MQL5言語を使ったMetaTrader 5の統合に関する記事
トレーダーはしばしば革新的なアプローチを要する、興味深いチャレンジに出会います。このカテゴリは、価格データとトレーディング結果を評価し、分析し、処理するための、決して思いもしなかったソリューションを提供する記事を特集します。記事は様々な統合ソリューションについて書かれており、データベースとICQの結合、OpenCLの使用、そしてソーシャルネットワーク、DelphiとC#の使用を含んでいます。
特別に用意された数学的なニューラルなパッケージ、さらにはもっと多くのものをどのように使うかを知るために読み進んでください。作者になりMQL5.communityのメンバーと独自のアイデアを共有してください。
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Python-MetaTrader 5ストラテジーテスター（第3回）：MetaTrader 5風の取引操作 — 処理と管理
シミュレーター内で注文の開始、終了、変更などの取引操作を処理するための、Python-MetaTrader5と同様の方法を紹介します。シミュレーションがMT5と同様の動作となるように、取引リクエストに対して厳密な検証処理が実装されており、銘柄取引パラメータや一般的なブローカーの制限事項が考慮されています。
MQL5における純粋なRSA暗号化の実装
MQL5には組み込みの非対称暗号が存在しないため、HTTPのような安全でないチャネルでのデータ交換は困難です。本記事では、PKCS#1 v1.5パディングを用いた純粋なMQL5実装のRSAを紹介し、外部ライブラリを使用せずにAESのセッションキーや小規模なデータブロックを安全に送信できる方法を解説します。このアプローチにより、標準HTTP上でも、アプリケーションレベルでHTTPSに近い安全性を実現できるだけでなく、MQL5アプリケーションにおける安全な通信の重要なギャップを埋めることができます。
MQL5入門（第33回）：MQL5のAPIとWebRequest関数の習得(VII)
本記事では、MQL5を使用してGoogle Generative AI APIをMetaTrader 5に統合する方法を解説します。APIリクエストの構築、サーバー応答の処理、AI生成コンテンツの抽出、レート制限の管理、そして結果をテキストファイルに保存して簡単に参照できるようにする方法を学びます。
Python-MetaTrader 5ストラテジーテスター（第4回）：テスター入門
シミュレーター上で初めての自動売買ロボットを構築し、MetaTrader 5のストラテジーテスター風にストラテジーテスト処理を実行します。その上で、カスタムシミュレーションで生成された結果を、普段使用しているターミナルの結果と比較します。
MQL5入門（第35回）：MQL5のAPIとWebRequest関数の習得(IX)
MetaTrader 5でユーザー操作を検出する方法、AI APIへリクエストを送信する方法、応答を抽出する方法を学び、パネルにスクロールテキストを実装します。
MQL5入門（第36回）：MQL5のAPIとWebRequest関数の習得(X)
MQL5におけるHMAC-SHA256およびAPI署名の基本概念を紹介し、メッセージと秘密鍵を組み合わせることでリクエストを安全に認証する方法を説明します。これは、機密データを公開することなくAPI呼び出しに署名するための基盤となります。
価格変動の角度分析：金融市場予測のためのハイブリッドモデル
金融市場の角度分析とは何でしょうか。プライスアクションにおける「角度」をどのように活用すれば、機械学習によって67%の予測精度を達成できるのでしょうか。さらに、角度特徴量を用いた回帰モデルと分類モデルをどのように統合し、実用可能なアルゴリズムへと落とし込むことができるのでしょうか。ギャンはこれとどのような関係があるのでしょうか。価格変動の角度が機械学習において有効な指標である理由は何でしょうか。
サンゴ礁最適化(CRO)
サンゴ礁の形成および発展過程に着想を得たメタヒューリスティクス手法であるサンゴ礁最適化(CRO, Coral Reef Optimization)アルゴリズムを包括的に解析します。このアルゴリズムは、放卵放精、体内発生、幼生定着、無性生殖、ならびに限られた礁空間を巡る競争といった、サンゴの進化過程における主要な生物学的現象をモデル化したものです。特に、本記事では改良版アルゴリズムに重点を置いて説明します。
市場シミュレーション（第12回）：ソケット(VI)
本記事では、Pythonコードを他のプログラム内で使用する際に発生する特定の問題や課題をどのように解決するかについて説明します。特に、ExcelとMetaTrader 5を併用する際に生じる一般的な問題を取り上げ、その具体例を示します。なお、この連携の実現にはPythonを使用します。ただし、この実装には小さな欠点があります。この問題は常に発生するわけではなく、特定の状況下でのみ起こります。そして、実際に発生した場合には、その原因を理解することが重要です。本日の記事では、この問題の解決方法について解説を開始します。
市場シミュレーション（第15回）：ソケット(IX)
本記事では、これまで実演してきた内容、すなわち「ExcelユーザーがMetaTrader 5上で操作できるようにする方法」の一例について解説します。ここで扱うのは、注文送信やポジションの新規建て・決済をExcel側から直接実行する方法ではなく、ExcelからMetaTrader 5上のEAにそれらの操作を指示する方法です。ユーザーはExcelを用いて特定銘柄のファンダメンタル分析をおこない、その結果をもとに、Excelだけを使ってMetaTrader 5上で稼働しているエキスパートアドバイザー(EA)に対し、特定ポジションの新規建てまたは決済を指示できるようにします。
市場シミュレーション（第17回）：ソケット(XI)
MetaTrader 5上で実行されるコードの実装自体は、それほど難しいものではありません。しかし、いくつか考慮すべき重要な点があります。これはシステムを正しく動作させるために必要です。ここで重要な点を1つ覚えておいてください。実際には1つのプログラムだけが動作するわけではありません。現実には、3つのプログラムを同時に実行する必要があります。それぞれのプログラムが相互に連携し、通信できるように設計して構造化することが重要です。また、それぞれが他のプログラムの処理内容を認識できる必要があります。
市場シミュレーション（第16回）：ソケット(X)
このチャレンジも終盤に差し掛かっていますが、その前に、今回の内容と前回の記事の2つの記事をしっかり理解しておく必要があります。そうすることで、次の記事をより深く理解できるようになります。次の記事では、MQL5プログラミングに関連する部分のみを扱う予定です。また、できるだけ分かりやすく説明するように努めます。しかし、これら2つの記事の内容を理解していない場合、次の記事を理解することは難しくなるでしょう。内容が段階的に積み重なっていく構造になっているからです。達成すべき目標に近づくほど、必要となる理解や実装すべき要素は増えていきます。
市場シミュレーション（第18回）：SQL入門(I)
使用するSQLプログラムがMySQLであっても、SQL Server、SQLite、OpenSQL、あるいはその他のものであっても問題ではありません。これらはすべて共通点を持っており、その共通要素がSQL言語です。たとえMySQL Workbenchを使用しない場合でも、MetaEditorやMQL5を通じてデータベースを直接操作し、MetaTrader 5上で操作することが可能です。ただしそのためにはSQLの知識が必要になります。ここでは、その基本を学習します。
市場シミュレーション（第13回）：ソケット(VII)
xlwingsなど、Excelへの直接的な読み書きを可能にするパッケージを用いて何かを開発する場合には、すべてのプログラム、関数、または手続きは実行され、その処理を完了すると同時に終了するという点に注意する必要があります。どれだけ工夫をしても、それらを継続的なループ処理として動作させ続けることはできません。