MQL5プログラミング記事

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。

機械学習モデルを交換するための強力なオープン標準形式であるONNXの世界に飛び込んでみましょう。ONNXを活用することでMQL5のアルゴリズム取引にどのような変革がもたらされ、トレーダーが最先端のAIモデルをシームレスに統合し、戦略を新たな高みに引き上げることができるようになるかがわかります。クロスプラットフォーム互換性の秘密を明らかにし、MQL5取引の取り組みでONNXの可能性を最大限に引き出す方法を学びましょう。ONNXをマスターするためのこの包括的なガイドで取引ゲームを向上させましょう。

現在の技術レベルに関係なく、取引したいどのような市場でも先んじることができる方法を学びましょう。

この記事では、データ内の特異な関係性を明らかにするために、固有ベクトルと固有値を探索的データ分析にどのように応用できるかを探ります。

雑草がさまざまな条件で生き残る驚くべき能力は、強力な最適化アルゴリズムのアイデアになっています。IWO(Invasive Weed Optimization)は、以前にレビューされたものの中で最高のアルゴリズムの1つです。

最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法についての連載の新しい記事へようこそ。今回は、相対的活力指数（RVI、Relative Vigot Index）という指標で、その方法を学びます。

この記事では、様々なトレーリングストップを簡単に作成するためのクラスと、トレーリングストップを任意のEAに接続する方法について説明します。

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。

この記事では、MQL5フォーラムでよく見られる初心者からの質問を取り上げ、実践的な解決策を紹介します。売買やローソク足の価格取得、取引限度額の設定、取引期間や利益/損失の閾値の管理といった基本的なタスクを自動売買で実行する方法を学びます。MQL5でのこれらの概念の理解と実装を強化するため、ステップごとのガイダンスも提供します。

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。

この記事では、環境状態のダイナミクスを研究することを目的とした別のタイプのモデルについて説明します。

MQL5コードやプロジェクトでEX5ライブラリをインポートして使用する方法をご紹介します。今回は、既存のライブラリにポジション管理関数を追加し、2つのエキスパートアドバイザー(EA)を作成することで、EX5ライブラリを拡張します。最初の例では、可変指数ダイナミック平均(VIDyA: Variable Index Dynamic Average)テクニカル指標を使用して、トレーリングストップ取引戦略EAを開発し、2番目の例では、取引パネルを使用して、ポジションの監視、オープン、クローズ、および修正をおこないます。この2つの例では、アップグレードされたEX5ポジション管理ライブラリの使用方法と実装方法を紹介します。

この記事の最初の目的は、外国為替取引のすべての可能性をカバーすることではなく、少なくとも1つのマーケットリプレイを実行できるようにシステムを適応させることです。シミュレーションはまた別の機会にしますが、ティックがなくバーだけでも、少しの努力で外国為替市場で起こりうる取引をシミュレートすることができます。シミュレーターをどのように適応させるかを検討するまでは、この状態が続くでしょう。システム内部でFXのデータに手を加えずに作業しようとすると、さまざまなエラーが発生します。

最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事へようこそ。この新しい記事では、新しいテクニカルツールについて学び、VIDYA（Variable Index Dynamic Average、可変インデックス動的平均）テクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学びます。

機械学習モデルの表現に使用されるデータ形式は、その有効性に決定的な役割を果たします。近年、深層学習モデルを扱うために特別に設計された新しい型のデータがいくつか登場しています。この記事では、現代のモデルで広く採用されるようになった2つの新しいデータ形式に焦点を当てます。

強化学習の問題は、報酬関数を定義する必要性にあります。それは複雑であったり、形式化するのが難しかったりします。この問題に対処するため、明確な報酬関数を持たずにスキルを学習する、活動ベースや環境ベースのアプローチが研究されています。

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。

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。