MQL5プログラミング記事
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。
新着記事をフォローして、フォーラムでディスカッションしてください。
新しい記事を追加
取引の機会を逃しています。
- 無料取引アプリ
- 8千を超えるシグナルをコピー
- 金融ニュースで金融マーケットを探索
MQL5の圏論（第5回）等化子
圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
MLモデルとストラテジーテスターの統合（結論）：価格予測のための回帰モデルの実装
この記事では、決定木に基づく回帰モデルの実装について説明します。モデルは金融資産の価格を予測しなければなりません。すでにデータを準備し、モデルを訓練評価し、調整最適化しました。ただし、このモデルはあくまで研究用であり、実際の取引に使用するものではないことに留意する必要があります。
ウィリアム・ギャンの手法（第2回）：ギャンスクエアインジケーターの作成
ギャンのSquare of 9に基づいて、時間と価格を2乗したインジケーターを作成します。コードを準備し、プラットフォームで異なる時間間隔でインジケーターをテストします。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第50回）：Awesome Oscillator
Awesome Oscillatorは、モメンタム（勢い）を測定するために使用されるビル・ウィリアムズのインジケーターの一つです。複数のシグナルを生成できるため、以前の記事と同様に、MQL5ウィザードクラスとアセンブリを活用して、パターンベースでこれらを確認します。
DoEasy - コントロール（第26部）：ToolTip WinFormsオブジェクトの最終確認とProgressBarの開発開始
今回は、ツールチップコントロールの開発を完了し、ProgressBar WinFormsオブジェクトの開発を開始します。オブジェクトで作業しながら、コントロールやそのコンポーネントをアニメーション化するための普遍的な機能を開発する予定です。
古典的な戦略を再構築する（第11回）：移動平均クロスオーバー(II)
移動平均とストキャスティクスオシレーターは、トレンドに従う取引シグナルを生成するために使用できます。ただし、これらのシグナルは価格変動が発生した後にのみ観察されます。AIを使用することで、テクニカルインジケーターに内在するこの遅れを効果的に克服できます。この記事では、既存の取引戦略を改善できるような、完全に自律的なAI搭載のエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法を説明します。最も古い取引戦略であっても、改善することは可能です。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第94部): 複合グラフィカルオブジェクトの移動と削除
本稿では、さまざまな複合グラフィカルオブジェクトイベントの開発を開始します。また、複合グラフィカルオブジェクトの移動と削除についても部分的に検討します。実際、ここでは、前の記事で実装したものを微調整します。
DoEasy - コントロール（第5部）：WinForms基本オブジェクト、Panelコントロール、AutoSizeパラメータ
本稿では、すべてのライブラリWinFormsオブジェクトの基本オブジェクトを作成し、Panel WinFormsオブジェクトのAutoSizeプロパティ（オブジェクトの内部コンテンツに合わせた自動サイズ変更）の実装を開始する予定です。
ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン（第3回）：振る舞いパターン1
デザインパターンの新しい記事として、その1タイプである振る舞いパターンを取り上げ、作成されたオブジェクト間の通信を効果的に構築する方法について説明します。これらの振る舞いパターンを完成させることで、再利用可能かつ拡張可能で、テストされたソフトウェアをどのように作成し、構築できるかを理解できるようになります。
データサイエンスとML（第30回）：株式市場を予測するパワーカップル、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
本稿では、株式市場予測における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の動的統合を探求します。CNNのパターン抽出能力と、RNNの逐次データ処理能力を活用します。この強力な組み合わせが、取引アルゴリズムの精度と効率をどのように高めることができるかを見てみましょう。
DoEasyライブラリのグラフィックス（第98部）：拡張された標準グラフィカルオブジェクトのピボットポイントの移動
本稿では、拡張された標準グラフィカルオブジェクトの開発を継続し、グラフィカルオブジェクトのピボットポイントの座標を管理するためのコントロールポイントを使用して、複合グラフィカルオブジェクトのピボットポイントを移動する機能を作成します。
プログラミングパラダイムについて（第1部）：プライスアクションエキスパートアドバイザー開発の手続き型アプローチ
プログラミングパラダイムとMQL5コードへの応用について学びます。この記事では、手続き型プログラミングの具体的な方法について、実践的な例を通して説明します。EMA指標とローソク足の価格データを使って、プライスアクションエキスパートアドバイザー(EA)を開発する方法を学びます。さらに、この記事では関数型プログラミングのパラダイムについても紹介しています。
ニュース取引が簡単に（第6回）：取引の実施(III)
この記事では、IDに基づいて個々のニュースイベントをフィルターする関数を実装します。さらに、以前のSQLクエリを改善し、追加情報が提供されたり、クエリの実行時間が短縮されるようになります。さらに、これまでの記事で作成したコードを機能的なものにします。
取引システムの構築（第5回）：構造化された取引決済による利益管理
利益目標まであとわずかというところで価格が反転し、ストップロスにかかってしまう。トレーリングストップによって建値で決済された直後に、市場が元の方向へ大きく動き、当初の目標を超えていく。多くのトレーダーにとって、これはおなじみの悩みでしょう。本記事では、異なるリスクリワードレシオ(RRR)で複数のエントリーを配置する手法に焦点を当て、利益を体系的に確保しながら、全体のリスク曝露を抑えるアプローチを解説します。
時系列分類問題における因果推論
この記事では、機械学習を用いた因果推論の理論と、Pythonによるカスタムアプローチの実装について見ていきます。因果推論と因果思考は哲学と心理学にルーツを持ち、現実を理解する上で重要な役割を果たしています。
初心者からプロまでMQL5をマスターする（第5回）：基本的な制御フロー演算子
この記事では、プログラムの実行フローを変更するために使用される主要な演算子（条件文、ループ、switch文）について説明します。これらの演算子を利用することで、作成する関数がより「インテリジェント」に動作できるようになります。
初心者からエキスパートへ：MQL5を使ったアニメーションニュース見出し(II)
本日は、外部ニュースAPIを統合し、News Headline EAの見出し取得元として活用する新たなステップに進みます。このフェーズでは、既存の大手ニュースソースから新興の情報源まで幅広く取り上げ、それぞれのAPIに効果的にアクセスする方法を学びます。さらに、取得したデータをパースし、エキスパートアドバイザー(EA)内での表示に最適化された形式へ変換する手法についても解説します。ニュース見出しや経済指標カレンダーをチャート上に直接表示できることには、大きなメリットがあります。コンパクトで邪魔にならないインターフェースを通じて、取引中でも効率的に情報を確認できるようになるのです。
ニューラルネットワークが簡単に（第40回）：大量のデータでGo-Exploreを使用する
この記事では、長い訓練期間に対するGo-Exploreアルゴリズムの使用について説明します。訓練時間が長くなるにつれて、ランダムな行動選択戦略が有益なパスにつながらない可能性があるためです。
ニューラルネットワークが簡単に（第62回）：階層モデルにおけるDecision Transformerの使用
最近の記事で、Decision Transformerを使用するためのいくつかの選択肢を見てきました。この方法では、現在の状態だけでなく、以前の状態の軌跡や、その中でおこなわれた行動も分析することができます。この記事では、階層モデルにおけるこの方法の使用に焦点を当てます。
母集団最適化アルゴリズム：細菌採餌最適化-遺伝的アルゴリズム(BFO-GA)
本稿では、細菌採餌最適化(BFO)アルゴリズムのアイデアと遺伝的アルゴリズム(GA)で使用される技術を組み合わせ、ハイブリッドBFO-GAアルゴリズムとして最適化問題を解くための新しいアプローチを紹介します。最適解を大域的に探索するために細菌の群れを使い、局所最適解を改良するために遺伝的演算子を使用します。元のBFOとは異なり、細菌は突然変異を起こし、遺伝子を受け継ぐことができるようになっています。
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第4部）：シンプルなグリッド戦略の最適化（I）
この第4部では、以前に開発したシンプルヘッジとシンプルグリッドエキスパートアドバイザー(EA)を再考します。最適な戦略の使用を目指し、数学的分析と総当り攻撃アプローチを通じてシンプルグリッドEAを改良することに焦点を移します。戦略の数学的最適化について深く掘り下げ、後の回でコーディングに基づく最適化を探求するための舞台を整えます。
PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング（第3回）：価格の角度(2)極座標
この記事では、あらゆる市場における価格レベルの変化を、それに対応する角度の変化へと変換する2回目の試みをおこないます。今回は、前回よりも数学的に洗練されたアプローチを採用しました。得られた結果は、アプローチを変更した判断が正しかった可能性を示唆しています。本日は、どの市場を分析する場合でも、極座標を用いて価格レベルの変化によって形成される角度を意味のある方法で計算する方法についてご説明します。
ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第8回）：ボラティリティ、ストラクチャー、時間フィルターの組み合わせ
MQL5における、ラリー・ウィリアムズに着想を得たボラティリティブレイクアウト型エキスパートアドバイザーの構築についての詳細な解説です。本手法は、スイング構造、ボラティリティベースのエントリー、曜日フィルター、時間フィルター、柔軟なリスク管理を組み合わせ、完全な実装と再現性のあるテスト環境を備えています。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第11回）：シミュレーターの誕生（I）
バーを形成するデータを使うためには、リプレイをやめてシミュレーターの開発に着手しなければなりません。難易度が最も低い1分バーを使用します。
MetaTrader 5機械学習の設計図（第2回）：機械学習のための金融データのラベリング
本連載「機械学習の設計図」の第2回では、単純なラベル付けがなぜモデルを誤った方向に導いてしまうのか、そしてトリプルバリア法やトレンドスキャン法といった高度な手法をどのように適用すれば、リスクを考慮した堅牢なターゲットを定義できるのかをご紹介します。計算負荷の高いこれらの手法を最適化する実践的なPythonコード例も多数取り上げ、市場のノイズに満ちたデータを、現実の取引環境に即した信頼性の高いラベルへと変換する方法を詳しく解説します。
DoEasyライブラリの時系列(第49部): 複数銘柄・複数期間の複数バッファ標準指標
本稿では、ライブラリクラスを改善して、データを表示するために複数の指標バッファを必要とする複数銘柄・複数期間標準指標を開発する機能を実装します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第76部): フォームオブジェクトと事前定義されたカラースキーム
本稿では、さまざまなライブラリGUIデザインテーマの構築の概念について説明し、グラフィック要素クラスオブジェクトの子孫であるフォームオブジェクトを作成し、ライブラリのグラフィカルオブジェクトのシャドウを作成するため、および機能をさらに開発するためのデータを準備します。
インジケーターを便利に扱うためのシンプルなソリューション
この記事では、チャート上からインジケーターの設定を直接変更できるシンプルなパネルの作成方法と、そのパネルをインジケーターに接続するために必要な変更点について解説します。この記事はMQL5初心者向けに書かれています。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第2回）：ネイティブ指標の結合
この記事では、トレンドから外れたシグナルを選別するために、MetaTrader 5指標を活用することに焦点を当てます。前回に引き続き、MQL5コードを使用してアイデアを最終的なプログラムに伝える方法を探っていきます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第30回）：機械学習におけるバッチ正規化のスポットライト
バッチ正規化とは、ニューラルネットワークのような機械学習アルゴリズムに投入するデータの前処理です。これは、アルゴリズムが使用する活性化の種類を常に意識しながらおこなわれます。そこで、エキスパートアドバイザー(EA)を使って、そのメリットを享受するためのさまざまなアプローチを探ります。
ログレコードをマスターする（第1回）：MQL5の基本概念と最初のステップ
新たな旅の始まりへようこそ。この記事は、MQL5言語で開発する方向けに、ログ操作のライブラリを段階的に作成するという特別な連載の最初の記事です。
ニューラルネットワークが簡単に（第24部）：転移学習用ツールの改善
前回の記事では、ニューラルネットワークのアーキテクチャを作成および編集するためのツールを作成しました。今日はこのツールでの作業を続けて、より使いやすくします。これは、私たちのトピックから一歩離れていると思われるかもしれませんが、うまく整理されたワークスペースは、結果を達成する上で重要な役割を果たすと思われないでしょうか。
データサイエンスとML（第36回）：偏った金融市場への対処
金融市場は完全に均衡しているわけではありません。強気の市場もあれば、弱気の市場もあり、どちらの方向にも不確かなレンジ相場を示す市場もあります。このようなバランスの取れていない情報を用いて機械学習モデルを訓練すると、市場が頻繁に変化するため、誤った予測を導く原因になります。この記事では、この問題に対処するためのいくつかの方法について議論していきます。
MQL5でJanus factorを実装する
ゲイリー・アンダーソンは、「Janus factor」と名付けた理論に基づく市場分析法を開発しました。この理論は、トレンドを明らかにし、市場リスクを評価するために使用できる一連の指標を記述するものです。今回は、これらのツールをMQL5で実装してみます。
ニューラルネットワークが簡単に（第19部）：MQL5を使用したアソシエーションルール
アソシエーションルールの検討を続けます。前回の記事では、このタイプの問題の理論的側面について説明しました。この記事では、MQL5を使用したFPGrowthメソッドの実装を紹介します。また、実装したソリューションを実際のデータを使用してテストします。
母集団最適化アルゴリズム：Stochastic Diffusion Search (SDS)
この記事では、ランダムウォークの原理に基づく非常に強力で効率的な最適化アルゴリズムである確SDS（Stochastic Diffusion Search、確率的拡散探索）について説明します。このアルゴリズムは、複雑な多次元空間で最適解を求めることができ、収束速度が速く、局所極値を避けることができるのが特徴です。