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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MQL5取引ツールキット（第4回）：履歴管理EX5ライブラリの開発

詳細なステップバイステップのアプローチで拡張履歴管理EX5ライブラリを作成し、MQL5を使用してクローズされたポジション、注文、取引履歴を取得、処理、分類、並べ替え、分析、管理する方法を学びます。

RestAPIを統合したMQL5強化学習エージェントの開発（第1回）：MQL5でRestAPIを使用する方法

この記事では、異なるアプリケーションやソフトウェアシステム間の相互作用におけるAPI (Application Programming Interface)の重要性についてお話しします。アプリケーション間のやり取りを簡素化し、データや機能を効率的に共有することを可能にするAPIの役割を見ていきます。

RestAPIを統合したMQL5強化学習エージェントの開発（第2回）：三目並べゲームREST APIとのHTTPインタラクションのためのMQL5関数

この記事では、MQL5がPythonやFastAPIとどのように相互作用できるか、MQL5のHTTP呼び出しを使用してPythonの三目並べゲームと相互作用する方法について説明します。この記事では、この統合のためのFastAPIを使用したAPIの作成について説明し、MQL5でのテストスクリプトを提供することで、MQL5の多用途性、Pythonのシンプルさ、そして革新的なソルーションを生み出すために異なるテクノロジーを接続するFastAPIの有効性を強調しています。

MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発：TDDアプローチ（最終回）

この記事は、MQTT 5.0プロトコルのネイティブMQL5クライアントの開発ステップを説明する連載の最終回です。ライブラリはまだ製品化されていませんが、この部分では、他の証券会社から入手したティック（またはレート）でカスタム銘柄を更新するためにクライアントを使用します。ライブラリの現在の状況、MQTT 5.0プロトコルに完全に準拠するために足りないもの、可能なロードマップ、そしてその開発をフォローし貢献する方法についての詳細は、この記事の最後をご覧ください。

MetaTrader 5を使用してPythonでカスタム通貨ペアパターンを見つける

外国為替市場には繰り返しパターンや規則性が存在するのでしょうか。私は、PythonとMetaTrader 5を使って独自のパターン分析システムを構築することに決めました。これは、外国為替市場を攻略するための、数学とプログラミングの一種の融合です。

MQL5における組合せ対称交差検証法

この記事では、ストラテジーテスターの低速&完全アルゴリズムを使用してストラテジーを最適化した後に過剰学習が発生する可能性の程度を測定するために、純粋なMQL5における組合せ対称交差検証法の実装を紹介します。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第21回）：経済指標カレンダーデータによるテスト

経済指標カレンダーのデータは、デフォルトではストラテジーテスターのエキスパートアドバイザー(EA)でテストすることはできません。この制限を回避するために、データベースがどのように役立つかを考察します。そこでこの記事では、SQLiteデータベースを使用して経済指標カレンダーのニュースをアーカイブし、ウィザードで組み立てられたEAがこれを使用して売買シグナルを生成できるようにする方法を探ります。

GMDH (The Group Method of Data Handling)：MQL5で多層反復アルゴリズムを実装する

この記事では、MQL5におけるGMDH (The Group Method of Data Handling)の多層反復アルゴリズム実装について説明します。

多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第7回）：フォワード期間に基づくグループの選択

以前は、個々のインスタンスの最適化が実施されたのと同じ期間においてのみ、共同運用の結果を改善する目的で、取引戦略インスタンスグループの選択を評価しました。フォワード期間中に何が起こるか見てみましょう。

MQL5で取引管理者パネルを作成する（第3回）：テーマ管理のための組み込みクラスの拡張(II)

このディスカッションでは、既存のダイアログライブラリを慎重に拡張して、テーマ管理ロジックを組み込みます。さらに、管理パネルプロジェクトで使用されるCDialog、CEdit、およびCButtonクラスにテーマ切り替えのメソッドを統合します。さらに洞察力のある視点については、引き続きお読みください。

MetaTrader 5で隠れマルコフモデルを統合する

この記事では、Pythonを使用して学習した隠れマルコフモデルをMetaTrader 5アプリケーションに統合する方法を示します。隠れマルコフモデルは、時系列データをモデル化するために使用される強力な統計的ツールであり、モデル化されるシステムは観測不可能な（隠れた）状態によって特徴付けられます。HMMの基本的な前提は、ある時刻にある状態にある確率は、その前のタイムスロットにおけるプロセスの状態に依存するということです。

MQL5開発用のカスタムデバッグおよびプロファイリングツール（第1回）：高度なロギング

MQL5で、単なるPrint文を超えた強力なカスタムロギングフレームワークを実装する方法を学びましょう。このフレームワークは、ログの重要度レベル、複数の出力ハンドラ、自動ファイルローテーションをサポートし、実行中にすべて設定可能です。シングルトン設計のCLoggerをConsoleLogHandlerとFileLogHandlerに統合することで、[エキスパート]タブと永続ファイルの両方に、文脈情報やタイムスタンプ付きのログを記録できます。明確でカスタマイズ可能なログ形式と集中管理により、エキスパートアドバイザー(EA)のデバッグとパフォーマンストレースを効率化します。

外国為替におけるポートフォリオ最適化：VaRとマーコウィッツ理論の統合

FXにおけるポートフォリオ取引はどのように機能するのでしょうか。マーコウィッツのポートフォリオ理論による資産配分最適化と、VaRモデルによるリスク最適化はどのように統合できるのでしょうか。ポートフォリオ理論に基づいたコードを作成し、一方では低リスクを確保し、もう一方では受け入れ可能な長期的収益性を得ることを試みます。

MQL5取引ツールキット（第6回）：直近で約定された予約注文に関する関数で履歴管理EX5ライブラリを拡張

EX5モジュールで、直近で約定された予約注文のデータをシームレスに取得・格納するエクスポート可能な関数を作成する方法を学びます。このステップバイステップの包括的なガイドでは、直近で約定された予約注文の重要なプロパティ（注文タイプ、発注時間、約定時間、約定タイプなど）を取得するための専用かつ機能別の関数群を開発することで、履歴管理EX5ライブラリをさらに強化していきます。これらのプロパティは、予約注文の取引履歴を効果的に管理・分析するうえで重要な情報です。

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(I)

今日は、MQL5を使って複数の戦略をエキスパートアドバイザー(EA)に組み込む可能性を探ります。EAは、指標やスクリプトよりも幅広い機能を提供し、変化する市場環境に適応できる、より洗練された取引アプローチを可能にします。詳しくは、この記事のディスカッションをご覧ください。

プライスアクション分析ツールキットの開発（第9回）：External Flow

本稿では、高度な分析手法として外部ライブラリを活用する、新たなアプローチを紹介します。pandasのようなライブラリは、複雑なデータを処理・解釈するための強力なツールを提供し、トレーダーが市場の動向についてより深い洞察を得られるようにします。このようなテクノロジーを統合することで、生のデータと実用的な戦略との間にあるギャップを埋めることができます。この革新的なアプローチの基盤を築き、テクノロジーと取引の専門知識を融合させる可能性を引き出すために、ぜひご一緒に取り組んでいきましょう。

時間進化移動アルゴリズム(TETA)

これは私自身のアルゴリズムです。本記事では、並行宇宙や時間の流れの概念に着想を得た「時間進化移動アルゴリズム(TETA: Time Evolution Travel Algorithm)」を紹介します。本アルゴリズムの基本的な考え方は、従来の意味でのタイムトラベルは不可能であるものの、異なる現実に至る一連の出来事の順序を選択することができるという点にあります。

PythonからMQL5へ：量子に着想を得た取引システムへの旅

この記事では、量子に着想を得た取引システムの開発について検討し、Pythonプロトタイプから実際の取引のためのMQL5実装への移行について説明します。このシステムは、量子シミュレーターを使用した従来のコンピューター上で実行されますが、重ね合わせや量子もつれなどの量子コンピューティングの原理を使用して市場の状態を分析します。主な機能には、8つの市場状態を同時に分析する3量子ビットシステム、24時間のルックバック期間、および市場分析用の7つのテクニカル指標が含まれます。精度率は控えめに思えるかもしれませんが、適切なリスク管理戦略と組み合わせると大きな優位性が得られます。

MQL5で取引管理者パネルを作成する（第9回）：コード編成(IV)：取引管理パネルクラス

このディスカッションでは、New_Admin_Panel EAにおけるTradeManagementPanelの最新版について解説します。このアップデートでは、組み込みクラスを活用することで、ユーザーフレンドリーな取引管理インターフェイスを提供するようにパネルが強化されました。パネルには、新規ポジションのオープン用取引ボタンや、既存のポジションおよび指値注文の管理用コントロールが含まれています。特に注目すべき機能は、インターフェイス上から直接ストップロス(SL)やテイクプロフィット(TP)を設定できるリスク管理機能が統合された点です。このアップデートにより、大規模なプログラムにおけるコードの整理が改善され、端末上では複雑になりがちな注文管理ツールへのアクセスが簡素化されました。

多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第12回）：プロップトレーディングレベルのリスクマネージャーの育成

開発中のEAには、ドローダウンを制御するための特定のメカニズムがすでに備わっています。しかし、これは過去の価格データに対するテストの結果に基づいているため、本質的には確率的です。したがって、ドローダウンは最大予想値を超える場合があります (ただし、確率は小さいです)。指定されたドローダウンレベルへの準拠を保証するメカニズムを追加してみましょう。

プライスアクション分析ツールキットの開発（第7回）：Signal Pulse EA

ボリンジャーバンドとストキャスティクスオシレーターを組み合わせたMQL5エキスパートアドバイザー(EA)「Signal Pulse」で、多時間枠分析の可能性を引き出しましょう。高精度で勝率の高い取引シグナルを提供します。この戦略の実装方法や、カスタム矢印を用いた売買シグナルの可視化手法を学び、実践的な活用を目指しましょう。複数の時間枠にわたる自動分析を通じて、トレード判断力を高めたいトレーダーに最適なツールです。

時間、価格、ボリュームに基づいた3Dバーの作成

この記事では、多変量3D価格チャートとその作成方法について詳しく説明します。また、3Dバーが価格反転をどのように予測するか、PythonとMetaTrader 5を使ってリアルタイムでこれらのボリュームバーをプロットする方法についても考察します。

Connexusのリクエスト（第6回）：HTTPリクエストとレスポンスの作成

Connexusライブラリ連載第6回目では、HTTPリクエストの構成要素全体に焦点を当て、リクエストを構成する各コンポーネントを取り上げます。そして、リクエスト全体を表現するクラスを作成し、これまでに作成したクラスを統合します。

リスク管理への定量的なアプローチ：PythonとMetaTrader 5を使用してVaRモデルを適用し、多通貨ポートフォリオを最適化する

この記事では、複数通貨ポートフォリオの最適化におけるバリュー・アット・リスク(VaR: Value at Risk)モデルの可能性について探ります。PythonのパワーとMetaTrader 5の機能を活用し、効率的な資本配分とポジション管理のためにVaR分析をどのように実装するかを紹介します。理論的な基礎から実践的な実装まで、アルゴリズム取引における最も堅牢なリスク計算手法の一つであるVaRの応用に関するあらゆる側面を取り上げています。

MQL5における高度な注文執行アルゴリズム：TWAP、VWAP、アイスバーグ注文

MQL5フレームワークで、機関投資家向けの高度な執行アルゴリズム（TWAP、VWAP、アイスバーグ注文）を小口トレーダー向けに提供します。統合された実行マネージャーとパフォーマンスアナライザーを用いて、注文の分割（スライシング）や分析をよりスムーズかつ正確に行える環境を提供します。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第72回）：教師あり学習でMACDとOBVのパターンを活用する

前回の記事で紹介したMACDとOBVのインジケーターペアをフォローアップし、今回はこのペアを機械学習でどのように強化できるかを見ていきます。MACDとOBVは、それぞれトレンド系と出来高系という補完的なペアです。私たちの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)を使い、カーネルとチャンネルのサイズを調整する際に指数カーネルを利用して、このインジケーターペアの予測をファインチューニングします。今回もこれまでと同様に、MQL5ウィザードでエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てられるようにしたカスタムシグナルクラスファイル内で実装しています。

Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第5回）：通知システム（パート1）

本連載で作成するTrend Constraint指標からのシグナル通知を受信するためのTelegramとWhatsAppの統合を説明するために、メインのMQL5コードを特定のコードスニペットに分解します。これにより、トレーダーや開発者（初心者か経験豊富かを問わず）が簡単にコンセプトを把握できるようになります。まず、MetaTrader 5の通知に関する設定と、ユーザーにとってのその意義について説明します。これは、開発者が自分のシステムにさらに応用するためのメモを事前に取るのに役立ちます。

MQL5 Algo Forgeのご紹介

アルゴリズム取引開発者のための専用ポータル「MQL5 Algo Forge」をご紹介します。MQL5 Algo Forgeは、Git のパワーと、MQL5エコシステム内でプロジェクトを管理・整理するための直感的なインターフェースを兼ね備えています。ここでは、気になる著者をフォローしたり、チームを結成したり、アルゴリズム取引プロジェクトで共同作業を行うことが可能です。

MQL5で取引管理者パネルを作成する（第6回）：取引管理パネル(II)

この記事では、多機能管理パネルの取引管理パネル(Trade Management Panel)を強化します。コードを簡素化し、読みやすさ、保守性、効率性を向上させる強力なヘルパー関数を導入します。また、追加のボタンをシームレスに統合し、インターフェイスを強化して、より幅広い取引タスクを処理する方法も紹介します。ポジションの管理、注文の調整、ユーザーとのやり取りの簡素化など、このガイドは、堅牢でユーザーフレンドリーな取引管理パネルの開発に役立ちます。

多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第4回）：仮想注文の保留と状況の保存

多通貨EAの開発を始めてから、すでに一定の成果を上げ、コードの改良を何度か繰り返すことができました。ただし、EAは保留中注文を扱うことができず、端末の再起動後に動作を再開することができませんでした。これらの機能を追加しましょう。

MQL5で取引管理者パネルを作成する（第4回）：ログインセキュリティ層

悪意のある人物が取引管理者室に侵入し、世界中の何百万ものトレーダーに貴重な洞察を伝えるために使用されるコンピューターと管理パネルにアクセスしたと想像してください。このような侵入は、誤解を招くメッセージの不正送信や、意図しないアクションをトリガーするボタンのランダムクリックなど、悲惨な結果につながる可能性があります。このディスカッションでは、MQL5のセキュリティ対策と、これらの脅威から保護するために管理パネルに実装した新しいセキュリティ機能について説明します。セキュリティプロトコルを強化することで、通信チャネルを保護し、グローバルな取引コミュニティの信頼を維持することを目指しています。この記事のディスカッションでさらに詳しい情報を見つけてください。

MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発：TDDアプローチ（第３部）