化プロセスの奥深さを、一緒に紐解いていきましょう。

この記事では、出来高ベースの指標であるチャイキンマネーフロー(CMF)の構築方法、計算方法、使用方法を説明した上で、その概要を説明します。カスタムインジケーター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、それらをテストしてどれが優れているかを理解します。

この記事では、取引ログ、CSVの処理、外部データの統合など、MQL5における基本的なファイル操作テクニックに焦点を当て、概念的な理解と実践的なコーディングガイドの両面から解説します。読者は、カスタムCSVインポート用のクラスを段階的に構築する方法を学び、実践的なスキルを身につけることができます。

今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じてファインチューニングし、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。

この記事では、一目均衡表とオーサムオシレーター(Awesome Oscillator)を活用し、「雲抜け戦略」を自動化するエキスパートアドバイザー（EA）を作成します。インジケーターハンドルの初期化、ブレイクアウト条件の検出、自動売買におけるエントリーおよびエグジットの実装手順について、段階的に解説します。さらに、トレーリングストップやポジション管理ロジックを組み込むことで、EAのパフォーマンスと市場適応力を高める方法にも触れます。

チャート上に表示された分析済みのメトリックを見るだけにとどまらず、Telegramとの統合によってブロードキャストを拡張するという、より広い視点へと移行しています。この機能強化により、Telegramアプリを通じて、重要な結果がモバイルデバイスに直接配信されるようになります。この記事では、この新たな取り組みを一緒に探っていきましょう。

この記事では、プロジェクトベースのアプローチを使用してRSIベースのエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法に焦点を当て、MQL5の組み込みインジケーターの活用方法を紹介します。RSI値を取得して活用し、流動性スイープに対応し、チャートオブジェクトを使用して取引の視覚化を強化する方法を学びます。さらに、パーセンテージベースのリスク設定、リスク報酬比率の実装、利益確保のためのリスク修正など、効果的なリスク管理についても解説します。

この記事では、ダッシュボードの制御を改善するために、通貨ペアフィルター、重要度レベル、時間フィルター、キャンセルオプションのボタンを作成します。これらのボタンは、ユーザーのアクションに動的に応答するようにプログラムされており、シームレスな操作を可能にします。また、ダッシュボードにリアルタイムの変更を反映するために、ユーザーの行動を自動化します。これにより、パネルの全体的な機能性、モビリティ、応答性が向上します。

CatBoostは、定常的な特徴量に基づいて意思決定をおこなうことに特化した、強力なツリーベースの機械学習モデルです。XGBoostやRandom Forestといった他のツリーベースモデルも、堅牢性、複雑なパターンへの対応力、そして高い解釈性といった点で共通した特長を備えています。これらのモデルは、特徴量分析からリスク管理に至るまで、幅広い分野で活用されています。本記事では、学習済みのCatBoostモデルを、従来型の移動平均クロスを用いたトレンドフォロー戦略のフィルターとして活用する手順を解説します。戦略構築の過程で直面しうる課題を取り上げながら、具体的な開発プロセスへの理解を深めることを目的としています。MetaTrader 5からのデータ取得、Pythonによる機械学習モデルの学習、そしてそれをMetaTrader 5のエキスパートアドバイザー(EA)へ統合するまでのワークフローをご紹介します。記事の終盤では、統計的検証を通じて戦略の有効性を確認し、現在のアプローチをもとにした今後の展望についても考察していきます。