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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取引におけるニューラルネットワーク：相対エンコーディング対応Transformer
自己教師あり学習は、ラベル付けされていない大量のデータを分析する効果的な手段となり得ます。この手法の効率性は、モデルが金融市場特有の特徴に適応することで実現され、従来手法の有効性も向上します。本記事では、入力間の相対的な依存関係や関係性を考慮した新しいAttention（注意）機構を紹介します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第74回）： 教師あり学習で一目均衡表とADX Wilderのパターンを利用する
前回の記事では、一目均衡表とADXのインジケーターペアを紹介しました。今回は、このペアを教師あり学習でどのように改善できるかを見ていきます。一目均衡表とADXは、サポート/レジスタンスとトレンドを補完する組み合わせとして機能します。今回の教師あり学習アプローチでは、ディープスペクトル混合カーネルを用いたニューラルネットワークを活用し、このインジケーターペアの予測精度を微調整します。通常どおり、この処理はMQL5ウィザードでエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てる際に利用できるカスタムシグナルクラスファイル内でおこないます。
ニューラルネットワークが簡単に（第77回）：Cross-Covariance Transformer (XCiT)
モデルでは、しばしば様々なAttentionアルゴリズムを使用します。そして、おそらく最もよく使用するのがTransformerです。Transformerの主な欠点はリソースを必要とすることです。この記事では、品質を損なうことなく計算コストを削減する新しいアルゴリズムについて考察します。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第10回）：文字列からオブジェクトを作成する
エキスパートアドバイザー(EA)の開発計画は複数の段階で構成されており、中間結果はデータベースに保存されます。しかし、これらの結果はオブジェクトとしてではなく、文字列や数値としてのみ抽出できます。したがって、データベースから読み込んだ文字列を基に、EAで目的のオブジェクトを再構築する方法が必要です。
リスク管理（第1回）：リスク管理クラス構築の基礎
本記事では、取引におけるリスク管理の基礎を解説し、適切なロットサイズやストップロスを計算するための最初の関数の作成方法を学びます。さらに、これらの機能がどのように動作するのかを、各ステップを追いながら詳しく説明します。本記事の目的は、自動売買においてこれらの概念をどのように適用するかを明確に理解することです。最後に、インクルードファイルを使用したシンプルなスクリプトを作成し、すべてを実践に落とし込みます。
古典的な戦略を再構築する（第6回）：多時間枠分析
この連載では、古典的な戦略を再検討し、AIを使って改善できるかどうかを検証します。本日の記事では、人気の高い多時間枠分析という戦略を検証し、AIによって戦略が強化されるかどうかを判断します。
初心者からエキスパートへ：隠れフィボナッチリトレースメントレベルの謎を解く
本記事では、市場が反応する可能性のある非標準的なフィボナッチリトレースメントレベルを、データ駆動型の手法で発見および検証するアプローチを紹介します。MQL5での実装を想定した完全なワークフローを提示し、データ収集やバーやスイングの検出から始め、クラスタリング、統計的仮説検定、バックテスト、さらにMetaTrader 5のフィボナッチツールへの統合までを包括的にカバーします。ここでの目的は、経験的な観察に基づく推測を、統計的に裏付けられた売買シグナルへと変換する再現可能なパイプラインを構築することです。
ニューラルネットワークが簡単に（第76回）：Multi-future Transformerで多様な相互作用パターンを探る
この記事では、今後の値動きを予測するというトピックを続けます。Multi-future Transformerのアーキテクチャーをお見せします。その主なアイデアは、未来のマルチモーダル分布をいくつかのユニモーダル分布に分解することで、シーンのエージェント間の相互作用のさまざまなモデルを効果的にシミュレートすることができるというものです。
リスク管理（第2回）：グラフィカルインターフェースでのロット計算の実装
本記事では、前回の記事で紹介した内容をさらに発展させ、MQL5の強力なグラフィカルコントロールライブラリを使って実際にGUIを作成する方法を解説します。ステップごとに、完全に動作するGUIを作る過程を追いながら、各メソッドの仕組みや役割、そしてその背後にある考え方についても丁寧に説明します。また、記事の最後には、作成したパネルをテストして、正しく機能することを確認します。
取引戦略の開発：トリプルサイン平均回帰法
新しい数学的指標であるTriple Sine Oscillator (TSO)に基づいて構築された「トリプルサイン平均回帰法」取引戦略を紹介します。TSOは、−1から+1の間で振動する正弦の三乗関数から導出されており、買われ過ぎおよび売られ過ぎの市場状況を特定するのに適しています。本記事では、数学的関数を実践的な取引ツールへと応用できることを示しています。
母集団最適化アルゴリズム：人工多社会的検索オブジェクト（MSO）
前回に引き続き、社会的集団について考えてみたいと思います。この記事では、移動と記憶のアルゴリズムを用いて社会集団の進化を探求しています。その結果は、社会システムの進化を理解し、最適化や解の探索に応用するのに役立つでしょう。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第41回）：DQN (Deep-Q-Network)
DQN (Deep-Q-Network)は強化学習アルゴリズムであり、機械学習モジュールの学習プロセスにおいて、次のQ値と理想的な行動を予測する際にニューラルネットワークを関与させます。別の強化学習アルゴリズムであるQ学習についてはすでに検討しました。そこでこの記事では、強化学習で訓練されたMLPが、カスタムシグナルクラス内でどのように使用できるかを示すもう1つの例を紹介します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第62回）：強化学習TRPOでADXとCCIのパターンを活用する
ADXオシレーターとCCIオシレーターはそれぞれトレンドフォローインジケーターおよびモメンタムインジケーターであり、エキスパートアドバイザー(EA)を開発する際に組み合わせることができます。前回の記事に続き、今回は開発済みモデルの運用中の学習や更新を、強化学習を用いてどのように実現できるかを検討します。この記事で使用するアルゴリズムは、本連載ではまだ扱っていない「TRPO（Trust Region Policy Optimization、信頼領域方策最適化)」として知られる手法です。また、MQL5ウィザードによるEAの組み立ては、モデルのテストをより迅速におこなえるだけでなく、異なるシグナルタイプで配布し検証できる形でセットアップできる点も利点です。
ニューラルネットワークが簡単に（第81回）：Context-Guided Motion Analysis (CCMR)
これまでの作業では、常に環境の現状を評価しました。同時に、指標の変化のダイナミクスは常に「舞台裏」にとどまっていました。この記事では、連続する2つの環境状態間のデータの直接的な変化を評価できるアルゴリズムを紹介したいと思います。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第31回）：損失関数の選択
損失関数は、機械学習アルゴリズムの重要な指標です。これは、与えられたパラメータセットが目標に対してどれだけうまく機能しているかを定量的に評価し、学習プロセスにフィードバックを提供する役割を果たします。本記事では、MQL5のカスタムウィザードクラスを使って、損失関数のさまざまな形式を探っていきます。
取引におけるニューラルネットワーク：Superpoint Transformer (SPFormer)
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第24回）：移動平均
移動平均は、ほとんどのトレーダーが使用し、理解している非常に一般的な指標です。この記事では、MQL5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)の中で、あまり一般的ではないかもしれない使用例を探っていきます。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第15回）：実際の取引のためのEAの準備
既製のエキスパートアドバイザー(EA)の完成に徐々に近づくにつれ、取引戦略のテスト段階では二次的に思える問題にも注意を払う必要があります。これらの問題は、実際の取引に移行する際に重要となります。
PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング（第2回）：価格の角度
MQL5フォーラムには、価格変動の傾斜を計算する方法についての支援を求める投稿が多数あります。この記事では、取引したい市場における価格の変化によって形成される角度を計算する1つの方法を説明します。さらに、この新しい特徴量の設計に追加の労力と時間を投資する価値があるかどうかについてもお答えします。M1でUSDZARペアを予測する際に、価格の傾斜によってAIモデルの精度が向上するかどうかを調査します。
MQL5入門（第22回）：5-0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
本記事では、MQL5において5-0ハーモニックパターンを検出して取引する方法、その妥当性をフィボナッチ比率で検証する方法、そしてチャート上に表示する方法について解説します。
MQL5での取引戦略の自動化（第24回）：リスク管理とトレーリングストップを備えたロンドンセッションブレイクアウトシステム
本記事では、ロンドン市場開場前のレンジブレイクアウトを検出し、任意の取引タイプおよびリスク設定に基づいてペンディング注文（指値・逆指値注文）を自動で発注する「ロンドンセッションブレイクアウトシステム」を開発します。トレーリングストップ、リスクリワード比率、最大ドローダウン制限、そしてリアルタイム監視と管理をおこなうためのコントロールパネルなどの機能も組み込みます。
MQL5での取引戦略の自動化（第42回）：セッションベースのオープニングレンジブレイクアウト(ORB)システム
MQL5で完全にカスタマイズ可能なセッションベースのオープニングレンジブレイクアウト(ORB)システムを作成します。このシステムでは、任意のセッション開始時刻とレンジの期間を設定でき、指定したオープニング期間の高値と安値を自動計算し、かつ動きの方向に沿った確定ブレイクアウトのみを取引します。
MQL5取引ツール（第7回）：複数銘柄ポジションと口座監視のための情報ダッシュボード
本記事では、MQL5で情報ダッシュボードを開発し、複数銘柄のポジションや口座指標（残高、証拠金、余剰証拠金など）を監視できるようにします。リアルタイム更新可能なソート可能グリッド、CSVエクスポート機能、ヘッダーのグロー効果を実装し、使いやすさと視覚的魅力を向上させます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第73回）：一目均衡表とADX-Wilderのパターンの利用
一目均衡表とADX-Wilderオシレーターは、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)内で補完的に使用できる組み合わせです。一目均衡表は多機能な指標ですが、本記事では主にサポート・レジスタンス(S/R)レベルを定義する目的で使用します。一方、ADXはトレンドの判定に使用します。通常通り、MQL5ウィザードを用いて構築し、両者が持つ潜在能力をテストします。
MQL5入門（第26回）：サポートおよびレジスタンスゾーンを使ったEAの構築
本記事では、サポートおよびレジスタンスゾーンを自動的に検出し、それに基づいて取引を実行するMQL5エキスパートアドバイザー(EA)の作成方法を学びます。EAにこれらの重要な価格レベルを認識させ、価格の反応を監視し、手動操作なしで取引判断をおこなう方法を理解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。
PythonとMQL5による多銘柄分析（第3回）：三角為替レート
トレーダーは、誤ったシグナルによるドローダウンに直面することが多い一方で、確認を待ちすぎることで、有望な機会を逃すこともあります。本稿では、ドル建て銀価格(XAGUSD)、ユーロ建て銀価格(XAGEUR)、およびEURUSD為替レートを用いた三角裁定取引戦略を紹介し、市場のノイズをフィルタリングする方法を解説します。市場間の相関関係を活用することで、隠れた市場センチメントをリアルタイムで捉え、エントリータイミングをより洗練させることが可能になります。
MQL5での取引戦略の自動化（第39回）：信頼区間とダッシュボードを備えた統計的平均回帰
統計的平均回帰取引用のMQL5エキスパートアドバイザー(EA)を開発します。指定期間における平均、分散、歪度、尖度、ジャック=ベラ統計量などのモーメントを算出し、非正規分布を特定するとともに、適応的な閾値を用いた信頼区間に基づいて売買シグナルを生成します。
MQL5経済指標カレンダーを使った取引（第8回）：ニュース駆動型バックテストの最適化 - スマートなイベントフィルタリングと選択的ログ
本記事では、スマートなイベントフィルタリングと選択的ログ出力を用いて経済カレンダーを最適化し、ライブおよびオフラインモードでのバックテストをより高速かつ明確に実施できるようにします。イベント処理を効率化し、ログを重要な取引やダッシュボードイベントに絞ることで、戦略の可視化を向上させます。これらの改善により、ニュース駆動型取引戦略のテストと改善をシームレスにおこなえるようになります。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第75回）：Awesome Oscillatorとエンベロープの使用
ビル・ウィリアムズによるオーサムオシレータ(AO: Awesome Oscillator)とエンベロープチャネル(Envelopes Channel)は、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)内で補完的に使用できる組み合わせです。AOはトレンドを検出する能力を持つためこれを利用し、一方でエンベロープチャネルはサポートおよびレジスタンスレベルを定義する目的で組み込みます。本記事は、このインジケーターの組み合わせを探求するにあたり、MQL5ウィザードを用いて両者が持つ可能性を構築および検証します。
MQL5取引ツール（第23回）：カメラ制御対応DirectX 3Dグラフによる二項分布分析
MQL5における二項分布グラフ描画ツールをさらに発展させ、DirectXを統合することで3D可視化を実現します。これにより、カメラ制御による回転、ズーム、自動フィット機能を備えた切り替え可能な2D/3Dモードが利用可能になります。3Dヒストグラムバー、グラウンドプレーン、軸を理論的な確率質量関数(PMF)曲線とともに描画しながら、統計パネル、凡例、カスタマイズ可能なテーマ、グラデーション、ラベルなどの2D要素も維持します。
MQL5経済指標カレンダーを使った取引（第6回）：ニュースイベント分析とカウントダウンタイマーによるトレードエントリーの自動化
本記事では、MQL5経済指標カレンダーを活用して、ユーザー定義のフィルターと時間オフセットに基づいた自動取引エントリーを実装します。対象となる経済指標イベントを検出し、予想値と前回値の比較により、買うか売るかの判断を下します。動的なカウントダウンタイマーは、ニュース公開までの残り時間を表示し、取引後には自動的にリセットされます。
データサイエンスとML（第35回）：MQL5でのNumPy活用術 - 少ないコードで複雑なアルゴリズムを構築する技法
NumPyライブラリは、Pythonプログラミング言語においてほぼすべての機械学習アルゴリズムの中核を支えています。本記事では、高度なモデルやアルゴリズムの構築を支援するために、複雑なコードをまとめたモジュールを実装していきます。
リプレイシステムの開発（第30回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(IV)
今日は、プログラマーとしての職業生活のさまざまな段階で非常に役立つテクニックを学びます。多くの場合、制限されているのはプラットフォーム自体ではなく、制限について話す人の知識です。この記事では、常識と創造性があれば、クレイジーなプログラムなどを作成することなく、MetaTrader 5 プラットフォームをより面白くて多用途にし、シンプルでありながら安全で信頼性の高いコードを作成できることを説明します。創造力を駆使して、ソース コードを1行も削除したり追加したりすることなく、既存のコードを変更します。
ニューラルネットワークが簡単に（第51回）：Behavior-Guided Actor-Critic (BAC)
最後の2つの記事では、エントロピー正則化を報酬関数に組み込んだSoft Actor-Criticアルゴリズムについて検討しました。このアプローチは環境探索とモデル活用のバランスをとりますが、適用できるのは確率モデルのみです。今回の記事では、確率モデルと確定モデルの両方に適用できる代替アプローチを提案します。
MQL5からDiscordへのメッセージの送信、Discord-MetaTrader 5ボットの作成
Telegramと同様に、Discordもその通信APIを使用してJSON形式の情報やメッセージを受信することができます。本記事では、MetaTrader5からDiscordの取引コミュニティに取引シグナルやアップデートを送信するためにDiscord APIをどのように利用できるかを探っていきます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第59回）：移動平均とストキャスティクスのパターンを用いた強化学習(DDPG)
MAとストキャスティクスを使用したDDPGに関する前回の記事に引き続き、今回は、DDPGの実装に欠かせない他の重要な強化学習クラスを検証していきます。主にPythonでコーディングしていますが、最終的には訓練済みネットワークをONNX形式でエクスポートし、MQL5に組み込んでウィザードで構築したエキスパートアドバイザー(EA)のリソースとして統合します。
リプレイシステムの開発（第29回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(III)
C_Mouseクラスを改良した後は、分析のためのまったく新しいフレームワークを作るためのクラスを作ることに集中しましょう。この新しいクラスを作るのに、継承やポリモーフィズムは使用しません。その代わりに、価格線に新しいオブジェクトを追加します。それがこの記事でやろうとしていることです。次回は、分析結果を変更する方法について見るつもりです。これらはすべて、C_Mouseクラスのコードを変更することなくおこなわれます。実際には、継承やポリモーフィズムを使用すれば、もっと簡単に実現できるでしょう。しかし、同じ結果を得る方法は他にもあります。