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64回）：ConserWeightive Behavioral Cloning (CWBC)法
以前の記事でおこなったテストの結果、訓練された戦略の最適性は、使用する訓練セットに大きく依存するという結論に達しました。この記事では、モデルを訓練するための軌道を選択するための、シンプルかつ効果的な手法を紹介します。
ニューラルネットワークが簡単に（第67回）：過去の経験を活かした新しい課題の解決
この記事では、訓練セットにデータを収集する方法について引き続き説明します。明らかに、学習プロセスには環境との絶え間ない相互作用が必要です。しかし、状況はさまざまです。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第16部）：Web上のデータにアクセスする(II)
Webからエキスパートアドバイザー(EA)にデータを入力する方法はそれほど明らかにはわかりません。MetaTrader 5が提供するすべての可能性を理解しなければ、そう簡単にはいきません。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第28回）：学習率に関する入門書によるGANの再検討
学習率（Learning Rate）とは、多くの機械学習アルゴリズムの学習プロセスにおいて、学習目標に向かうステップの大きさのことです。以前の記事で検証したニューラルネットワークの一種である生成的敵対的ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Network)のパフォーマンスに、その多くのスケジュールと形式が与える影響を検証します。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第2回）：取引戦略の仮想ポジションへの移行
複数の戦略を並行して動作させる多通貨エキスパートアドバイザー(EA)の開発を続けましょう。マーケットポジションを建てることに関連するすべての作業を、戦略レベルから、戦略を管理するEAのレベルに移してみましょう。戦略自体は、マーケットポジションを持つことなく、仮想の取引のみをおこないます。
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。
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。
エキスパートアドバイザーのQ値の開発
この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)がストラテジーテスターで表示できる品質スコアを開発する方法を見ていきます。Van TharpとSunny Harrisという2つの有名な計算方法を見てみましょう。
ニューラルネットワークが簡単に（第66回）：オフライン学習における探索問題
モデルは、用意された訓練データセットのデータを使用してオフラインで訓練されます。一定の利点がある反面、環境に関する情報が訓練データセットのサイズに大きく圧縮されてしまうというマイナス面もあります。それが逆に、探求の可能性を狭めています。この記事では、可能な限り多様なデータで訓練データセットを埋めることができる方法について考えます。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第74部): CCanvasクラスを使用した基本的グラフィック要素
本稿では、前の記事からのグラフィカルオブジェクトを構築するという概念を作り直し、標準ライブラリCCanvasクラスを利用したライブラリのすべてのグラフィカルオブジェクトの基本クラスを準備します。
アルゴリズム取引のリスクマネージャー
本稿の目的は、リスクマネージャーを利用する必要性を証明し、アルゴリズム取引におけるリスク管理の原則を別クラスで実践することで、金融市場におけるデイ取引と投資におけるリスク標準化アプローチの有効性を誰もが検証できるようにすることです。この記事では、アルゴリズム取引用のリスクマネージャークラスを作成します。これは、手動取引のリスクマネージャーの作成について述べた前回の記事の論理的な続きです。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第8回）：エキスパートアドバイザーの開発 (I)
今回は、前回の記事で作成した指標を元に、MQL5で最初のエキスパートアドバイザー(EA)を作成します。リスク管理を含め、取引プロセスを自動化するために必要な全機能を紹介します。これにより、手動の取引執行から自動化されたシステムへとスムーズに移行できるメリットがあります。
MQL5入門（第10回）：MQL5の組み込みインジケーターの操作に関する初心者向けガイド
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。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第28部）：未来に向かって(III)
私たちの発注システムが対応できていないタスクがまだ1つありますが、最終的に解決する予定です。MetaTrader 5は、注文値の作成と修正を可能にするチケットのシステムを備えています。アイデアは、同じチケットシステムをより高速かつ効率的にするエキスパートアドバイザー(EA)を持つことです。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第1回）：EAとテクニカル指標について
この記事は初心者とプロMQL5開発者の両方を対象としています。これは、シグナルを生成する指標をより長い時間枠のトレンドに定義し、制約するためのコードの一部を提供します。このように、トレーダーはより広い市場視点を取り入れることで戦略を強化することができ、より強固で信頼性の高い売買シグナルが得られる可能性があります。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第13回）：第2段階の自動化 - グループへの選択
自動最適化の第１段階はすでに実装されています。いくつかの基準に従ってさまざま銘柄と時間枠の最適化を実行し、各パスの結果に関する情報をデータベースに保存します。ここで、最初の段階で見つかったものから最適なパラメータセットのグループを選択します。
ニューラルネットワークが簡単に（第72回）：ノイズ環境における軌道予測
前回説明した目標条件付き予測符号化(GCPC)法では、将来の状態予測の質が重要な役割を果たします。この記事では、金融市場のような確率的環境における予測品質を大幅に向上させるアルゴリズムを紹介したいとおもいます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第09回）：K平均法とフラクタル波の組み合わせ
K平均法では、まず無作為に生成されたクラスタ重心を使用するデータセットのマクロビューに焦点を当てたプロセスとしてデータポイントを集団化するアプローチを採用し、その後ズームインしてこれらの重心を調整してデータセットを正確に表現します。これを見て、その使用例をいくつか活用していきます。
MQL5での取引戦略の自動化（第2回）：一目均衡表とオーサムオシレーターを備えた雲抜けシステム
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。
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。
MQL5での取引戦略の自動化（第4回）：Multi-Level Zone Recoveryシステムの構築
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第11回）：ナンバーウォール
ナンバーウォールは、リニアシフトバックレジスタの一種で、収束を確認することにより、予測可能な数列を事前にスクリーニングします。これらのアイデアがMQL5でどのように役立つかを見ていきます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第45回）：モンテカルロ法による強化学習
モンテカルロは、ウィザードで組み立てられたエキスパートアドバイザー(EA)における実装を検討するために取り上げる、強化学習の4つ目の異なるアルゴリズムです。ランダムサンプリングに基づいていますが、多様なシミュレーション手法を活用できる点が特徴です。
MetaTraderのMultibot（第2回）：動的テンプレートの改良
前回の記事のテーマを発展させ、より柔軟で機能的なテンプレートを作成することにしました。このテンプレートは、より大きな機能を持ち、フリーランスとして、また外部ソリューションとの統合機能を備えた多通貨多期間EAを開発するためのベースとして効果的に使用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3回）：通貨、重要度、時間フィルターの追加
この記事では、MQL5経済カレンダーダッシュボードにフィルターを実装し、通貨、重要度、時間ごとにニュースイベントの表示を絞り込みます。まず、各カテゴリのフィルター基準を設定し、それをダッシュボードに組み込むことで、関連するイベントのみが表示されるようにします。最後に、各フィルターが動的に更新され、トレーダーにとって必要な、焦点を絞ったリアルタイムの経済情報が提供されるようにします。
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ（第V部）：新鮮なアングル
この記事では、私が長い時間をかけてたどり着いた、アルゴリズム取引に対するまったく異なるアプローチを紹介します。もちろん、これはすべて私の総当たり攻撃プログラムに関係しています。これには、複数の問題を同時に解決できるように多くの変更が加えられています。とはいえ、この記事はより一般的で可能な限りシンプルなものであるため、総当たり攻撃について何も知らない読者にも適しています。
Connexusヘルパー（第5回）：HTTPメソッドとステータスコード
この記事では、Web上でクライアントとサーバー間の重要な通信手段であるHTTPメソッドとステータスコードについて理解します。各メソッドの役割を理解することで、リクエストをより正確に制御できるようになり、サーバーに対して実行したいアクションを明確に伝えることができます。これにより、通信の効率が向上します。
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第3部）：シンプルヘッジ戦略の最適化(I)
この第3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ヘッジ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。
MQL5の圏論（第4回）：スパン、実験、合成
圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQL5コミュニティでは今のところ比較的知られていません。この連載では、その概念のいくつかを紹介して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第6回）：インスタンスグループ選択の自動化
取引戦略を最適化した後、パラメータのセットを受け取ります。これらを使用して、1つのEAに複数の取引戦略のインスタンスを作成することができます。以前は手動でおこないましたが、ここでは、このプロセスの自動化を試みます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第49回）：近接方策最適化による強化学習
近接方策最適化は、強化学習におけるアルゴリズムの一つで、モデルの安定性を確保するために、しばしばネットワーク形式で非常に小さな増分で方策を更新します。前回の記事と同様に、ウィザードで作成したエキスパートアドバイザー(EA)において、これがどのように役立つかを探ります。
MQL5での取引戦略の自動化（第22回）：Envelopes Trend取引のためのZone Recoveryシステムの作成
本記事では、Envelopes Trend取引戦略と統合されたZone Recoveryシステムを開発します。RSI (Relative Strength Index)とEnvelopesインジケーターを用いて取引を自動化し、損失を抑えるリカバリーゾーンを効果的に管理するためのアーキテクチャを詳述します。実装とバックテストを通じて、変動する市場環境に対応できる効果的な自動取引システムの構築方法を示します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第26回）：移動平均とハースト指数
ハースト指数は、時系列データが長期間にわたってどれだけ自己相関しているかを示す指標です。ハースト指数は、時系列データの長期的な特性を捉えることがわかっているため、経済や金融に限らず、幅広い時系列分析において重要な役割を果たします。本稿では、ハースト指数を移動平均線と組み合わせることで、トレーダーにとって有用なシグナルをどのように得られるかを検討し、その潜在的なメリットに焦点を当てます。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第9回）：マルチ戦略エキスパートアドバイザー(II)
エキスパートアドバイザー(EA)に統合できる戦略の数は、事実上無限と言えます。しかし、戦略を追加するたびにアルゴリズムの複雑さが増していきます。複数の戦略を組み込むことで、EAは多様な市場環境により柔軟に適応し、収益性を向上させる可能性が高まります。本日は、Trend Constraint EAの機能をさらに強化するための取り組みとして、リチャード・ドンチャンが開発した著名な戦略のひとつを対象に、MQL5を活用する方法をご紹介します。
ニューラルネットワークが簡単に（第55回）：対照的内発制御（Contrastive intrinsic control、CIC）
対照訓練は、教師なしで表現を訓練する方法です。その目標は、データセットの類似点と相違点を強調するためにモデルを訓練することです。この記事では、対照訓練アプローチを使用してさまざまなActorスキルを探究する方法について説明します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第13回）：ExpertSignalクラスのためのDBSCAN
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)は、データをグループ化する教師なし形式であり、入力パラメータをほとんど必要としません。入力パラメータは2つだけであり、K平均法などの他のアプローチと比較すると利点が得られます。ウィザードで組み立てたEAを使用してテストし、最終的に取引するために、これがどのように建設的であり得るかを掘り下げます。
MQL5での取引戦略の自動化（第23回）：トレーリングとバスケットロジックによるゾーンリカバリ
この記事では、トレーリングストップとマルチバスケット取引機能を導入することで、ゾーンリカバリー(Zone Recovery)システムを強化します。改善されたアーキテクチャが、利益確定のために動的トレーリングストップをどのように活用し、複数の取引シグナルを効率的に処理するバスケット管理システムの使用方法を探ります。実装とバックテストを通じて、適応的な市場環境に対応するより堅牢な取引システムを実証します。
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。