MQL5プログラミング記事

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取引戦略をプログラミングするためのMQL5言語を、ほとんどがコミュニティメンバーによって書かれた数多くの公開記事で学びます。記事は統合、テスター、取引戦略等のカテゴリに分けられていて、プログラミングに関連する疑問への解答を素早く見つけることができます。

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母集団最適化アルゴリズム:ホタルアルゴリズム(FA)

母集団最適化アルゴリズム:ホタルアルゴリズム(FA)

今回は、ホタルアルゴリズム(FA)という最適化手法について考えてみます。修正により、このアルゴリズムは部外者から真の評価表リーダーへと変貌を遂げました。
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アプリケーションを使用してMQL5の関数を理解する

アプリケーションを使用してMQL5の関数を理解する

関数はどのプログラミング言語においても重要なものです。関数は、開発者が同じことを繰り返さないことを意味するDRY (Do not Repeat Yourself)の概念を適用するのに役立つなどの多くのメリットを提供します。この記事では、関数に関する詳細情報と、物事を複雑にすることなく取引システムを強化するために、あらゆるシステムで使用または呼び出しできる簡単なアプリケーションを作成して、MQL5で独自の関数を作成する方法について説明します。
もっとも活発な MQL5.コミュニティメンバーは  iPhonesを勝ち取りました!
もっとも活発な MQL5.コミュニティメンバーは  iPhonesを勝ち取りました!

もっとも活発な MQL5.コミュニティメンバーは iPhonesを勝ち取りました!

もっともすぐれた MQL5.com 参加者に報酬を与えることを決めてからコミュニティの発展に貢献する参加者各位を決定する主要な基準を選んできました。その結果、ウェブサイトに多くの記事を掲載された以下のチャンピオンを得ました。 - investeo (11 件) 、victorg (10 件)、そして『コードベース』にプログラムを投稿され – GODZILLA (340 件)、Integer (61 件) 、 abolk (21 件)です。
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回帰指標を用いたONNXモデルの評価

回帰指標を用いたONNXモデルの評価

回帰とは、ラベル付けされていない例から実際の値を予測するタスクのことです。いわゆる回帰メトリクスは、回帰モデルの予測精度を評価するために使用されます。
市場分析のための実践的なデーターベースの活用
市場分析のための実践的なデーターベースの活用

市場分析のための実践的なデーターベースの活用

データを扱うことは、現代のソフトウェアのメインの業務となっています。これは、スタンドアロン系、ネットワーク系のアプリ双方において言えることです。この問題を解決するために、特別なソフトウェアが開発されました。それは、データベース管理システム(DBMS)です。コンピューター内ストレージや、その処理においてデータを整理し、構築します。トレーディングにおいて、多くの分析はデータベースを使用しません。しかし、ソリューションがより便利になる必要のある業務があります。この記事では、クライアントサーバー、ファイルサーバー構造の両方において、データベースからデータをロードし、保存できるインジケーターの例を紹介します。
売買ロボット物語:余計なものがない方がいい?
売買ロボット物語:余計なものがない方がいい?

売買ロボット物語:余計なものがない方がいい?

2年前『最後の聖戦』でひじょうに興味深い、しかし現在広く使用されていないマーケット情報表示方法-ポイント&フィギュアチャート を再検討しました。ここで私はみなさんにポイント&フィギュアチャートで検出されるパターンに基づく売買ロボットを書いてみることを提案します。
MetaTrader用の高度なEAコンストラクター - BotBrains.app
MetaTrader用の高度なEAコンストラクター - BotBrains.app

MetaTrader用の高度なEAコンストラクター - BotBrains.app

この記事では、自動売買ロボットのためのノーコード開発プラットフォームであるBotBrains.appの機能を紹介します。自動売買ロボットを作成するために、コードを書く必要はありません。必要なブロックをスキームにドラッグアンドドロップし、パラメータを設定して、それらの間の接続を確立するだけです。
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母集団最適化アルゴリズム:コウモリアルゴリズム(BA)

母集団最適化アルゴリズム:コウモリアルゴリズム(BA)

今回は、滑らかな関数に対して良好な収束性を示すコウモリアルゴリズム(BA)について考えてみることにします。
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古いトレンドトレーディング戦略の再検討:2つのストキャスティクス、MAとフィボナッチ

古いトレンドトレーディング戦略の再検討:2つのストキャスティクス、MAとフィボナッチ

古い取引戦略。この記事では、純粋にテクニカルな方法でトレンドをフォローするための戦略の1つを紹介します。これは純粋なテクニカル戦略で、シグナルとターゲットを出すためにいくつかのテクニカル指標とツールを使用します。戦略の構成要素は次の通りです。14期間のストキャスティクス、5期間のストキャスティクス、200期間の移動平均線、フィボナッチ予測ツール(目標設定用)。
MQL5クックブック:カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略ストレステストe
MQL5クックブック:カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略ストレステストe

MQL5クックブック:カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略ストレステストe

この記事では、カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略のストレステストへのアプローチを検討します。 このため、カスタムシンボルクラスを作成します。 このクラスは、サードパーティのソースからティックデータを受信するため、シンボルプロパティを変更するために使用します。 タスクの結果に基づいて、トレード条件を変更するためのオプションを検討し、その下でトレード戦略をテストします。
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MQL5における修正グリッドヘッジEA(第2部):シンプルなグリッドEAを作る

MQL5における修正グリッドヘッジEA(第2部):シンプルなグリッドEAを作る

この記事では、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を使用した自動化について詳しく説明し、初期のバックテスト結果を分析します。この戦略には高い保有能力が必要であることを強調し、今後の回で距離、takeProfit、ロットサイズなどの主要パラメータを最適化する計画を概説します。本連載は、取引戦略の効率性と異なる市場環境への適応性を高めることを目的としています。
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MQLプロジェクトでJSON Data APIを使用する

MQLプロジェクトでJSON Data APIを使用する

MetaTraderにはないデータを使用できることを想像してみてください。価格分析とテクニカル分析による指標からデータを得るだけです。取引力を一段と高めるデータにアクセスできることを想像してみてください。APIデータを通して他のソフトウェア、マクロ分析手法、超高度ツールの出力をMetaTraderを通じてミックスすれば、MetaTraderソフトウェアのパワーを倍増させることができます。この記事では、APIの使い方を教え、便利で価値のあるAPIデータサービスを紹介します。
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MQL5.comでシグナルプロバイダーとして成功する方法

MQL5.comでシグナルプロバイダーとして成功する方法

この記事の主な目的は、MQL5.comでトップのシグナルプロバイダーになるための手順を簡単かつ正確に説明することです。私の知識と経験に基づいて、優れた戦略を見つけ、テストして最適化する方法など、成功するシグナルプロバイダーになるために何が必要かを説明します。さらに、シグナルの公開、説得力のある説明の作成、シグナルの効果的な宣伝と管理に関するヒントも提供します。
MQL5 クックブック:MetaTrader 5 ストラレジーテスタでの position プロパティ分析
MQL5 クックブック:MetaTrader 5 ストラレジーテスタでの position プロパティ分析

MQL5 クックブック:MetaTrader 5 ストラレジーテスタでの position プロパティ分析

先行記事 "MQL5 Cookbook: Position Properties on the Custom Info Panel"の Expert Advisor の変更バージョンを提供します。お伝えする問題の中にはバーからのデータ取得、現シンボルにおける新規バーイベント確認、ファイルに標準ライブラリのトレードクラスのインクルード、トレード処理実行用トレードシグナルおよび関数検索のための関数作成、OnTrade() 関数におけるトレードイベント決定などがあります。
DoEasyライブラリの時系列(第43部): 指標バッファオブジェクトクラス
DoEasyライブラリの時系列(第43部): 指標バッファオブジェクトクラス

DoEasyライブラリの時系列(第43部): 指標バッファオブジェクトクラス

この記事では、DoEasyライブラリに基づくカスタム指標プログラムを作成しながら、抽象バッファオブジェクトの子孫としての指標バッファオブジェクトクラスの開発を考察し、宣言を簡略化して指標バッファを操作します。
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データサイエンスと機械学習(第10回):リッジ回帰

データサイエンスと機械学習(第10回):リッジ回帰

リッジ回帰は、モデルの複雑さを軽減し、単純な線形回帰に起因する過学習を防ぐためのシンプルな手法です。
取引のための組合せ論と確率論(第III部): 初めての数学モデル
取引のための組合せ論と確率論(第III部): 初めての数学モデル

取引のための組合せ論と確率論(第III部): 初めての数学モデル

前に説明したトピックの論理的な続きは、取引タスクのための多機能数学モデルの開発です。本稿では、フラクタルを記述する最初の数学モデルの開発に関連するプロセス全体を最初から説明します。このモデルは重要な構成要素になるもので、多機能で普遍的である必要があります。それは、このアイデアをさらに発展させるための理論的基礎を構築します。
CCIによる取引システムの設計方法を学ぶ
CCIによる取引システムの設計方法を学ぶ

CCIによる取引システムの設計方法を学ぶ

今回は、取引システムの設計方法を学ぶ連載の新しい記事として、CCI(商品チャンネル指数、Commodities Channel Index)を紹介し、その詳細を説明し、この指標に基づいた取引システムの作り方を紹介します。
MQL5 エキスパートアドバイザーから、GSMモデムを使用する
MQL5 エキスパートアドバイザーから、GSMモデムを使用する

MQL5 エキスパートアドバイザーから、GSMモデムを使用する

現在、トレーディングのアカウントを監視する手段がたくさんあります:モバイルターミナルはICQを用い、プッシュ通知を行います。しかし、すべてインターネットの接続を必要とします。この記事は、特に呼び出しやテキストメッセージはできるが、モバイルのインターネットを使用できないような時にトレーディングターミナルの情報を取得できるようになるエキスパートアドバイザーを作成するプロセスを紹介します。
スペクトラム分析の構築
スペクトラム分析の構築

スペクトラム分析の構築

本稿は、MQL5言語のグラフィカルオブジェクト使用が可能なバリアントを知っていただくのが目的です。それはグラフィカルオブジェクトを使用し、シンプルなスペクトラム分析を管理するパネルの実装を行うインディケータを分析します。読者のみなさんには本稿をとおしてMQL5の基本を知っていただきたいと思います。
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流動性狩り取引戦略

流動性狩り取引戦略

流動性狩り(Liquidity Grab)取引戦略は、市場における機関投資家の行動を特定し、それを活用することを目指すSmart Money Concepts(SMC)の重要な要素です。これには、サポートゾーンやレジスタンスゾーンなどの流動性の高い領域をターゲットにすることが含まれます。市場がトレンドを再開する前に、大量の注文によって一時的な価格変動が引き起こされます。この記事では、流動性狩りの概念を詳しく説明し、MQL5による流動性狩り取引戦略エキスパートアドバイザー(EA)の開発プロセスの概要を紹介します。
デルタインジケータの例によるボリュームコントロールを特徴とする株式インジケータの開発
デルタインジケータの例によるボリュームコントロールを特徴とする株式インジケータの開発

デルタインジケータの例によるボリュームコントロールを特徴とする株式インジケータの開発

この記事では、CopyTicks() および CopyTicksRange() 関数を使用して、実際のボリュームに基づいた株価インジケータを開発するアルゴリズムを扱います。 このようなインジケータの開発については、リアルタイムでの操作とストラテジーテスターにおける細かい側面も説明されています。
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ニューラルネットワークが簡単に(第17部):次元削減

ニューラルネットワークが簡単に(第17部):次元削減

今回は、人工知能モデルについて引き続き説明します。具体的には、教師なし学習アルゴリズムについて学びます。クラスタリングアルゴリズムの1つについては既に説明しました。今回は、次元削減に関連する問題を解決する方法のバリエーションを紹介します。
パターンと例(第I部): マルチトップ
パターンと例(第I部): マルチトップ

パターンと例(第I部): マルチトップ

これは、アルゴリズム取引の枠組みにおける反転パターンに関連する連載の最初の記事です。まず、最も興味深いパターンファミリーから始めます。これは、ダブルトップパターンとダブルボトムパターンに由来するものです。
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時系列マイニング用データラベル(第3回):ラベルデータの利用例

時系列マイニング用データラベル(第3回):ラベルデータの利用例

この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
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MQL5入門(第9回):MQL5のオブジェクトの理解と使用

MQL5入門(第9回):MQL5のオブジェクトの理解と使用

現在のデータと履歴データを使用して、MQL5でチャートオブジェクトを作成およびカスタマイズする方法を学びます。このプロジェクトベースのガイドは、取引を可視化し、MQL5の概念を実際に適用するのに役立ち、取引のニーズに合わせたツールの構築が容易になります。
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EAコンストラクタの開発の試み

EAコンストラクタの開発の試み

この記事では、既製のEAの形で一連の取引機能を提供します。この方法では、指標を追加して入力を変更するだけで、複数の取引ストラテジーを取得できます。
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取引トランザクション:リクエストとレスポンスの構造体、説明、ロギング

取引トランザクション:リクエストとレスポンスの構造体、説明、ロギング

この記事では、取引リクエストの構造体、すなわち、リクエストの作成、サーバーに送信する前の事前検証、取引リクエストに対するサーバーの応答、および取引トランザクションの構造体の取り扱いについて検討します。取引注文をサーバーに送信するためのシンプルで便利な関数を作成し、すべての議論された内容に基づいて、取引トランザクションを通知するEAを作成します。
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高度なリサンプリングと総当たり攻撃によるCatBoostモデルの選択

高度なリサンプリングと総当たり攻撃によるCatBoostモデルの選択

本稿では、モデルの一般化可能性を向上させることを目的としたデータ変換への可能なアプローチの1つについて説明し、CatBoostモデルの抽出と選択についても説明します。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第18部):新規受注システム(I)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第18部):新規受注システム(I)

今回は新規受注システムの第一弾です。本連載で紹介し始めてから、このEAは、同じチャート上注文システムモデルを維持しながら様々な変更と改良を受けてきました。
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パラボリックSARによる取引システムの設計方法を学ぶ

パラボリックSARによる取引システムの設計方法を学ぶ

最も人気のある指標を使用して取引システムを設計する方法についての連載を続けます。この記事では、パラボリックSAR指標について詳しく説明し、いくつかの簡単な戦略を使用してMetaTrader 5で使用する取引システムを設計する方法を学びます。
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MQLアプリケーションでのCCanvasクラスの使用

MQLアプリケーションでのCCanvasクラスの使用

この記事では、MQLアプリケーションでのCCanvasクラスの使用について検討します。理論には、CCanvasの基本を完全に理解するための詳細な説明と例が付属しています。
MQL5 クックブック:異なるプリントモードの使用
MQL5 クックブック:異なるプリントモードの使用

MQL5 クックブック:異なるプリントモードの使用

本稿は MQL5 クックブックシリーズの始まりです。プログラミングの最初の一歩を踏み出そうとしている方が徐々に新しい言語の知識を得ることができるようにシンプルな例を使って始めます。私自身、とても困難だったと言える最初にトレードシステムを設計しプログラムする上での努力を覚えています。それが私の人生で最初のプログラム言語だったという事実があります。それでも思ったより簡単であることが判り、かなり複雑なプログラムを作成できるまで数か月しかかかりませんでした。
MQL5 と MQL4 の選択とナビゲーションユーティリティ: 「ホームワーク」タブの追加とグラフィックオブジェクトの保存
MQL5 と MQL4 の選択とナビゲーションユーティリティ: 「ホームワーク」タブの追加とグラフィックオブジェクトの保存

MQL5 と MQL4 の選択とナビゲーションユーティリティ: 「ホームワーク」タブの追加とグラフィックオブジェクトの保存

この記事では、必要なシンボルを選択するためのタブを追加することで、以前に作成されたユーティリティの関数を拡張していきます。 また、特定のシンボルチャートで作成したグラフィカルオブジェクトを保存する方法についても説明します。 また、特定のウェブサイトを使用して事前に選択されたシンボルだけで機能する方法を提案します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第93部): 複合グラフィカルオブジェクトを作成するための機能の準備
DoEasyライブラリのグラフィックス(第93部): 複合グラフィカルオブジェクトを作成するための機能の準備

DoEasyライブラリのグラフィックス(第93部): 複合グラフィカルオブジェクトを作成するための機能の準備

本稿では、複合グラフィカルオブジェクトを作成するための機能の開発を始めます。 ライブラリが複合グラフィカルオブジェクトの作成をサポートし、それらのオブジェクトが任意の接続階層を持つことができるようになります。このようなオブジェクトの後続の実装に必要なすべてのクラスを準備します。
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MQL5のALGLIB数値解析ライブラリ

MQL5のALGLIB数値解析ライブラリ

この記事では、ALGLIB3.19数値分析ライブラリ、その応用、金融データ分析の効率を向上させる新しいアルゴリズムについて簡単に説明します。
トレーディングシステム作成のための判別分析の利用
トレーディングシステム作成のための判別分析の利用

トレーディングシステム作成のための判別分析の利用

トレーディングシステムを開発するとき、たいていインディケータとそのシグナルの最良の組合せを選ぶのに問題が起こります。判別分析はそのような組合せを見つける方法の一つです。本稿では、マーケットデータ収集のための EA 開発例を提供し、f Statistica ソフトウェアにおいてFOREXマーケットに対する予測モデル構築のための判別分析の使用を解説します。
トレード戦略の統計的実行
トレード戦略の統計的実行

トレード戦略の統計的実行

望まない価格動向からオープンなポジティブスワップポジションを統計的に保護するアルゴリズム。本稿は、オープンポジションの方向とは逆に動く価格の潜在的リスクを補うことができるキャリートレード保護戦略のバリアントを取り上げています。
データ配列間の相関を解析するためのCGraphicに基づくPairPlot グラフ (時系列)
データ配列間の相関を解析するためのCGraphicに基づくPairPlot グラフ (時系列)

データ配列間の相関を解析するためのCGraphicに基づくPairPlot グラフ (時系列)

テクニカル分析に複数の時系列を比較することは、適切なツールを必要としますが一般的なタスクです。 この記事では、グラフィカル解析のツールを開発し、2つ以上の時系列間の相関関係を検出します。
同事線の例で示されているローソク足パターン認識の改善
同事線の例で示されているローソク足パターン認識の改善

同事線の例で示されているローソク足パターン認識の改善

通常より多くのローソク足パターンを見つけるにはどうしたらよいでしょうか。ローソク足パターンの単純さの背後には、深刻な欠点もあります。これは、最新の取引自動化ツールの大幅に強化された機能を使用することで解消できます。