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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ニューラルネットワークが簡単に (第42回）：先延ばしのモデル、理由と解決策
強化学習の文脈では、モデルの先延ばしにはいくつかの理由があります。この記事では、モデルの先延ばしの原因として考えられることと、それを克服するための方法について考察しています。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第46回）：一目均衡表
一目均衡表はトレンド識別システムとして機能する有名な日本の指標です。以前の同様の記事と同様に、パターンごとにこれを調べ、MQL5ウィザードライブラリクラスとアセンブリの助けを借りて、その戦略とテストレポートも評価します。
MQL5での取引戦略の自動化（第41回）：ローソク足レンジ理論(CRT)-蓄積・操作・分配(AMD)
MQL5で動作するローソク足レンジ理論(CRT)取引システムを開発します。このシステムは、指定した時間足での蓄積のレンジを特定し、操作の深さフィルタリングを用いてブレイクを検知し、分配フェーズにおける反転確認を経てエントリーをおこないます。また、リスクリワード比に基づく動的または静的なストップロスとテイクプロフィット設定、任意のトレーリングストップ、方向ごとのポジション上限設定などによるリスク管理にも対応しています。
MQL5での取引戦略の自動化（第7回）：動的ロットスケーリングを備えたグリッド取引EAの構築
この記事では、動的なロットスケーリングを採用したMQL5のグリッドトレーディングエキスパートアドバイザー(EA)を構築します。戦略の設計、コードの実装、バックテストのプロセスについて詳しく解説します。最後に、自動売買システムを最適化するための重要な知見とベストプラクティスを共有します。
MQL5でのAI搭載取引システムの構築（第1回）：AI API向けJSON処理の実装
本記事では、AI API連携のためのデータ交換を扱うJSON解析フレームワークをMQL5で開発します。特に、JSON構造を処理するためのクラスに焦点を当てています。JSONデータのシリアライズ（出力用）およびデシリアライズ（入力用）メソッドを実装し、文字列、数値、オブジェクトなどの各データ型をサポートします。これにより、ChatGPTのようなAIサービスとMQL5間で正確にデータをやり取りでき、将来的なAI駆動型取引システム構築に向けた基盤を提供します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第02回）：コホネンマップ
この連載では、MQL5ウィザードがトレーダーの主力であるべきことを示します。なぜでしょうか。MQL5ウィザードを使用すれば、新しいアイデアを組み立てることで時間を節約できるだけでなく、コーディングの重複によるミスを大幅に減らすことができるため、最終的に、取引の哲学のいくつかの重要な分野にエネルギーを注ぐことができるからです。
データサイエンスと機械学習(第21回)：ニューラルネットワークと最適化アルゴリズムの解明
ニューラルネットワーク内部で使用される最適化アルゴリズムを解明しながら、ニューラルネットワークの核心に飛び込みます。この記事では、ニューラルネットワークの可能性を最大限に引き出し、モデルを精度と効率の新たな高みへと押し上げる重要なテクニックご紹介します。
MQL5での取引戦略の自動化（第8回）：バタフライハーモニックパターンを用いたエキスパートアドバイザーの構築
この記事では、バタフライハーモニックパターンを検出するためのMQL5エキスパートアドバイザー(EA)を構築します。ピボットポイントを特定し、フィボナッチレベルを検証してパターンを確認します。次に、チャート上にパターンを可視化し、確認された際には自動的に取引を実行します。
DoEasyライブラリの時系列(第58部): 指標バッファデータの時系列
時系列の操作に関するトピックのしめくくりとして、指標バッファに格納されているストレージ、検索、およびデータの並べ替えを整理します。これにより、プログラムでライブラリベースで作成される指標の値に基づいて分析をさらに実行できます。ライブラリのすべてのコレクションクラスの一般的な概念により、対応するコレクションで必要なデータを簡単に見つけることができます。それぞれ、今日作成されたクラスでも同じことが可能です。
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第50回）：Awesome Oscillator
Awesome Oscillatorは、モメンタム（勢い）を測定するために使用されるビル・ウィリアムズのインジケーターの一つです。複数のシグナルを生成できるため、以前の記事と同様に、MQL5ウィザードクラスとアセンブリを活用して、パターンベースでこれらを確認します。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第20回）：自動プロジェクト最適化段階のコンベアの配置(I)
私たちはすでに、自動最適化を支援するいくつかのコンポーネントを作成しています。作成の過程では、最小限の動作するコードを作るところからリファクタリングを経て、改善されたコードを得るという従来の循環的な構造に従いました。そろそろ、私たちが作成しているシステムの重要なコンポーネントでもあるデータベースの整理を始める時期です。
ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第5回）：MQL5におけるボラティリティブレイクアウト戦略の自動化
ラリー・ウィリアムズのボラティリティブレイクアウト戦略をMQL5で自動化する方法を、実践的なステップで解説します。日次のレンジ拡張の計算方法、買いと売りレベルの導出、値幅に基づくストップロスとリスクリワードに基づく利益目標によるリスク管理、そしてMetaTrader 5で動作するプロフェッショナルなエキスパートアドバイザー(EA)の構造まで学ぶことができます。これは、ラリー・ウィリアムズの市場概念を完全にテスト可能かつ実運用できる自動売買システムへと変換したいトレーダーや開発者向けに設計されています。
ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン（第3回）：振る舞いパターン1
デザインパターンの新しい記事として、その1タイプである振る舞いパターンを取り上げ、作成されたオブジェクト間の通信を効果的に構築する方法について説明します。これらの振る舞いパターンを完成させることで、再利用可能かつ拡張可能で、テストされたソフトウェアをどのように作成し、構築できるかを理解できるようになります。
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。
ニューラルネットワークが簡単に（第62回）：階層モデルにおけるDecision Transformerの使用
最近の記事で、Decision Transformerを使用するためのいくつかの選択肢を見てきました。この方法では、現在の状態だけでなく、以前の状態の軌跡や、その中でおこなわれた行動も分析することができます。この記事では、階層モデルにおけるこの方法の使用に焦点を当てます。
ニューラルネットワークが簡単に（第40回）：大量のデータでGo-Exploreを使用する
この記事では、長い訓練期間に対するGo-Exploreアルゴリズムの使用について説明します。訓練時間が長くなるにつれて、ランダムな行動選択戦略が有益なパスにつながらない可能性があるためです。
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第4部）：シンプルなグリッド戦略の最適化（I）
この第4部では、以前に開発したシンプルヘッジとシンプルグリッドエキスパートアドバイザー(EA)を再考します。最適な戦略の使用を目指し、数学的分析と総当り攻撃アプローチを通じてシンプルグリッドEAを改良することに焦点を移します。戦略の数学的最適化について深く掘り下げ、後の回でコーディングに基づく最適化を探求するための舞台を整えます。
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。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第76部): フォームオブジェクトと事前定義されたカラースキーム
本稿では、さまざまなライブラリGUIデザインテーマの構築の概念について説明し、グラフィック要素クラスオブジェクトの子孫であるフォームオブジェクトを作成し、ライブラリのグラフィカルオブジェクトのシャドウを作成するため、および機能をさらに開発するためのデータを準備します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第30回）：機械学習におけるバッチ正規化のスポットライト
バッチ正規化とは、ニューラルネットワークのような機械学習アルゴリズムに投入するデータの前処理です。これは、アルゴリズムが使用する活性化の種類を常に意識しながらおこなわれます。そこで、エキスパートアドバイザー(EA)を使って、そのメリットを享受するためのさまざまなアプローチを探ります。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第2回）：ネイティブ指標の結合
この記事では、トレンドから外れたシグナルを選別するために、MetaTrader 5指標を活用することに焦点を当てます。前回に引き続き、MQL5コードを使用してアイデアを最終的なプログラムに伝える方法を探っていきます。
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。
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。
データサイエンスとML（第36回）：偏った金融市場への対処
金融市場は完全に均衡しているわけではありません。強気の市場もあれば、弱気の市場もあり、どちらの方向にも不確かなレンジ相場を示す市場もあります。このようなバランスの取れていない情報を用いて機械学習モデルを訓練すると、市場が頻繁に変化するため、誤った予測を導く原因になります。この記事では、この問題に対処するためのいくつかの方法について議論していきます。
DoEasyライブラリの時系列(第57部): 指標バッファデータオブジェクト
本稿では、1つの指標に対して1つのバッファのすべてのデータを含むオブジェクトを開発します。このようなオブジェクトは、指標バッファのシリアルデータを格納するために必要になります。その助けを借りて、任意の指標のバッファデータ、および他の同様のデータを相互に並べ替えて比較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65回）：Distance Weighted Supervised Learning (DWSL)
この記事では、教師あり学習法と強化学習法の交差点で構築された興味深いアルゴリズムに触れます。
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。
ニューラルネットワークが簡単に（第54回）：ランダムエンコーダを使った効率的な研究(RE3)
強化学習手法を検討するときは常に、環境を効率的に探索するという問題に直面します。この問題を解決すると、多くの場合、アルゴリズムが複雑になり、追加モデルの訓練が必要になります。この記事では、この問題を解決するための別のアプローチを見ていきます。
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。
Bears Power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を学ぶ連載の新しい記事へようこそ。この新しい記事では、Bears Power（ベアーパワー）テクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学びます。
MQL5取引ツール（第15回）：Canvas/ja/ぼかし効果、影描画、滑らかなマウスホイールスクロール
MQL5 Canvasダッシュボードを高度な視覚効果で強化します。具体的には、フォグオーバーレイ/ja/ため/ja/ぼかしグラデーション、ヘッダー/ja/影描画、そしてより滑らかな線や曲線を実現するアンチエイリアス描画を追加します。また、チャート/ja/ズームスケールに干渉しない滑らかなマウスホイールスクロールもテキストパネルに実装し、機能面でも改良を加えます。
MQL5での取引戦略の自動化（第16回）：ミッドナイトレンジブレイクアウト+Break of Structure (BoS)のプライスアクション
本記事では、MQL5を用いて「ミッドナイトレンジブレイクアウト + Break of Structure (BoS)」戦略を自動化し、ブレイクアウトの検出および取引実行のコードを詳細に解説します。エントリー、ストップ、利益確定のためのリスクパラメータを正確に定義し、実際の取引に活用できるようバックテストおよび最適化もおこないます。
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。
因果推論における傾向スコア
本稿では、因果推論におけるマッチングについて考察します。マッチングは、データセット内の類似した観測を比較するために使用されます。これは因果関係を正しく判定し、バイアスを取り除くために必要なことです。著者は、訓練されていない新しいデータではより安定する、機械学習に基づく取引システムを構築する際に、これがどのように役立つかを説明しています。傾向スコアは因果推論において中心的な役割を果たし、広く用いられています。
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。
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。
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。