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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DoEasyライブラリの時系列(第50部): シフト付き複数銘柄・複数期間標準指標

DoEasyライブラリの時系列(第50部): シフト付き複数銘柄・複数期間標準指標

本稿では、複数銘柄・複数期間標準指標を正しく表示するためのライブラリメソッドを改善して、設定されたシフトによってシフトされたラインが現在の銘柄チャートに表示されるようにします。また、標準指標を使用するメソッドを整理し、最終的な指標プログラムのライブラリにある冗長なコードを削除します。
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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27部):未来に向かって(II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第27部):未来に向かって(II)

チャート上直接の発注システムをより完全にしましょう。この記事では、発注システムを修正する方法、またはより直感的にする方法を示します。
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取引における道徳的期待値

取引における道徳的期待値

この記事は、道徳的期待値についてです。取引でのその使用のいくつかの例と、その助けを借りて達成できる結果を見ていきます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第47回):連続行動空間

ニューラルネットワークが簡単に(第47回):連続行動空間

この記事では、エージェントのタスクの範囲を拡大します。訓練の過程には、どのような取引戦略にも不可欠な資金管理とリスク管理の側面も含まれます。
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モスクワ取引所(MOEX)におけるストップ注文を利用した取引所グリッド取引の自動化

モスクワ取引所(MOEX)におけるストップ注文を利用した取引所グリッド取引の自動化

本稿では、MQL5エキスパートアドバイザー(EA)に実装されたストップ指値注文に基づくグリッド取引についてモスクワ取引所(MOEX)で考察します。市場で取引する場合、最も単純な戦略の1つは、市場価格を「キャッチ」するように設計された注文のグリッドです。
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自動で動くEAを作る(第13回):自動化(V)

自動で動くEAを作る(第13回):自動化(V)

フローチャートとは何かご存じでしょうか。使い方はご存じですか。フローチャートは初心者向けだとお考えでしょうか。この新しい記事では、フローチャートの操作方法を説明します。
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MQL5の圏論(第11回):グラフ

MQL5の圏論(第11回):グラフ

この記事は、MQL5での圏論の実装を考察する連載の続きです。ここでは、取引システムへのクローズアウト戦略を開発する際に、グラフ理論をモノイドやその他のデータ構造とどのように統合できるかを検討します。
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ビル・ウィリアムズ戦略:他の指標と予測の有無による比較

ビル・ウィリアムズ戦略:他の指標と予測の有無による比較

この記事では、ビル・ウィリアムズの有名な戦略の1つを取り上げ、それについて議論し、他の指標や予測を用いて戦略の改善を試みます。
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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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デマーカーによる取引システムの設計方法を学ぶ

デマーカーによる取引システムの設計方法を学ぶ

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、デマーカー(DeMarker)指標による取引システムの作り方を紹介します。
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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12部):Times and Trade (I)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第12部):Times and Trade (I)

今日は、注文の流れを読むために、高速な解釈を持つTimes & Tradeを作成します。これは、システムを構築していくうえで最初の部分です。次回は、足りない情報を補って、システムを完成させる予定です。この新しい機能を実装するために、エキスパートアドバイザー(EA)のコードにいくつかの新しいものを追加する必要があります。
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ニューラルネットワークが簡単に(第20部):オートエンコーダ

ニューラルネットワークが簡単に(第20部):オートエンコーダ

教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。読者の中には、最近の記事とニューラルネットワークの話題の関連性について疑問を持つ人もいるかもしれません。この新しい記事では、ニューラルネットワークの研究に戻ります。
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ニューラルネットワークが簡単に(第31部):進化的アルゴリズム

ニューラルネットワークが簡単に(第31部):進化的アルゴリズム

前回の記事では、非勾配最適化手法の調査を開始しました。遺伝的アルゴリズムについて学びました。今日は、このトピックを継続し、進化的アルゴリズムの別のクラスを検討します。
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時系列マイニングのためのデータラベル(第5回):ソケットを使用したEAへの応用とテスト

時系列マイニングのためのデータラベル(第5回):ソケットを使用したEAへの応用とテスト

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。
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DoEasy - コントロール(第7部):テキストラベルコントロール

DoEasy - コントロール(第7部):テキストラベルコントロール

今回の記事では、WinFormsテキストラベルコントロールオブジェクトのクラスを作成します。このようなオブジェクトはコンテナをどこにでも配置できますが、独自の機能はMS Visual Studioテキストラベルの機能を繰り返します。表示されるテキストのフォントパラメータは設定できます。
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多銘柄多期間指標におけるカラーバッファ

多銘柄多期間指標におけるカラーバッファ

この記事では、多銘柄多期間指標における指標バッファの構造体を確認し、これらの指標のカラーバッファのチャート上での表示を整理します。
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MQL5クックブック - マクロ経済イベントデータベース

MQL5クックブック - マクロ経済イベントデータベース

この記事では、SQLiteエンジンに基づいてデータベースを処理する可能性について説明します。CDatabaseクラスは、OOP原則を便利かつ効率的に使用するために作成されました。その後、マクロ経済イベントのデータベースの作成と管理に関与しています。この記事では、CDatabaseクラスの複数のメソッドを使用する例を示します。
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データサイエンスと機械学習(第29回):AI訓練に最適なFXデータを選ぶための重要なヒント

データサイエンスと機械学習(第29回):AI訓練に最適なFXデータを選ぶための重要なヒント

この記事では、AIモデルのパフォーマンスを向上させるために、最も適切で高品質なFXデータを選択するための重要な側面について深く掘り下げます。
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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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勢力指数による取引システムの設計方法を学ぶ

勢力指数による取引システムの設計方法を学ぶ

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、新しく、勢力指数(Force Index)テクニカル指標と、この指標を使った取引システムの作り方についてご紹介します。
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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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ニューラルネットワークが簡単に(第96回):マルチスケール特徴量抽出(MSFformer)

ニューラルネットワークが簡単に(第96回):マルチスケール特徴量抽出(MSFformer)

長期的な依存関係と短期的な特徴量の効率的な抽出と統合は、時系列分析において依然として重要な課題です。正確で信頼性の高い予測モデルを作成するためには、それらを適切に理解し、統合することが必要です。
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リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第6回):最初の改善(I)

リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第6回):最初の改善(I)

この記事では、システム全体の安定化を開始します。安定化がなければ次のステップに進むことができない可能性があります。
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MLモデルとストラテジーテスターの統合(第3回):CSVファイルの管理(II)

MLモデルとストラテジーテスターの統合(第3回):CSVファイルの管理(II)

この記事では、MQL5でCSVファイルを効率的に管理するクラスを作成するための完全ガイドを提供します。データを開き、読み書きし、変換するメソッドの実装を見ていきます。また、情報を保存しアクセスするためにこれらを使用する方法についても検討します。さらに、このようなクラスを使用する際の制限や最も重要な点についても説明します。MQL5でCSVファイルを処理する方法を学びたい人にとって、この記事は貴重なリソースとなるでしょう。
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MQL5でマーケットメイク系アルゴリズムを作成する

MQL5でマーケットメイク系アルゴリズムを作成する

マーケットメーカーはどのように機能するのでしょうか。この問題を考えて、原始的なマーケットメイク系アルゴリズムを作ってみましょう。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第75部): 基本的なグラフィック要素でプリミティブとテキストを処理するメソッド
DoEasyライブラリのグラフィックス(第75部): 基本的なグラフィック要素でプリミティブとテキストを処理するメソッド

DoEasyライブラリのグラフィックス(第75部): 基本的なグラフィック要素でプリミティブとテキストを処理するメソッド

本稿では引き続き、CCanvas標準ライブラリクラスを使用したすべてのライブラリグラフィカルオブジェクトの基本的なグラフィック要素クラスを開発します。グラフィカルプリミティブを描画するメソッドとグラフィック要素オブジェクトにテキストを表示するメソッドを作成します。
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MQL5の高度な変数とデータ型

MQL5の高度な変数とデータ型

変数とデータ型は、MQL5プログラミングだけでなく、どのプログラミング言語でも非常に重要なトピックです。MQL5の変数とデータ型は、単純なものと高度なものに分類できます。単純なものについては前回の記事ですでに述べたので、今回は高度なものを特定し、それについて学ぶことにします。
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母集団最適化アルゴリズム:細菌採餌最適化(BFO)

母集団最適化アルゴリズム:細菌採餌最適化(BFO)

大腸菌の採餌戦略は、科学者にBFO最適化アルゴリズムの作成を促しました。このアルゴリズムには、最適化に対する独自のアイデアと有望なアプローチが含まれており、さらに研究する価値があります。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第81部): ライブラリオブジェクトへのグラフィックの統合
DoEasyライブラリのグラフィックス(第81部): ライブラリオブジェクトへのグラフィックの統合

DoEasyライブラリのグラフィックス(第81部): ライブラリオブジェクトへのグラフィックの統合

すでに作成されたオブジェクトを以前に作成されたライブラリオブジェクトに統合する時が来ました。最終的には各ライブラリオブジェクトに独自のグラフィカルオブジェクトが付与されるようになり、ユーザーはプログラムを操作できるようになります。
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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15部):Web上のデータにアクセスする(I)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第15部):Web上のデータにアクセスする(I)

MetaTrader5ではどのようにオンラインデータにアクセスするのでしょうか。Web上にはたくさんのサイトや場所があり、膨大な量の情報が掲載されています。知るべきことは、どこを調べて、この情報をどのように使用するのが最善かということです。
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多銘柄多期間指標の作成

多銘柄多期間指標の作成

この記事では、多銘柄、多期間の指標を作成する原則について見ていきます。また、エキスパートアドバイザー(EA)や他の指標から、このような指標のデータにアクセスする方法も紹介します。EAや指標でマルチ指標を使用する主な特徴について考察し、カスタム指標バッファを使用してそれらをプロットする方法を見ていきます。
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多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第1回):複数取引戦略の連携

多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第1回):複数取引戦略の連携

取引戦略にはさまざまなものがあります。リスクを分散し、取引結果の安定性を高めるためには、複数の戦略を並行して適用することが有効かもしれません。ただし、それぞれのストラテジーが個別のエキスパートアドバイザー(EA)として実装されている場合、1つの取引口座でそれらの作業を管理することは非常に難しくなります。この問題を解決するのに合理的なのは、1つのEAで異なる取引戦略の運用を実装することです。
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確率最適化と最適制御の例

確率最適化と最適制御の例

SMOC(Stochastic Model Optimal Controlの略と思われる)と名付けられたこのエキスパートアドバイザー(EA)は、MetaTrader 5用の高度なアルゴリズム取引システムのシンプルな例です。テクニカル指標、モデル予測制御、動的リスク管理を組み合わせて取引判断をおこないます。このEAには、適応パラメーター、ボラティリティに基づくポジションサイジング、トレンド分析が組み込まれており、さまざまな市場環境においてパフォーマンスを最適化します。
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CCI指標:アップグレードと新機能

CCI指標:アップグレードと新機能

この記事では、CCI指標をアップグレードする可能性について検討するとともに、この指標の修正を提示します。
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MQL5における圏論(第12回):順序

MQL5における圏論(第12回):順序

この記事は、MQL5でのグラフの圏論実装に従う連載の一部であり、順序について詳しく説明します。2つの主要な順序タイプを検討することで、順序理論の概念が取引の意思決定に情報を提供する上で、モノイド集合をどのようにサポートできるかを検証します。
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Controlsクラスを使用してインタラクティブなMQL5ダッシュボード/パネルを作成する方法(第2回):ボタンの応答性の追加

Controlsクラスを使用してインタラクティブなMQL5ダッシュボード/パネルを作成する方法(第2回):ボタンの応答性の追加

この記事では、ボタンの応答性を有効にすることで、静的なMQL5ダッシュボードパネルをインタラクティブなツールへと変換することに焦点を当てます。GUIコンポーネントの機能を自動化し、ユーザーのクリックに適切に反応する方法を探究します。この記事の最後には、ユーザーのエンゲージメントと取引体験を向上させる動的なインターフェイスを構築します。
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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24部):システムの堅牢性の提供(I)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第24部):システムの堅牢性の提供(I)

この記事では、堅牢で安全な使用を保証するために、システムの信頼性を高めます。望ましい堅牢性を実現する方法の1つは、コードを可能な限り再利用して、常にさまざまな場合にテストされるようにすることです。しかし、これは方法の1つにすぎません。もう1つは、OOPを使用することです。
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MQL5入門(第2部):定義済み変数、共通関数、制御フロー文の操作

MQL5入門(第2部):定義済み変数、共通関数、制御フロー文の操作

連載第2部の光り輝く旅に出かけましょう。これらの記事は単なるチュートリアルではなく、プログラミング初心者と魔法使いが共に集う魔法の世界への入り口です。この旅を本当に魔法のようなものにしているのは何でしょうか。連載第2部は、複雑な概念を誰にでも理解できるようにした、さわやかなシンプルさが際立っています。読者の質問にお答えしながら、双方向的に私たちと関わることで、充実した個別学習体験をお約束します。MQL5を理解することが誰にとっても冒険となるようなコミュニティを作りましょう。魔法の世界へようこそ。
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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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ボラティリティベースの取引システムの構築と最適化の方法(チャイキンボラティリティ - CHV)

ボラティリティベースの取引システムの構築と最適化の方法(チャイキンボラティリティ - CHV)

この記事では、チャイキンボラティリティ(CHV、Chaikin Volatility)という名前の、ボラティリティに基づく後1つの指標を提供します。カスタム指標の使用方法と構築方法を確認した後、カスタム指標の構築方法を理解します。使用できるいくつかの簡単な戦略を共有し、どちらがより優れているかを理解するためにテストします。