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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データサイエンスと機械学習(第06回):勾配降下法

データサイエンスと機械学習(第06回):勾配降下法

勾配降下法は、ニューラルネットワークや多くの機械学習アルゴリズムの訓練において重要な役割を果たします。これは、その印象的な成果にもかかわらず、迅速でインテリジェントなアルゴリズムであり、多くのデータサイエンティストによっていまだに誤解されています。
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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。
自己キャッシング指標の速度比較
自己キャッシング指標の速度比較

自己キャッシング指標の速度比較

本稿では、MQL5指標への古典的なアクセスと、代替のMQL4形式のアクセス法を比較します。指標へのMQL4形式のアクセスについては何種類かが考慮されます。MQL5コア内の指標ハンドルも考慮して分析されます。
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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31部):未来に向かって(IV)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第31部):未来に向かって(IV)

引き続きEAから分離した部分を取り除きます。本連載は今回で最終回です。そして、最後に取り除くのがサウンドシステムです。この連載をご覧になっていない方には、少し分かりにくいかもしれません。
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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。
DoEasyライブラリの時系列(第39部): ライブラリに基づいた指標 - データイベントと時系列イベントの準備
DoEasyライブラリの時系列(第39部): ライブラリに基づいた指標 - データイベントと時系列イベントの準備

DoEasyライブラリの時系列(第39部): ライブラリに基づいた指標 - データイベントと時系列イベントの準備

本稿では、DoEasyライブラリを適用して複数の銘柄の複数期間の指標を作成する方法について説明します。指標内で機能するライブラリクラスを準備し、指標のデータソースとして使用される時系列の作成をテストします。時系列イベントの作成と送信も実装します。
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。
トレードラブ博士または いかに心配することを止め、自習 Expert Advisorを作成したか
トレードラブ博士または いかに心配することを止め、自習 Expert Advisorを作成したか

トレードラブ博士または いかに心配することを止め、自習 Expert Advisorを作成したか

ちょうど1年前 jooは彼の記事 "Genetic Algorithms - It's Easy!"の中で MQL5で遺伝的アルゴリズムの実装用ツールを提供してくれました。今われわれはそのツールを使用して特定の境界条件において自身のパラメータを遺伝的に最適化する Expert Advisor を作成しようとしています。
グラフィカルインタフェースX: マルチラインテキストボックス内のワードラップアルゴリズム(ビルド12)
グラフィカルインタフェースX: マルチラインテキストボックス内のワードラップアルゴリズム(ビルド12)

グラフィカルインタフェースX: マルチラインテキストボックス内のワードラップアルゴリズム(ビルド12)

マルチラインテキストボックスの開発を続けましょう。今回の課題は、テキストがボックス幅を超えた場合には自動的にワードラップを行い、機会が生じた場合にはワードラップを取り消してテキストを前行に収めることです。
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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ニューラルネットワークが簡単に(第36回):関係強化学習

ニューラルネットワークが簡単に(第36回):関係強化学習

前回の記事で説明した強化学習モデルでは、元のデータ内のさまざまなオブジェクトを識別できる畳み込みネットワークのさまざまなバリアントを使用しました。畳み込みネットワークの主な利点は、場所に関係なくオブジェクトを識別できることです。同時に、畳み込みネットワークは、オブジェクトやノイズのさまざまな変形がある場合、常にうまく機能するとは限りません。これらは、関係モデルが解決できる問題です。
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MQL5でインタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェイスを作成する(第2回):コントロールと応答性の追加

MQL5でインタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェイスを作成する(第2回):コントロールと応答性の追加

ダイナミックな機能でMQL5のGUIパネルを強化することで、ユーザーの取引体験を大幅に向上させることができます。インタラクティブな要素、ホバー効果、リアルタイムのデータ更新を取り入れることで、パネルは現代のトレーダーにとって強力なツールとなるでしょう。
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PythonとMQL5を使用した取引戦略の自動パラメータ最適化

PythonとMQL5を使用した取引戦略の自動パラメータ最適化

取引戦略とパラメータを自己最適化するアルゴリズムには、いくつかの種類があります。これらのアルゴリズムは、過去と現在の市場データに基づいて取引戦略を自動的に改善するために使用されます。この記事では、そのうちの1つをpythonとMQL5の例で見ていきます。
MQL5での「スネーク」ゲームの作成
MQL5での「スネーク」ゲームの作成

MQL5での「スネーク」ゲームの作成

本稿では『スネーク』ゲームのプログラム例を述べていきます。MQL5では、主にイベントハンドル機能によりゲームのプログラムが可能となりました。オブジェクト指向プログラミングによりこのプロセスが格段に簡素化されます。本稿では、イベント処理機能 標準的な MQL5 ライブラリクラスの使用例、また定期的関数呼び出しの詳細を学習します。
トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化
トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化

トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化

この記事では、OLAP技術を使用して口座ヒストリーとトレードレポートの処理に設計されたMQLプログラム用のインタラクティブなグラフィカルインタフェースの作成について考察します。 視覚的な結果を得るために、最大化可能でスケーラブルなウィンドウ、ラバーコントロールの適応レイアウト、および図を表示するための新しいコントロールを使用します。 ビジュアライゼーション関数を提供するために、座標軸に沿った変数の選択と、集計関数、ダイアグラムタイプ、並べ替えオプションの選択を含むGUIを実装します。
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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。
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。
MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール:ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー
MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール:ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー

MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール:ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー

この記事は、リモートプロシージャコールを可能にするMQL5-RPCフレームワークを紹介します。XML-RPCの基礎から始め、MQL5の実装、そして、二つの実例を紹介します。最初の例は、外部のウェブサービスを使用するというもので、二つ目は、XML-RPC ATC 2011 Analyzerサービスのクライアントの例です。もし、ATC 2011からの異なる統計の実装や分析方法に興味のある場合、この記事はうってつけだと思います。
2013 年第一四半期 MQL5マーケット実績
2013 年第一四半期 MQL5マーケット実績

2013 年第一四半期 MQL5マーケット実績

設立以来、トレーディングロボットおよびテクニカルインディケータのストアである MQL5 「マーケット」はすでに580件のプロダクツを発表した250名以上の開発者を魅了してきました。2013 年第一四半期は自分のプロダクツを販売することでよい収益を上げることのできた 一部の MQL5 「マーケット」販売者にとってひじょうな成功の時期となりました。
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。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第44回):ATR (Average True Range)テクニカル指標

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第44回):ATR (Average True Range)テクニカル指標

ATRオシレーターは、特に外国為替市場において、ボラティリティの代理として機能する非常に人気のあるインジケーターです。これは、特にボリュームデータが不足している市場で広く活用されています。以前のインジケーターと同様に、パターンに基づいて分析をおこない、MQL5ウィザードライブラリのクラスとアセンブリを活用して、戦略およびテストレポートを共有します。
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。
グラフィカルインタフェース IV:情報インターフェース要素(チャプター1)
グラフィカルインタフェース IV:情報インターフェース要素(チャプター1)

グラフィカルインタフェース IV:情報インターフェース要素(チャプター1)

開発の現段階では、グラフィカルインタフェース作成のライブラリは、フォームとそれに取り付けることができるいくつかのコントロールを含んでいます。今後の記事の1つがマルチウィンドウモードについてになることは、以前に言及されました。そのための準備が整ったので、それは次の章で対処します。この章では、ステータスバーとツールチップ情報インタフェース要素を作成するためのクラスを作成します。
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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。
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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の統合:Python

MQL5の統合:Python

Pythonは、特に金融、データサイエンス、人工知能、機械学習の分野で多くの特徴を持つ、よく知られた人気のプログラミング言語です。また、Pythonは取引にも有効な強力なツールです。MQL5では、この強力な言語を統合して使用することで、目的を効果的に達成することができます。本記事では、Pythonの基本的な情報を学んだ後、MQL5でPythonを統合して使用する方法を紹介します。
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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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。
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PrintFormat()を調べてすぐ使える例を適用する

PrintFormat()を調べてすぐ使える例を適用する

この記事は、初心者にも経験豊富な開発者にも役立つでしょう。PrintFormat()関数について調べ、文字列フォーマットの例を分析し、ターミナルのログに様々な情報を表示するためのテンプレートを書きます。
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。
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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。
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MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成する方法

MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成する方法

MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成しましょう。HTTP POST経由で取引データを同期し、HTTPリクエストを使用して取得する方法を学習します。最終的には、取引を効果的かつ効率的に追跡するのに役立つ取引ジャーナルが手に入ります。
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。
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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)。
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MQL5でパラボリックSARと単純移動平均(SMA)を使用した高速取引戦略アルゴリズムを実装する

MQL5でパラボリックSARと単純移動平均(SMA)を使用した高速取引戦略アルゴリズムを実装する

この記事では、パラボリックSARと単純移動平均(SMA)インジケーターを活用し、応答性の高い取引戦略を構築する高速取引型エキスパートアドバイザー(EA)をMQL5で開発します。インジケーターの使用方法、シグナルの生成、テストおよび最適化プロセスなど、戦略の実装について詳しく解説します。
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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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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。
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。