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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ニューラルネットワークが簡単に(第35回):ICM(Intrinsic Curiosity Module、内発的好奇心モジュール)

ニューラルネットワークが簡単に(第35回):ICM(Intrinsic Curiosity Module、内発的好奇心モジュール)

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。
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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2部):出来高指標とビルウィリアムズの指標

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2部):出来高指標とビルウィリアムズの指標

この記事では、標準的な出来高指標とビルウィリアムズ指標のカテゴリについて見ていきます。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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古典的な戦略をPythonで再構築する(第2回):ボリンジャーバンドのブレイクアウト

古典的な戦略をPythonで再構築する(第2回):ボリンジャーバンドのブレイクアウト

本稿では、線形判別分析(LDA: Linear Discriminant Analysis)とボリンジャーバンドを統合し、戦略的市場参入シグナルの生成を目的としたカテゴリ別ゾーン予測を活用する取引戦略を考察します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第53回):報酬の分解

ニューラルネットワークが簡単に(第53回):報酬の分解

報酬関数を正しく選択することの重要性については、すでに何度かお話ししました。報酬関数は、個々の行動に報酬またはペナルティを追加することでエージェントの望ましい行動を刺激するために使用されます。しかし、エージェントによる信号の解読については未解決のままです。この記事では、訓練されたエージェントに個々のシグナルを送信するという観点からの報酬分解について説明します。
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Pythonを使用したEA用ディープラーニングONNXモデルの季節性フィルタと期間

Pythonを使用したEA用ディープラーニングONNXモデルの季節性フィルタと期間

Pythonでディープラーニングのモデルを作成する際、季節性から恩恵を受けることはできるのでしょうか。ONNXモデルのデータをフィルタすることでより良い結果が得られるのでしょうか。どの期間を使用するべきでしょうか。この記事では、これらすべてを取り上げます。
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ニューラルネットワークの実験(第4回):テンプレート

ニューラルネットワークの実験(第4回):テンプレート

この記事では、実験と非標準的な方法を使用して収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5を使用します。簡単に説明します。
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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20部):新規受注システム(III)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第20部):新規受注システム(III)

新しい受注システムの導入を継続します。このようなシステムを作るには、MQL5を使いこなすだけでなく、MetaTrader 5プラットフォームが実際にどのように機能し、どのようなリソースを提供しているかを理解することが必要です。
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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9部):概念的な飛躍(II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第9部):概念的な飛躍(II)

この記事では、Chart Tradeをフローティングウィンドウに配置します。前稿では、フローティングウィンドウ内でテンプレートを使用できるようにする基本的なシステムを作成しました。
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母集団最適化アルゴリズム:ハーモニーサーチ(HS)

母集団最適化アルゴリズム:ハーモニーサーチ(HS)

今回は、完璧な音のハーモニーを見つける過程に着想を得た、最も強力な最適化アルゴリズムであるハーモニーサーチ(HS)を研究し、検証してみます。私たちの評価でトップになるのはどのアルゴリズムでしょうか。
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MQL5でONNXモデルをアンサンブルする方法の例

MQL5でONNXモデルをアンサンブルする方法の例

ONNX (Open Neural Network eXchange)は、ニューラルネットワーク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、1つのエキスパートアドバイザー(EA)で2つのONNXモデルを同時に使用する方法を示します。
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DoEasy-コントロール(第17部):オブジェクトの非表示部分の切り取り、補助矢印ボタンのWinFormsオブジェクト

DoEasy-コントロール(第17部):オブジェクトの非表示部分の切り取り、補助矢印ボタンのWinFormsオブジェクト

この記事では、コンテナの外側にあるオブジェクトセクションを非表示にする機能を作成します。また、他のWinFormsオブジェクトの一部として使用する補助矢印ボタンオブジェクトを作成します。
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MQL5の圏論(第20回):セルフアテンションとTransformerへの回り道

MQL5の圏論(第20回):セルフアテンションとTransformerへの回り道

ちょっと寄り道して、chatGPTのアルゴリズムの一部について考えてみたいとおもいます。自然変換から借用した類似点や概念はあるのでしょうか。シグナルクラス形式のコードを用いて、これらの疑問やその他の質問に楽しく答えようと思います。
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独自のLLMをEAに統合する(第5部):LLMs(II)-LoRA-チューニングによる取引戦略の開発とテスト

独自のLLMをEAに統合する(第5部):LLMs(II)-LoRA-チューニングによる取引戦略の開発とテスト

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(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。
DoEasyライブラリでの価格(第65部): 板情報コレクションとMQL5.comシグナル操作クラス
DoEasyライブラリでの価格(第65部): 板情報コレクションとMQL5.comシグナル操作クラス

DoEasyライブラリでの価格(第65部): 板情報コレクションとMQL5.comシグナル操作クラス

本稿では、すべての銘柄の板情報コレクションクラスを作成し、シグナルオブジェクトクラスを作成することによってMQL5.comシグナルサービスを使用するための機能の開発を開始します。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第12回):ニュートン多項式

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第12回):ニュートン多項式

ニュートン多項式は、数点の集合から二次方程式を作るもので、時系列を見るには古風だが興味深いアプローチです。この記事では、このアプローチをトレーダーがどのような面で役立てることができるかを探るとともに、その限界についても触れてみたいと思います。
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CatBoostモデルにおける交差検証と因果推論の基本、ONNX形式への書き出し

CatBoostモデルにおける交差検証と因果推論の基本、ONNX形式への書き出し

この記事では、機械学習を使用してボットを作成する方法を提案しています。
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時系列マイニングのためのデータラベル(第2回):Pythonを使ってトレンドマーカー付きデータセットを作成する

時系列マイニングのためのデータラベル(第2回):Pythonを使ってトレンドマーカー付きデータセットを作成する

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。
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経済予測:Pythonの可能性を探る

経済予測:Pythonの可能性を探る

世界銀行の経済データは、将来の動向を予測するためにどのように活用できるのでしょうか。そして、AIモデルと経済学を組み合わせることで、どのようなことが可能になるのでしょうか。
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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26部):未来に向かって(I)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第26部):未来に向かって(I)

今日は、発注システムを次のレベルに引き上げます。ただしその前に、いくつかの問題を解決する必要があります。ここで、どのように働きたいか、取引日に何をするかに関連するいくつかの質問があります。
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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4回):振る舞いパターン2

ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン(第4回):振る舞いパターン2

デザインパターンには、生成デザインパターン、構造デザインパターン、振る舞いデザインパターンの3タイプがあることを説明しました。コードをクリーンにしながらオブジェクト間の相互作用の方法を設定するのに役立つ、残りの振る舞いタイプのパターンの説明を完成させます。
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初心者からエキスパートへ:MQL5での共同デバッグ

初心者からエキスパートへ:MQL5での共同デバッグ

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。
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DoEasy - コントロール(第2部):CPanelクラスでの作業

DoEasy - コントロール(第2部):CPanelクラスでの作業

今回は、グラフィック要素の処理に関連するエラーを取り除き、CPanelコントロールの開発を継続する予定です。特に、すべてのパネルテキストオブジェクトにデフォルトで使用されるフォントのパラメータを設定するメソッドを実装します。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第04回):線形判別分析

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第04回):線形判別分析

今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合、新しいアイデアを探して試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。この連載では、MQL5ウィザードがこの取り組みにおけるトレーダーの主力であるべきであることを示しています。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第18回):固有ベクトルによるニューラルアーキテクチャの探索

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第18回):固有ベクトルによるニューラルアーキテクチャの探索

ニューラルアーキテクチャー探索は、理想的なニューラルネットワーク設定を決定するための自動化されたアプローチで、多くのオプションや大規模なテストデータセットに直面したときにプラスになります。固有ベクトルをペアにすることで、この過程がさらに効率的になることを検証します。
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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13部):Times & Trade (II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第13部):Times & Trade (II)

本日は、Times & Tradeシステムの第2部である市場分析を構築します。前回の「Times & Trade (I)」稿では、市場で実行された取引を可能な限り迅速に解釈するための指標を持つことを可能にする代替のチャート編成システムについて説明しました。
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MQL5における拡張ディッキー–フラー検定の実装

MQL5における拡張ディッキー–フラー検定の実装

本稿では、拡張ディッキー–フラー検定の実装を示し、Engle-Granger法を用いた共和分検定に適用します。
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DoEasyライブラリの時系列(第56部):カスタム指標オブジェクト、コレクション内指標オブジェクトからのデータ取得

DoEasyライブラリの時系列(第56部):カスタム指標オブジェクト、コレクション内指標オブジェクトからのデータ取得

本稿では、EAで使用するためのカスタム指標オブジェクトの作成について検討します。ライブラリクラスを少し改善し、EAの指標オブジェクトからデータを取得するメソッドを追加しましょう。
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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30部):指標としてのCHART TRADE?

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第30部):指標としてのCHART TRADE?

今日は再びChart Tradeを使用しますが、今回はチャート上に存在する場合と存在しない場合があるオンチャート指標になります。
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初心者のためのMetaTrader 5とRによるアルゴリズム取引

初心者のためのMetaTrader 5とRによるアルゴリズム取引

RとMetaTrader 5をシームレスに統合する技術を解き明かしながら、金融分析とアルゴリズム取引が出会う魅力的な探求に乗り出しましょう。この記事は、MetaTrader 5の強力な取引機能とRの精巧な分析の領域を橋渡しするためのガイドです。
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オブジェクトを使用して複雑な指標を簡単に

オブジェクトを使用して複雑な指標を簡単に

この記事では、複数のプロットやバッファを扱ったり複数のソースからのデータを組み合わせたりするときに発生する問題を回避しながら、複雑な指標を作成する方法を紹介します。
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GUI:MQLで独自のグラフィックライブラリを作成するためのヒントとコツ

GUI:MQLで独自のグラフィックライブラリを作成するためのヒントとコツ

GUIライブラリの基本的な使い方を説明し、GUIライブラリがどのように機能するのかを理解し、さらには自分自身のライブラリを作り始めることができるようにします。
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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25部):システムの堅牢性の提供(II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第25部):システムの堅牢性の提供(II)

この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)のパフォーマンスを仕上げます。長くなるのでご準備ください。EAを信頼できるものにするために、まず取引システムの一部でないコードをすべて削除します。
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LSTMニューラルネットワークを用いた時系列予測の作成:価格の正規化と時間のトークン化

LSTMニューラルネットワークを用いた時系列予測の作成:価格の正規化と時間のトークン化

この記事では、日次レンジを使用して市場データを正規化し、市場予測を強化するためにニューラルネットワークを訓練する簡単な戦略を概説します。開発されたモデルは、既存のテクニカル分析の枠組みと組み合わせて、あるいは単独で、市場全体の方向性を予測するのに役立てることができます。この記事で概説した枠組みは、テクニカルアナリストであれば、手動と自動売買の両方の戦略に適したモデルを開発するために、さらに改良を加えることができます。
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StringFormat():レビューと既成の例

StringFormat():レビューと既成の例

この記事では、PrintFormat()関数のレビューを続けます。StringFormat()を使った文字列の書式設定と、そのプログラムでのさらなる使用法について簡単に説明します。また、ターミナル操作ログに銘柄データを表示するためのテンプレートも作成します。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。
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MQL5の圏論(第15回):関手とグラフ

MQL5の圏論(第15回):関手とグラフ

この記事はMQL5における圏論の実装に関する連載を続け、関手について見ていきますが、今回はグラフと集合の間の橋渡しとして関手を見ていきます。カレンダーデータを再検討します。ストラテジーテスターでの使用には限界がありますが、相関性の助けを借りて、ボラティリティを予測する際に関手を使用するケースを説明します。
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ニューラルネットワークの実験(第1回):幾何学の再検討

ニューラルネットワークの実験(第1回):幾何学の再検討

この記事では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。
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Rebuyのアルゴリズム:多通貨取引シミュレーション

Rebuyのアルゴリズム:多通貨取引シミュレーション

本稿では、多通貨の価格設定をシミュレートする数理モデルを作成し、前回理論計算から始めた取引効率を高めるメカニズム探求の一環として、分散原理の研究を完成させます。
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MQL5の圏論(第17回):関手とモノイド

MQL5の圏論(第17回):関手とモノイド

関手を題材にしたシリーズの最終回となる今回は、圏としてのモノイドを再考します。この連載ですでに紹介したモノイドは、多層パーセプトロンとともに、ポジションサイジングの補助に使われます。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第07回):樹状図

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第07回):樹状図

分析や予測を目的としたデータの分類は、機械学習の中でも非常に多様な分野であり、数多くのアプローチや手法があります。この作品では、そのようなアプローチのひとつである「凝集型階層分類」を取り上げます。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第73部): グラフィック要素のフォームオブジェクト
DoEasyライブラリのグラフィックス(第73部): グラフィック要素のフォームオブジェクト

DoEasyライブラリのグラフィックス(第73部): グラフィック要素のフォームオブジェクト

本稿からは、ライブラリでのグラフィックの使用に関する新しい大きなセクションを始めます。本稿では、マウスステータスオブジェクト、すべてのグラフィック要素の基本オブジェクト、およびライブラリのグラフィック要素のフォームオブジェクトのクラスを作成します。