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: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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MQL5における座標降下法を用いたエラスティックネット回帰

MQL5における座標降下法を用いたエラスティックネット回帰

この記事では、過学習を最小化すると同時に、有用な予測因子と予後予測力の低い予測因子を自動的に分離するエラスティックネット回帰の実用的な実装を探求します。
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データサイエンスと機械学習(第11回):単純ベイズ、取引における確率論

データサイエンスと機械学習(第11回):単純ベイズ、取引における確率論

確率を利用した取引は綱渡りのようなもので、正確さとバランス、そしてリスクに対する鋭い理解が必要です。取引の世界では、確率がすべてです。確率は、成功と失敗、利益と損失の違いになります。確率の力を活用することで、トレーダーは十分な情報に基づいた意思決定をおこない、リスクを効果的に管理し、経済的目標を達成することができます。つまり、経験豊富な投資家であれ、初心者のトレーダーであれ、確率を理解することは、取引の可能性を引き出す鍵になるのです。この記事では、確率を利用したエキサイティングな取引の世界を探求し、取引ゲームを次のレベルに引き上げる方法を紹介します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第86部): グラフィカルオブジェクトコレクション - プロパティ変更の管理
DoEasyライブラリのグラフィックス(第86部): グラフィカルオブジェクトコレクション - プロパティ変更の管理

DoEasyライブラリのグラフィックス(第86部): グラフィカルオブジェクトコレクション - プロパティ変更の管理

本稿では、ライブラリ内のグラフィカルオブジェクトのプロパティ値の変更の追跡とともに、削除と名前変更を検討します。
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インディケーター情報の測定

インディケーター情報の測定

機械学習は、ストラテジー開発の手法として注目されています。これまで、収益性と予測精度の最大化が重視される一方で、予測モデル構築のためのデータ処理の重要性はあまり注目されてきませんでした。この記事では、Timothy Masters著の書籍「Testing and Tuning Market Trading Systems」に記載されているように、予測モデル構築に使用するインディケーターの適切性を評価するために、エントロピーの概念を使用することについて考察しています。
MQL5.community 人名鑑
MQL5.community 人名鑑

MQL5.community 人名鑑

MQL5.com ウェブサイトはみなさんのことをとてもよく覚えています!何本のスレッドがすばらしい出来か、記事がどれほど人気か、「コードベース」のプログラムがどのくらいの頻度でダウンロードされるか。これは MQL5.comで記憶されていることのほんの小さな一部にしかすぎません。みなさんの実績はプロフィールで確認可能ですが、全体像はどうでしょうか?本稿では全 MQL5.community メンバーの実績概要を示します。
DoEasyライブラリの時系列(第45部): 複数期間指標バッファ
DoEasyライブラリの時系列(第45部): 複数期間指標バッファ

DoEasyライブラリの時系列(第45部): 複数期間指標バッファ

本稿では、複数期間モードと複数銘柄モードで使用する指標バッファオブジェクトおよびコレクションクラスの改善を始めます。現在の銘柄チャートの任意の時間枠からデータを受信して表示するためのバッファオブジェクトの使用を検討するつもりです。
戦略ビルダー機能の拡張
戦略ビルダー機能の拡張

戦略ビルダー機能の拡張

前の2つの記事では、さまざまなデータ型へのメリルパターンの適用について説明し、提示されたアイデアをテストするためのアプリケーションを開発しました。本稿では、引き続き戦略ビルダーで作業し、その効率を改善し、新しい機能を実装します。
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リプレイシステムの開発 — 市場シミュレーション(第4回):設定の調整(II)

リプレイシステムの開発 — 市場シミュレーション(第4回):設定の調整(II)

システムとコントロールを作り続けましょう。サービスをコントロールする能力がなければ、システムを前進させ、改善することは難しくなります。
MQL5の電子テーブル
MQL5の電子テーブル

MQL5の電子テーブル

本稿では、第一ディメンションに異なるタイプのデータを含む動的二次元配列クラスについて述べていきます。テーブル形式でデータを格納すると、整理の幅広い問題を解決し、異なるタイプの広範囲におよぶ情報を格納および処理するのに好都合です。テーブルに連携する機能性を実装するクラスのソースコードは本稿に添付があります。
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MQL5で日付と時刻を扱う方法を学ぶ

MQL5で日付と時刻を扱う方法を学ぶ

日付と時刻の取り扱いという、新しい重要なトピックについての新しい記事です。トレーダーとして、あるいは取引ツールのプログラマーとして、日付と時間という2つの側面をいかにうまく、効果的に扱うかを理解することは非常に重要です。そこで今回は、効果的な取引ツールを円滑かつシンプルに作成するために、日付と時刻をどのように扱えばよいのか、私ができる範囲で重要な情報をお伝えします。
最後の改革
最後の改革

最後の改革

トレーディングターミナルを見てください。価格の提示はどのような意味に見えますか?バー、ろうそく足、罫線私たちは価格からしか利益を得ない一方、時間と価格の両方を追求しています。市場を分析する際に、価格のみに注意を向けるだけで良いのでしょうか?この記事は、(「3目並べ」)ポイント・フィギュアチャート作成のためのスクリプトとアルゴリズムを提唱します。記されている推奨にて、記載されている実用的な使用方法の様々な価格パターンを考察していきます。
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アルゴリズム取引に関する記事を投稿して200ドルを獲得できます

アルゴリズム取引に関する記事を投稿して200ドルを獲得できます

記事を書いてアルゴリズム取引の発展に貢献してください。取引とプログラミングの経験を共有していただければ、200ドルをお支払いします。さらに、人気のMQL5.com Webサイトに記事を公開すると、プロフェッショナルコミュニティで個人ブランドを宣伝する絶好の機会が得られます。記事は何千人ものトレーダーに読まれます。同じ考えを持つ人々とアイデアを議論し、新しい経験を積み、知識を収益化することができます。
2013 年第二四半期 MQL5マーケット 実績
2013 年第二四半期 MQL5マーケット 実績

2013 年第二四半期 MQL5マーケット 実績

1年半成功裏に実績を積み、MQL5 「マーケット」はトレーダーにとってトレーディング戦略およびテクニカルインディケータの最大のストアとなりました。そこでは世界中の開発者 350 名から提供される約 800 件のトレーディングアプリケーションが提供されています。100,000 件以上のトレーディングプログラムがすでにトレーダーにより購入され、MetaTrader 5 ターミナルにダウンロードされています。
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Goertzelアルゴリズムによるサイクル分析

Goertzelアルゴリズムによるサイクル分析

この記事では、MQL5でGoertzel(ゲルツェル)アルゴリズムを実装するコードユーティリティを紹介し、このテクニックを価格相場の分析に利用し、可能な戦略を開発するための2つの方法を探ります。
DoEasyライブラリの時系列(第48部): 複数銘柄・複数期間指標バッファ
DoEasyライブラリの時系列(第48部): 複数銘柄・複数期間指標バッファ

DoEasyライブラリの時系列(第48部): 複数銘柄・複数期間指標バッファ

本稿では、指標バッファオブジェクトのクラスを改善して、複数銘柄モードで動作するようにします。これにより、カスタムプログラムで複数銘柄・複数期間指標を作成するための道が開かれます。複数銘柄・複数期間指標標準指標を作成するために、不足している機能を計算バッファオブジェクトに追加します。
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機械学習や取引におけるメタモデル:取引注文のオリジナルタイミング

機械学習や取引におけるメタモデル:取引注文のオリジナルタイミング

機械学習におけるメタモデル:人間がほとんど介在しない取引システムの自動作成 - いつ、どのように取引をおこなうかはモデルが自ら決定します。
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単一チャート上の複数インジケータ(第05部):MetaTrader 5をRADシステムに変える(I)

単一チャート上の複数インジケータ(第05部):MetaTrader 5をRADシステムに変える(I)

プログラミングはできなくても創造性に富んだ素晴らしいアイデアを持っている人はたくさんいます。しかし、プログラミングの知識がないため、これらのアイデアを実行に移すことができないのです。MetaTrader5のプラットフォームそのものをIDEのように使って、Chart Tradeを作成する方法を一緒に見てみましょう。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第87部): グラフィカルオブジェクトコレクション - プロパティ変更の管理
DoEasyライブラリのグラフィックス(第87部): グラフィカルオブジェクトコレクション - プロパティ変更の管理

DoEasyライブラリのグラフィックス(第87部): グラフィカルオブジェクトコレクション - プロパティ変更の管理

本稿では、標準のグラフィカルオブジェクトイベントの追跡作業を継続し、ユーザがターミナルで開いたチャートに配置されたグラフィカルオブジェクトのプロパティの変更を制御できる機能を作成します。
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DoEasy - コントロール(第31部):ScrollBarコントロールのコンテンツのスクロール

DoEasy - コントロール(第31部):ScrollBarコントロールのコンテンツのスクロール

この記事では、水平スクロールバーのボタンを使用してコンテナのコンテンツをスクロールする機能を実装します。
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MQL5でONNXモデルを使用する方法

MQL5でONNXモデルを使用する方法

ONNX (Open Neural Network Exchange)は、機械学習モデルを表現するために構築されたオープンフォーマットです。この記事では、CNN-LSTMモデルを作成して金融時系列を予測する方法を検討します。MQL5エキスパートアドバイザー(EA)で作成されたONNXモデルを使用する方法も示します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第92部): 標準グラフィカルオブジェクトのメモリクラスオブジェクトプロパティの変更履歴
DoEasyライブラリのグラフィックス(第92部): 標準グラフィカルオブジェクトのメモリクラスオブジェクトプロパティの変更履歴

DoEasyライブラリのグラフィックス(第92部): 標準グラフィカルオブジェクトのメモリクラスオブジェクトプロパティの変更履歴

本稿では標準のグラフィカルオブジェクトメモリのクラスを作成して、プロパティが変更されたときにオブジェクトの状態を保存できるようにします。これにより、以前のグラフィカルオブジェクトの状態に戻ることができるようになります。
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。
ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上
ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上

ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上

本稿では、バギングアンサンブルの分類品質を高めるために使用できる3つの方法を検討し、その効率を評価します。ELMニューラルネットワークのハイパーパラメータと後処理パラメータの最適化の効果が評価されます。
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MQL5でのグラフィカルパネルの作成を簡単に

MQL5でのグラフィカルパネルの作成を簡単に

この記事では、取引において最も価値があり役立つツールの1つであるグラフィカルパネルを作成する必要がある人に、シンプルで簡単なガイドを提供します。グラフィカルパネルは、取引に関するタスクを簡素化および容易にして、時間を節約し、気を散らすことなく取引プロセスそのものに集中するのに役立ちます。
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単一チャート上の複数インジケータ(第01部): 概念

単一チャート上の複数インジケータ(第01部): 概念

今日は、チャート上の個別の領域を占有せずに1つのチャートで同時に実行される複数のインジケータを追加する方法を学習します。多くのトレーダーは、一度に複数のインジケータ(例: RSI、STOCASTIC、MACD、ADX)を監視する、または場合によってはインデックスを構成している異なるアセットで監視することによって、自信を高めることができます。
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ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン(第1回):生成パターン

ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン(第1回):生成パターン

繰り返し発生する問題の多くを解決するためには、使用できる方法があります。これらの方法の使い方を理解すれば、ソフトウェアを効果的に作成し、DRY (Do not Repeat Yourself)の概念を適用するのに非常に役立ちます。この文脈では、デザインパターンのトピックが非常に役に立ちます。なぜなら、デザインパターンは、よく説明され、繰り返される問題に対する解決策を提供するパターンだからです。
Meta Trader5がもたらす新たな機会
Meta Trader5がもたらす新たな機会

Meta Trader5がもたらす新たな機会

Meta Trader4は世界中のトレーダーから好評を博し、これ以上に望むものはないように思われていました。高い処理速度、安定性、インディケータ記述の広大な可能性、エキスパートアドバイザー、情報提供型トレーディングシステム、そして100以上の異なるブローカーから選択できることにより-このターミナルは他に類を見ないほどに優れたものでした。しかし時は流れ、今や、Meta Trader4かMeta Trader5かの選択を迫られる時代となりました。本稿では、時代が求めるこの第5世代ターミナルの主な違いについて述べます。
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トレーダーに優しい損切りと利食い

トレーダーに優しい損切りと利食い

損切り(ストップロス)と利食い(テイクプロフィット)は取引結果に大きな響を与えます。この記事では、最適な逆指値注文の値を見つけるためのいくつかの方法を見ていきます。
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離散ハートレー変換

離散ハートレー変換

この記事では、スペクトル分析と信号処理の方法の1つである離散ハートレー変換について説明します。信号のフィルタリング、スペクトルの分析などが可能になります。DHTの能力は離散フーリエ変換の能力に劣りません。ただし、DFTとは異なり、DHTは実数のみを使用するため、実際の実装がより便利であり、その適用結果はより視覚的です。
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エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート(第3部):トレンド指標

エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート(第3部):トレンド指標

この参考記事では、トレンド指標カテゴリから標準的な指標を取り上げます。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAで指標を使用するためのすぐに使えるテンプレートを作成します。
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自動で動くEAを作る(第15回):自動化(VII)

自動で動くEAを作る(第15回):自動化(VII)

自動化に関するこの連載を完結させるために、前回に引き続きトピックについて説明しましょう。EAを時計仕掛けのように動かすために、すべてがどのように組み合わされるかを見ていきます。
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初心者からプロまでMQL5をマスターする(第1回):プログラミングを始める

初心者からプロまでMQL5をマスターする(第1回):プログラミングを始める

この記事は、プログラミングに関する連載の紹介です。読者がこれまでプログラミングを扱ったことがないことを前提としているため、この連載は基礎から始まります。プログラミング知識レベル:全くの初心者。
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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。
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MQL5を使用したカスタムTrue Strength Index指標の作成方法

MQL5を使用したカスタムTrue Strength Index指標の作成方法

カスタム指標の作成方法についてご紹介します。今回はTSI (True Strength Index)を扱い、それに基づいてエキスパートアドバイザー(EA)を作成することにします。
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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。
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MQL5クックブック - サービス

MQL5クックブック - サービス

この記事では、チャートへの結合を必要としないMQL5プログラムである「サービス」の多彩な機能について説明しています。また、他のMQL5プログラムとのサービスの違いをハイライトし、開発者がサービスで作業する際の微妙な違いを強調しています。例として、読者にはサービスとして実装できる幅広い機能をカバーするさまざまなタスクが提供されます。
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ニューラルネットワークの実験(第6回):価格予測のための自給自足ツールとしてのパーセプトロン

ニューラルネットワークの実験(第6回):価格予測のための自給自足ツールとしてのパーセプトロン

この記事では、パーセプトロンを自給自足の価格予測ツールとして使用する例として、一般的な概念と最もシンプルな既製のエキスパートアドバイザー(EA)を紹介し、その最適化の結果について説明します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第27部):DQN (Deep Q-Learning)

ニューラルネットワークが簡単に(第27部):DQN (Deep Q-Learning)

強化学習の研究を続けます。今回は、「Deep Q-Learning」という手法に触れてみましょう。この手法を用いることで、DeepMindチームはアタリ社のコンピューターゲームのプレイで人間を凌駕するモデルを作成することができました。取引上の問題を解決するための技術の可能性を評価するのに役立つと思います。
MQL5でICQを用いたExpert Advisorの連携
MQL5でICQを用いたExpert Advisorの連携

MQL5でICQを用いたExpert Advisorの連携

本稿は、Expert Advisor と ICQ ユーザー間の情報交換について述べていきます。いくつかの例を提供します。ICQ クライアントを使用し、携帯電話やPDAでクライアント端末から遠隔でトレーディング情報を受け取りたい方には興味を引かれる資料を提供することとなるでしょう。