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
MetaTraderプラットフォームのために作られたExpert Advisorsは、開発者により導入された様々な機能を実行します。自動売買ロボットは1日24時間、通貨をトラックし、取引をコピーし、レポートを送信し、ニュースを分析し、 特別に作成されたグラフィカルインターフェイスを提供することができます。
記事はプログラミングのテクニック、データ処理のための数学的なアイデア、自動売買ロボットの開発と発注についてのヒントを記載します。
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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。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第3回）：使用中のトレンド変化の検出
この記事では、経済ニュースの発表、投資家の行動、さまざまな要因が市場のトレンド反転にどのような影響を与えるかを探ります。ビデオによる説明もあり、MQL5のコードをプログラムに組み込むことで、トレンドの反転を検出し、警告を発し、市場の状況に応じて適切な行動を取ることができます。これは、本連載の過去の記事に基づいています。
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。
ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン（第4回）：振る舞いパターン2
デザインパターンには、生成デザインパターン、構造デザインパターン、振る舞いデザインパターンの3タイプがあることを説明しました。コードをクリーンにしながらオブジェクト間の相互作用の方法を設定するのに役立つ、残りの振る舞いタイプのパターンの説明を完成させます。
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。
独自のLLMをEAに総合する（第5部）： LLMを使った取引戦略の開発とテスト(I) - 微調整
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微調整（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。
デマーカーによる取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法についての連載の新しい記事へようこそ。今回は、デマーカー(DeMarker)指標による取引システムの作り方を紹介します。
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。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第25部）：システムの堅牢性の提供(II)
この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)のパフォーマンスを仕上げます。長くなるのでご準備ください。EAを信頼できるものにするために、まず取引システムの一部でないコードをすべて削除します。
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。
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。
Connexus入門（第１回）：WebRequest関数の使い方
この記事は、MQL5でHTTPリクエストを容易にするための「Connexus」と呼ばれるライブラリの開発シリーズの始まりです。このプロジェクトの目標は、エンドユーザーにこの機会を提供し、このヘルパーライブラリーの使い方を示すことです。学習を容易にし、将来の発展の可能性を提供するために、できるだけシンプルにすることを意図しました。
MQL5の圏論（第20回）：セルフアテンションとTransformerへの回り道
ちょっと寄り道して、chatGPTのアルゴリズムの一部について考えてみたいとおもいます。自然変換から借用した類似点や概念はあるのでしょうか。シグナルクラス形式のコードを用いて、これらの疑問やその他の質問に楽しく答えようと思います。
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。
勢力指数による取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法についての連載の新しい記事へようこそ。今回は、新しく、勢力指数(Force Index)テクニカル指標と、この指標を使った取引システムの作り方についてご紹介します。
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。
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第07回）：樹状図
分析や予測を目的としたデータの分類は、機械学習の中でも非常に多様な分野であり、数多くのアプローチや手法があります。この作品では、そのようなアプローチのひとつである「凝集型階層分類」を取り上げます。
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。
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。
ニューラルネットワークの実験（第1回）：幾何学の再検討
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第12回）：ニュートン多項式
ニュートン多項式は、数点の集合から二次方程式を作るもので、時系列を見るには古風だが興味深いアプローチです。この記事では、このアプローチをトレーダーがどのような面で役立てることができるかを探るとともに、その限界についても触れてみたいと思います。
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。
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。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第27部）：未来に向かって(II)
チャート上直接の発注システムをより完全にしましょう。この記事では、発注システムを修正する方法、またはより直感的にする方法を示します。
MQL5入門（第13回）：初心者のためのカスタムインジケーター作成ガイド(II)
この記事では、カスタムの平均足インジケーターをゼロから作成する方法を解説し、カスタムインジケーターをエキスパートアドバイザー(EA)に組み込む方法も紹介します。インジケーターの計算方法、取引実行ロジック、リスク管理の手法についても取り上げ、自動売買戦略の向上を目指します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第38回）：ボリンジャーバンド
ボリンジャーバンドは、多くのトレーダーが手動で取引を発注し、決済するために使用する、非常に一般的なエンベロープ指標です。この指標が生成する可能性のあるシグナルをできるだけ多く検討し、ウィザードで組み立てたエキスパートアドバイザー(EA)でどのように使用できるかを見ていきます。
MQL5の圏論（第17回）：関手とモノイド
関手を題材にしたシリーズの最終回となる今回は、圏としてのモノイドを再考します。この連載ですでに紹介したモノイドは、多層パーセプトロンとともに、ポジションサイジングの補助に使われます。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第75部): 基本的なグラフィック要素でプリミティブとテキストを処理するメソッド
本稿では引き続き、CCanvas標準ライブラリクラスを使用したすべてのライブラリグラフィカルオブジェクトの基本的なグラフィック要素クラスを開発します。グラフィカルプリミティブを描画するメソッドとグラフィック要素オブジェクトにテキストを表示するメソッドを作成します。
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。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第72部): コレクション内のチャートオブジェクトパラメータの追跡と記録
本稿では、チャートオブジェクトクラスとそのコレクションの操作を完成します。また、チャートプロパティとそのウィンドウの変更の自動追跡を実装し、オブジェクトプロパティに新しいパラメータを保存します。このような変更により、を将来チャートコレクション全体のイベント機能実装できるようになります。
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。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第73部): グラフィック要素のフォームオブジェクト
本稿からは、ライブラリでのグラフィックの使用に関する新しい大きなセクションを始めます。本稿では、マウスステータスオブジェクト、すべてのグラフィック要素の基本オブジェクト、およびライブラリのグラフィック要素のフォームオブジェクトのクラスを作成します。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第24部）：システムの堅牢性の提供(I)
この記事では、堅牢で安全な使用を保証するために、システムの信頼性を高めます。望ましい堅牢性を実現する方法の1つは、コードを可能な限り再利用して、常にさまざまな場合にテストされるようにすることです。しかし、これは方法の1つにすぎません。もう1つは、OOPを使用することです。
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。
データサイエンスと機械学習—ニューラルネットワーク（第02回）：フィードフォワードNNアーキテクチャの設計
フィードフォワード（予測制御）ニューラルネットワークについて説明する前に、少し説明しておくことがあって、設計もその1つです。入力、隠れ層の数、および各ネットワークのノードに対する柔軟なニューラルネットワークを構築および設計する方法を見てみましょう。