MQL5言語でのテクニカル指標のプログラミングおよび使用に関する記事

金融市場におけるカオス理論の探究を続けます。今回は通貨やその他の資産の分析への適用性について考えます。

プライスアクションは、ダイバージェンスを特定することで効果的に分析することができます。RSI（相対力指数）などのテクニカル指標は、その確認シグナルとして重要な役割を果たします。本記事では、自動化されたRSIダイバージェンス分析によって、トレンドの継続や反転をどのように識別できるかを解説し、市場心理を読み解く上で理解を深める手助けをします。

移動平均線やストキャスティクスは非常に一般的なテクニカル指標ですが、その「遅行性」のために一部のトレーダーから敬遠されがちです。この3部構成のミニシリーズでは、機械学習の3つの主要なアプローチを軸に、この偏見が本当に正当なものなのか、それとも実はこれらの指標に優位性が隠れているのかを検証していきます。検証には、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)を用います。

今日も発注システムの開発を続けます。ご覧のように、他の記事ですでに紹介したものを大量に再利用することになります。とはいえ、この記事にはささやかなご褒美があります。まず、デモ口座からでもリアル口座からでも、取引サーバーで使えるシステムを開発します。MetaTrader 5プラットフォームを幅広く活用し、当初から必要なサポートをすべて提供します。

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。

この記事では相関分析の古典的なツールについて考察します。簡潔な理論的背景と、ピアソンのカイ二乗独立性検定および相関比の実践的な実装に重点が置かれています。

本稿ではWhatsAppとMetaTrader 5を統合して通知する方法を紹介します。理解を容易にするためにフローチャートを掲載し、統合におけるセキュリティ対策の重要性について説明します。指標の主な目的は、自動化によって分析を簡素化することであり、特定の条件が満たされたときにユーザーに警告するための通知方法を含むべきです。詳しくは本稿で説明します。

ストキャスティクスとフラクタル適応型移動平均(FrAMA: Fractal Adaptive Moving Average)は、互いに補完し合う特性を持っており、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)で使える指標ペアの1つです。ストキャスティクスはモメンタムの変化を捉えるために使用し、FrAMAは現在のトレンドを確認するために利用します。本記事では、これら2つのインジケーターの組み合わせについて、MQL5ウィザードを活用して構築およびテストをおこない、その有効性を検証します。

本記事では、初心者向けにMQL5エキスパートアドバイザー(EA)の構築方法を紹介します。このEAは、クラシックなテクニカルチャートパターンである三尊を識別し、取引をおこないます。記事では、プライスアクションを用いたパターン検出方法、チャートへの描画、エントリー・ストップロス・テイクプロフィットの設定、さらにそのパターンに基づく取引実行の自動化について解説します。

ポートフォリオの分散化と最適化とは、複数の資産に戦略的に投資を分散しながら、リスク調整後のパフォーマンス指標に基づいてリターンを最大化する理想的な資産配分を選定する手法です。

前回の記事では、「Quarters Drawer」というシンプルなスクリプトを紹介しました。このツールを基盤として、今回はさらに一歩進め、これらのクォーターを監視し、市場がどのように反応するかを見極めるためのモニター型エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。本記事では、ゾーン検出ツールの開発プロセスについて紹介します。

本記事では、MQL5を用いてカスタムキャンバスグラフィック付きのケルトナーチャネルインジケーターを構築します。移動平均の統合、ATRの計算、そして視覚的に強化されたチャート表示について詳しく解説します。また、インジケーターの実用性を評価するためのバックテスト手法についても取り上げ、実際の取引に役立つ洞察を提供します。

ノイズが多く、予測が難しいデータで溢れる世界では、意味のあるパターンを特定するのは困難です。この記事では、データをトレンド、季節パターン、ノイズといった主要な要素に分解する強力な分析手法「季節分解」について解説します。こうしてデータを分解することで、隠れた洞察を見つけ、より明確で解釈しやすい情報を得ることが可能になります。

このツールは、複数の通貨ペア間のリアルタイム相関係数を計算し表示するCorrelation Dashboardです。ペア同士がどのように連動して動くかを可視化することで、プライスアクション分析に有益な文脈を加え、市場間のダイナミクスを先読みする手助けとなります。ここでは、その機能と活用方法を紹介します。

ビル・ウィリアムズによるフラクタルは、最初にチャート上で目にしたときには見落とされがちな強力なインジケーターです。一見するとチャートが煩雑に見え、鋭さに欠けるように思えるかもしれません。この記事では、このインジケーターの覆いを取り払い、そのさまざまなパターンがどのように機能するのかを、MQL5ウィザードで組み上げたエキスパートアドバイザー(EA)によるフォワードウォークテストを通じて検証していきます。

フラクタル適応移動平均(FrAMA)とForce Indexオシレーターは、MQL5エキスパートアドバイザー(EA)内で組み合わせて使用できるもう1つのインジケーターのペアです。FrAMAはトレンドフォロー型インジケーターですが、Force Indexはボリュームベースのオシレーターであるため、これら2つのインジケーターは互いに少し補完し合います。いつものように、MQL5ウィザードを使用して、これら2つの可能性を迅速に調査します。

通貨ペアの方向性を本当に決定しているのは何でしょうか。それは各通貨自体の強さです。本記事では、通貨の強さを、その通貨が含まれるすべてのペアを順に分析することで測定します。この洞察により、各通貨ペアが相対的な強さに基づいてどのように動くかを予測することができます。詳しくは本稿をご覧ください。

移動平均とストキャスティクスはよく使われるインジケーターで、前回の記事ではこの2つの組み合わせパターンを教師あり学習ネットワークで分析して、どのパターンが使えそうかを確認しました。今回はそこから一歩進めて、訓練済みネットワークに強化学習を組み合わせたらパフォーマンスにどんな影響があるかを見ていきます。テスト期間はかなり短いので、その点は踏まえておいてください。とはいえ、今回もMQL5ウィザードのおかげで、コード量はかなり少なくて済んでいます。

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。

本記事では、ゲーターオシレーターとA/Dオシレーターを用いた取引の体系的アプローチの後半部分を紹介します。新たに5つのパターンを導入することで、偽の動きをフィルタリングし、早期の反転を検出し、時間軸をまたいでシグナルを整合させる方法を示します。明確なコーディング例とパフォーマンステストを通じて、この資料は理論と実践をMQL5開発者向けに橋渡ししています。

プライスアクションは、利益を生む取引機会を特定するための基本的なアプローチです。しかし、価格の動きやパターンを手動で監視することは、非常に手間がかかり、時間も消費します。そこで、本記事では、プライスアクションを自動的に分析し、潜在的な取引機会が検出されるたびにタイムリーなシグナルを提供するツールを開発する取り組みを紹介します。特に、フラクタルのブレイクアウトとEMA 14、EMA 200を組み合わせて信頼性の高い取引シグナルを生成する堅牢なツールを紹介し、トレーダーがより自信を持って意思決定できるよう支援します。

前回の記事では、TRIXとWilliams Percent Range (WPR)の指標ペアを紹介しましたが、今回はこの指標ペアを機械学習で拡張する方法について検討します。TRIXとWPRは、トレンド指標とサポート/レジスタンス補完ペアとして組み合わせられます。本機械学習アプローチでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用し、予測精度を微調整する際にコサインカーネルをアーキテクチャに組み込んでいます。これは常に、MQL5ウィザードと連携してエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てるカスタムシグナルクラスファイル内で行われます。。

この記事では、板情報（オーダーブックの数量）に基づいてオーダーブロックインジケーターを開発し、バッファを使用して最適化し、精度を向上させる方法を学習します。これにより、プロジェクトの現段階が終了し、リスク管理クラスとインジケーターによって生成されたシグナルを使用する取引ボットの実装を含む次の段階の準備が整います。

三重指数移動平均オシレーター(TRIX: Triple Exponential Moving Average Oscillator)とウィリアムズパーセントレンジオシレーター(WPR: Williams Percent Range)は、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)において併用できるもう一組のインジケーターです。このインジケーターペアは、これまで取り上げたものと同様に補完関係にあり、TRIXがトレンドを定義し、ウィリアムズパーセントレンジがサポートおよびレジスタンス水準を確認します。いつものように、MQL5ウィザードを使用して、この2つが持つ可能性をプロトタイピングします。

各取引セッションの始まりでは、市場の方向性の偏りは、価格が初期価格幅（オープニングレンジ）を突破して初めて明確になります。本記事では、MQL5エキスパートアドバイザー(EA)を構築し、セッション開始直後の初期価格幅のブレイクアウトを自動的に検出して分析し、タイムリーでデータ駆動型のシグナルを提供して自信ある日中エントリーを可能にする方法を探ります。

MQL5ネイティブで開発されたCandlestick Probability EAは、ローソク足データをリアルタイムかつ銘柄別の確率情報へと変換する、軽量で実用的な分析ツールです。本EAは、バー確定時にピンバー、包み足、および十字線といったパターンを分類し、ATRを考慮したフィルタリングや、任意でブレイクアウト確認をおこないます。さらに、各パターンについて、純粋なフォロー率および出来高加重フォロー率を算出することで、特定の銘柄や時間足における典型的な結果を把握することが可能です。チャート上のマーカー、コンパクトなダッシュボード、インタラクティブな切り替え機能により、検証作業や分析対象への集中を容易にします。また、詳細なCSVログをエクスポートできるため、オフラインでの検証や追加分析にも対応しています。本EAを活用することで、確率プロフィールの構築、戦略の最適化をおこない、ローソク足パターン認識を定量的な優位性へと変換できます。

パラボリックSAR (SAR)と相対活力指数(RVI)は、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)内で併用可能なもう一つのインジケーターペアです。このインジケーターペアは、これまでに取り上げたものと同様に補完的で、SARはトレンドを定義し、RVIはモメンタムを確認します。通常通り、MQL5ウィザードを使用してこのインジケーターペアリングを構築し、その可能性をテストします。

本記事では、MQL5を用いてプロフェッショナルな平均足ベースのエキスパートアドバイザー(EA)を開発する方法について解説します。入力パラメータ、列挙型、インジケーター、グローバル変数の設定方法から、コアとなる売買ロジックの実装までを順を追って説明します。また、開発したEAを金（ゴールド）でバックテストして、正しく動作するかどうかを検証する方法も学べます。

本記事は、MQL5でカスタムインジケーターを作成するための実践的なスキルとベストプラクティスを解説する、2部構成シリーズの第1回目です。この記事では平均足を題材として、平均足チャートの理論、平均足の計算方法、そしてテクニカル分析への応用を順に紹介します。中心となるのは、完全に機能する平均足インジケーターをゼロから構築するためのステップバイステップガイドであり、各コードの意図を理解できるように丁寧な説明を加えています。この基礎知識は、第2回で取り組む「平均足ロジックを用いたエキスパートアドバイザーの構築」へとつながります。

DeMarkerオシレーターとEnvelopesインジケーターは、エキスパートアドバイザー(EA)を開発するときに組み合わせることができるモメンタムおよびサポート/レジスタンスツールです。前回の記事では、機械学習を加えて、これらのインジケーターのペアを紹介しました。ホワイトノイズカーネルを使用してこれら2つのインジケーターからのベクトル化されたシグナルを処理する回帰型ニューラルネットワークを使用しています。これは、MQL5ウィザードと連携してエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てるカスタムシグナルクラスファイルで実行されます。

本記事は第80回の続編です。前回は、強化学習フレームワーク下で一目均衡表とADXの組み合わせを検証しました。今回は焦点を推論学習に移します。一目均衡表とADXは前回も述べた通り補完的な指標ですが、今回は前回の記事で触れたパイプライン使用に関する結論を再検討します。推論学習には、変分オートエンコーダのβアルゴリズムを用います。また、MQL5ウィザードとの統合を目的として設計されたカスタムシグナルクラスの実装も継続します。

前回の記事では、SARとRVIのインジケーターペアを紹介しました。今回は、このインジケーターペアを機械学習によってどのように拡張できるかを検討します。SARとRVIは、それぞれトレンドとモメンタムを補完し合う関係にあります。本機械学習アプローチでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用し、カーネルとチャネルのサイズを指数関数的に拡大・調整することで、このインジケーターペアの予測を微調整します。この処理は、常にMQL5ウィザードと連携してエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てるカスタムシグナルクラスファイル内でおこなわれます。

実践的なプライスアクションツールの開発を目的として、本記事ではピンバーと包み足を検出するEAの作成について解説します。各シグナルを生成する前に、RSIのダイバージェンスを確認のトリガーとして使用します。

「Chart Synchronization for Easier Technical Analysis」は、単一の銘柄に対してすべてのチャート時間足でトレンドライン、四角形、インジケーターなどの一貫したグラフィックオブジェクトが表示されるようにするツールです。パン、ズーム、銘柄変更などの操作はすべての同期したチャートに反映されるため、トレーダーは複数の時間足で同じプライスアクションの文脈をシームレスに確認し、比較できます。

MetaTrader 5ターミナルの潜在能力を最大限に引き出すために、Pythonのデータサイエンスエコシステムと公式のMetaTrader 5クライアントライブラリを活用する方法を紹介します。本記事では、認証をおこない、ライブティックおよび分足データを直接Parquetストレージにストリーミングする手法を解説し、taやProphetを用いた高度な特徴量エンジニアリングをおこない、時間依存型の勾配ブースティングモデルを学習させる方法を示します。その後、軽量なFlaskサービスを展開して、リアルタイムで取引シグナルを提供します。ハイブリッドクオンツフレームワークを構築する場合でも、エキスパートアドバイザー(EA)に機械学習を組み込む場合でも、データ駆動型アルゴリズム取引のための堅牢なエンドツーエンドパイプラインを習得できます。

前回の記事では、推論学習の枠組みにおける一目均衡表とADXの組み合わせを検証しました。本記事では、第68回で最後に取り上げたインジケーターの組み合わせ、すなわちTRIXとWilliams Percent Range (WPR)を対象に、強化学習を再度取り上げます。今回使用するアルゴリズムは、QR-DQN (Quantile Regression DQN)です。これまでと同様に、MQL5ウィザードでの実装を前提としたカスタムシグナルクラスとして提示します。

市場センチメントは、価格変動に影響を与える要因の中でも最も見落とされがちでありながら強力な要因のひとつです。多くのトレーダーが遅行指標や経験則に頼る中、Sentiment Tilt Meter (STM) EAは生の市場データを明確で視覚的なガイダンスへと変換し、市場が強気、弱気、中立のどちらへ傾いているのかをリアルタイムで示します。これにより、エントリーの根拠を確認し、ダマシを回避し、市場参加のタイミングをより適切に図りやすくなります。