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。
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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5回）：プレビューの追加
現実的で利用しやすい方法で市場リプレイシステムを実装する方法を開発することができたので、プロジェクトを続けて、リプレイの動作を改善するためのデータを追加してみましょう。
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。
因果推論における時系列クラスタリング
機械学習におけるクラスタリングアルゴリズムは、元データを類似した観察結果を持つグループに分けることができる重要な教師なし学習法です。これらのクラスタを用いることで、特定の市場クラスタを分析したり、新しいデータを基に最も安定したクラスタを探索したり、因果関係を推定したりすることが可能です。本稿では、Pythonによる時系列クラスタリングのための独自の手法を提案します。
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。
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。
ニューラルネットワークが簡単に（第44回）：ダイナミクスを意識したスキルの習得
前回は、様々なスキルを学習するアルゴリズムを提供するDIAYN法を紹介しました。習得したスキルはさまざまな仕事に活用できます。しかし、そのようなスキルは予測不可能なこともあり、使いこなすのは難しくなります。この記事では、予測可能なスキルを学習するアルゴリズムについて見ていきます。
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。
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。
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。
DoEasyライブラリでの価格(第60部): 銘柄ティックデータのシリーズリスト
本稿では、単一銘柄のティックデータを格納するためのリストを作成し、EAでの必要なデータの作成と取得を確認します。さらに、使用される銘柄ごとの個別のティックデータリストでティックデータのコレクションを構成します。
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第46回）：一目均衡表
一目均衡表はトレンド識別システムとして機能する有名な日本の指標です。以前の同様の記事と同様に、パターンごとにこれを調べ、MQL5ウィザードライブラリクラスとアセンブリの助けを借りて、その戦略とテストレポートも評価します。
MQL5での取引戦略の自動化（第8回）：バタフライハーモニックパターンを用いたエキスパートアドバイザーの構築
この記事では、バタフライハーモニックパターンを検出するためのMQL5エキスパートアドバイザー(EA)を構築します。ピボットポイントを特定し、フィボナッチレベルを検証してパターンを確認します。次に、チャート上にパターンを可視化し、確認された際には自動的に取引を実行します。
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。
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。
古典的な戦略を再構築する（第12回）：EURUSDブレイクアウト戦略
MQL5で収益性の高いブレイクアウト取引戦略を構築する挑戦に、ぜひご参加ください。EURUSDペアを選択し、時間枠で価格ブレイクアウトを取引しましたが、私たちのシステムでは偽のブレイクアウトと真のトレンドの始まりを区別するのが難しかったです。そこで、損失を最小限に抑えながら利益を増やすことを目的としたフィルターをシステムに組み込みました。最終的にはシステムを収益性の高いものにし、誤ったブレイクアウトに対する耐性を高めることに成功しました。
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。
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。
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。
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。
DoEasyライブラリの時系列(第57部): 指標バッファデータオブジェクト
本稿では、1つの指標に対して1つのバッファのすべてのデータを含むオブジェクトを開発します。このようなオブジェクトは、指標バッファのシリアルデータを格納するために必要になります。その助けを借りて、任意の指標のバッファデータ、および他の同様のデータを相互に並べ替えて比較できるようになります。
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。
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。
MQL5での価格バーの並べ替え
この記事では、価格バーを並べ替えるアルゴリズムを紹介し、EAの潜在的な購入者を欺くためにストラテジーのパフォーマンスが捏造された事例を認識するために並べ替えテストをどのように使用できるかを詳述します。
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第2回）：USDJPYスキャルピング戦略
今日は私たちと一緒にUSDJPYペアを中心とした取引戦略の構築に挑戦するしましょう。日足のローソク足パターンは、潜在的により強い動きがあるため、日足パターンで形成されるローソク足パターンを取引します。私たちの当初の戦略は利益を生み、これにより獲得した資本を保護するために、戦略を継続的に改良し、安全性をさらに高める努力を続けることができました。
ニューラルネットワークが簡単に（第65回）：Distance Weighted Supervised Learning (DWSL)
この記事では、教師あり学習法と強化学習法の交差点で構築された興味深いアルゴリズムに触れます。
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。
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。
MQL5入門（第14回）：初心者のためのカスタムインジケーター作成ガイド(III)
MQL5でチャートオブジェクトを使ってハーモニックパターンインジケーターを構築する方法を学びましょう。スイングポイントの検出、フィボナッチリトレースメントの適用、そしてパターン認識の自動化について解説します。
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。
