MQL5プログラミング記事

この記事では、システム管理者を対象に、プラットフォーム内で他のトレーダーと直接コミュニケーションを図るための、MetaTrader 5用メッセージングインターフェイスの作成について説明します。ソーシャルプラットフォームとMQL5との最近の統合により、さまざまなチャンネルに素早くシグナルをブロードキャストことができるようになりました。YESかNOのどちらかをクリックするだけで、送られてきたシグナルを検証できることをご想像ください。詳しくは本稿をご覧ください。

今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じてファインチューニングし、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。

ここでは、取引エントリを分析するために取引の印刷画面のアンロードを簡素化するスクリプトをゼロから開発します。単一の取引に関するすべての必要な情報は、異なる時間枠を描画する機能を備えた1つのチャートに便利に表示されます。

古典的なグリッド戦略と古典的なヘッジ戦略を混合した、より高度なグリッドヘッジEAのベースとして、シンプルなヘッジEAを作成する予定です。この記事が終わるころには、簡単なヘッジ戦略の作り方がわかり、この戦略が本当に100%儲かるかどうかについての人々の意見も知ることができるでしょう。

線形回帰とは異なり、多項式回帰は、線形回帰モデルでは処理できないタスクをより適切に実行することを目的とした柔軟なモデルです。MQL5で多項式モデルを作成し、そこから何か良いものを作る方法を見つけてみましょう。

強化学習アルゴリズムの研究を続けます。これまで検討してきたすべてのアルゴリズムでは、あるシステム状態から別の状態への遷移ごとに、エージェントがそれぞれの行動を評価できるようにするための報酬方策を作成する必要がありました。しかし、この方法はかなり人工的なものです。実際には、行動と報酬の間には、ある程度の時間差があります。今回は、行動から報酬までの様々な時間の遅れを扱うことができるモデル訓練アルゴリズムに触れてみましょう。

最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する連載のこの新しい記事では、新しくマネーフローインデックス（Money Flow Index、MFI）テクニカル指標を考察します。その詳細を学び、MQL5によって簡単な取引システムを開発し、MetaTrader 5で実行します。

これは、訓練データセットから学習しない遅延アルゴリズムです。代わりにデータセットを保存し、新しいサンプルが与えられるとすぐに動作します。シンプルでありながら、実世界でさまざまなケースに応用されています。

オブジェクト指向プログラミングは、読みやすく修正しやすい、よりコンパクトなコードの作成を可能にします。ここでは3つのONNXモデルの例を見てみましょう。

この記事では、カスタムの平均足インジケーターをゼロから作成する方法を解説し、カスタムインジケーターをエキスパートアドバイザー(EA)に組み込む方法も紹介します。インジケーターの計算方法、取引実行ロジック、リスク管理の手法についても取り上げ、自動売買戦略の向上を目指します。

MetaTrader 5で使用される最も人気のあるテクニカル指標によってMQL5で取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事です。今回は、ウィリアムズの%R指標による取引システムの設計方法について学びます。

今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。

新しい機能を実装する最も簡単な方法は何でしょうか。この記事では、1歩後退してから2歩前進します。

以前の記事では、ZOrderプロパティに値を設定する必要がある場合があることについて説明しました。しかし、なぜでしょうか。チャートにオブジェクトを追加する多くのコードが、このプロパティを使用していない、より正確に言えば、このプロパティに値を定義していないからです。すべてのプログラマーが何をすべきか、あるいはすべきでないか、また、どのようにコードを書くべきか、あるいは書くべきでないかを私が決めるために、ここにいるわけではありません。私は、読者の皆さん、そしてこれらの処理が内部でどのように動作しているのかを本当に理解したいすべての方々に対して、実際に舞台裏で何が起こっているのかを示すために、ここにいます。

ここでは、機械学習の一側面である活性化関数についてのみ説明します。人工ニューラルネットワークでは、ニューロンの活性化関数は、入力シグナルまたは入力シグナルのセットの値に基づいて出力シグナル値を計算します。その内幕に迫ります。

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。