MQL5プログラミング記事

この初心者向けの記事では、MQL5プログラミングの基本を解説します。配列、カスタム関数、プリプロセッサ、イベント処理など、すべてのコードをわかりやすく説明し、すべての行にアクセスできるようにします。すべてのステップで理解を深める独自のアプローチで、MQL5のパワーを引き出しましょう。この記事はMQL5をマスターするための基礎となるもので、各コード行の説明に重点を置き、明確で充実した学習体験を提供します。

回帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network: RNN)は、過去の情報を活用して将来の出来事を予測することに優れています。その驚くべき予測能力は、さまざまな領域で応用され、大きな成功を収めています。この記事では、外為市場のトレンドを予測するためにRNNモデルを導入し、外為取引における予測精度を高める可能性を示します。

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。

問題解決は、MQL5でのプログラミングのような複雑なスキルを習得するための簡潔なルーチンを確立することができます。このアプローチでは、問題解決に集中しながら、同時にスキルアップを図ることができます。問題に取り組めば取り組むほど、高度な専門知識が脳に伝達されます。個人的には、デバッグはプログラミングをマスターするための最も効果的な方法だと思っています。今日は、コードクリーニングのプロセスを紹介し、乱雑なプログラムをクリーンで機能的なものに変えるための最善のテクニックについて解説します。この記事を読んで、貴重な洞察を発見してください。

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。

統計的裁定取引について調べ、共和分で相関する銘柄をPythonで検索し、ピアソン係数の指標を作成し、PythonとONNX モデルで予測をおこなって統計的裁定取引を行うEAを作成します。

このビデオコースでは、MetaTrader 5をダウンロード、インストールして自動売買のために設定する方法を学びます。また、チャートの設定や自動売買のオプションの調整方法についても学びます。最初のバックテストをおこないます。このコースの終わりには、画面の前に座らなくても、24時間365日自動的に取引できるエキスパートアドバイザー(EA)をインポートする方法が分かります。

CatBoost AIモデルは、その予測精度、効率性、散在する困難なデータセットに対する頑健性により、機械学習コミュニティの間で最近大きな人気を博しています。この記事では、外国為替市場を打ち負かすために、この種のモデルをどのように導入するかについて詳しく説明します。

本稿では、チャートオブジェクトの機能を拡張し、チャートのナビゲーション、スクリーンショットの作成、チャートの保存と適用を行います。また、チャートオブジェクトのコレクション、それらのウィンドウ、およびその中の指標の自動更新を実装します。

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。

開発者として、私たちは、特に異なる動作をするオブジェクトがある場合に、コードを重複せずに再利用可能で柔軟なソフトウェアを作成し開発する方法を学ぶ必要があります。これは、オブジェクト指向プログラミングのテクニックと原則を使うことでスムーズにおこなうことができます。この記事では、MQL5オブジェクト指向プログラミングの基本を紹介し、この重要なトピックの原則とプラクティスをソフトウェアでどのように使用できるかを説明します。

本記事では、取引レポートの内容をより充実させ、最終レポートをPDF形式としてメール配信する方法について解説します。これは前回の記事からさらに一歩踏み込んだ内容であり、MQL5とPythonを組み合わせて、より便利でプロフェッショナルな形式の取引レポートを生成し、スケジュールする方法を継続して探求するものです。本記事を通じて、MQL5エコシステム内で取引レポート生成を最適化するための知見を得ていただければ幸いです。

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。

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。

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。

統合により、MQL5から生の財務データをJupyter Labのようなデータ処理パッケージにインポートし、統計テストを含む高度な分析をおこなうシームレスなワークフローが実現します。

MQL5で様々なポジション操作を管理するための開発者用ツールキットの作成方法をご紹介します。この記事では、MQL5でポジション管理タスクを処理する際に発生するさまざまなエラーの自動処理とレポートも含め、簡単なものから高度なものまでポジション管理操作を実行する関数ライブラリ(ex5)の作成方法を紹介します。

前回は、価格の方向性であるトレンドを見極めることの重要性について述べました。この記事では、最も重要な概念と指標の1つであるモメンタム指標を紹介します。このモメンタム指標に基づいたトレーディングシステムの設計方法を紹介します。

この記事では、ARIMAモデルを構築するためのCArimaクラスの開発を継続し、予測を可能にする直感的な手法を追加します。

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、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。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。

本連載のこれまでの記事で、2つの強化学習アルゴリズムを見てきました。それぞれに長所と短所があります。このような場合ではよくあることですが、次に、2つの方法の良いところを組み合わせてアルゴリズムにすることが考え出されます。そうすれば、それぞれの欠点が補われることになります。今回は、そのような手法の1つを紹介します。