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
ニューラルネットワークが簡単に（第41回）：階層モデル
この記事では、複雑な機械学習問題を解決するための効果的なアプローチを提供する階層的訓練モデルについて説明します。階層モデルはいくつかのレベルで構成され、それぞれがタスクの異なる側面を担当します。
MetaTrader 5で隠れマルコフモデルを統合する
この記事では、Pythonを使用して学習した隠れマルコフモデルをMetaTrader 5アプリケーションに統合する方法を示します。隠れマルコフモデルは、時系列データをモデル化するために使用される強力な統計的ツールであり、モデル化されるシステムは観測不可能な（隠れた）状態によって特徴付けられます。HMMの基本的な前提は、ある時刻にある状態にある確率は、その前のタイムスロットにおけるプロセスの状態に依存するということです。
MQL5の圏論（第18回）：ナチュラリティスクエア（自然性の四角形）
この記事では、圏論の重要な柱である自然変換を紹介します。一見複雑に見える定義に注目し、次に本連載の「糧」であるボラティリティ予測について例と応用を掘り下げていきます。
DoEasy - コントロール(第4部):パネルコントロールとPadding and Dockパラメータ
今回は、Paddingパラメータ（要素の四辺の内部インデント／マージン）とDockパラメータ（コンテナ内のオブジェクトの配置方法）の扱いを実装します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第10回）：型破りなRBM
制限ボルツマンマシン（Restrictive Boltzmann Machine、RBM）は、基本的なレベルでは、次元削減による教師なし分類に長けた2層のニューラルネットワークです。その基本原理を採用し、常識にとらわれない方法で設計し直して訓練すれば有用なシグナルフィルタが得られるかどうかを検証します。
チャート上で取引を視覚化する（第1回）：分析期間の選択
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。
MQL5での取引戦略の自動化（第4回）：Multi-Level Zone Recoveryシステムの構築
この記事では、RSI（相対力指数）を活用して取引シグナルを生成する、MQL5によるMulti-Level Zone Recoveryシステムの開発について解説します。本システムでは、各シグナルインスタンスを動的に配列構造に追加し、Zone Recoveryロジックの中で複数のシグナルを同時に管理することが可能になります。このアプローチにより、スケーラブルかつ堅牢なコード設計を維持しながら、複雑な取引管理シナリオに柔軟かつ効果的に対応できる方法を紹介します。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第3回）：Analytics Master EA
シンプルな取引スクリプトから完全に機能するエキスパートアドバイザー(EA)に移行することで、取引エクスペリエンスが大幅に向上します。チャートを自動で監視し、バックグラウンドで重要な計算を実行し、さらに2時間ごとに定期的な更新を提供するシステムを想像してみてください。このEAは、的確な取引判断を下すために不可欠な主要指標を分析し、常に最新の情報を取得して戦略を効果的に調整できるようにします。
分析型ボリュームプロファイル取引(AVPT)：流動性アーキテクチャ、市場メモリ、アルゴリズム実行
分析型ボリュームプロファイル取引(AVPT, Analytical Volume Profile Trading)は、流動性構造と市場記憶がプライスアクションに与える影響を分析し、機関投資家のポジション構築や出来高駆動の構造をより深く理解する手法です。POC、HVN、LVN、バリューエリアを可視化することで、受容、拒否、アンバランスゾーンを高い精度で特定できます。
取引におけるニューラルネットワーク：点群用Transformer (Pointformer)
この記事では、点群におけるオブジェクト検出問題を解決するためのアテンションを用いたアルゴリズムについて解説します。点群におけるオブジェクト検出は、多くの現実世界の応用において極めて重要です。
MQL5入門（第16回）：テクニカルチャートパターンを使用したエキスパートアドバイザーの構築
本記事では、初心者向けにMQL5エキスパートアドバイザー(EA)の構築方法を紹介します。このEAは、クラシックなテクニカルチャートパターンである三尊を識別し、取引をおこないます。記事では、プライスアクションを用いたパターン検出方法、チャートへの描画、エントリー・ストップロス・テイクプロフィットの設定、さらにそのパターンに基づく取引実行の自動化について解説します。
アルゴリズム取引のリスクマネージャー
本稿の目的は、リスクマネージャーを利用する必要性を証明し、アルゴリズム取引におけるリスク管理の原則を別クラスで実践することで、金融市場におけるデイ取引と投資におけるリスク標準化アプローチの有効性を誰もが検証できるようにすることです。この記事では、アルゴリズム取引用のリスクマネージャークラスを作成します。これは、手動取引のリスクマネージャーの作成について述べた前回の記事の論理的な続きです。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第19回）：ベイズ推定
ベイズ推定とは、新しい情報が入手可能になったときに確率仮説を更新するためにベイズの定理を採用することです。これは直感的に時系列分析への適応につながるので、シグナルだけでなく、資金管理やトレーリングストップのためのカスタムクラスを構築する際に、これをどのように利用できるか見てみましょう。
ニューラルネットワークが簡単に（第64回）：ConserWeightive Behavioral Cloning (CWBC)法
以前の記事でおこなったテストの結果、訓練された戦略の最適性は、使用する訓練セットに大きく依存するという結論に達しました。この記事では、モデルを訓練するための軌道を選択するための、シンプルかつ効果的な手法を紹介します。
ニューラルネットワークが簡単に（第45回）：状態探索スキルの訓練
明示的な報酬関数なしに有用なスキルを訓練することは、階層的強化学習における主な課題の1つです。前回までに、この問題を解くための2つのアルゴリズムを紹介しましたが、環境調査の完全性についての疑問は残されています。この記事では、スキル訓練に対する異なるアプローチを示します。その使用は、システムの現在の状態に直接依存します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第09回）：K平均法とフラクタル波の組み合わせ
K平均法では、まず無作為に生成されたクラスタ重心を使用するデータセットのマクロビューに焦点を当てたプロセスとしてデータポイントを集団化するアプローチを採用し、その後ズームインしてこれらの重心を調整してデータセットを正確に表現します。これを見て、その使用例をいくつか活用していきます。
ソケットを使ったツイッターのセンチメント分析
この革新的な取引ボットは、MetaTrader 5とPythonを統合し、リアルタイムのソーシャルメディアセンチメント分析を活用して自動売買の意思決定をおこないます。特定の金融商品に関連するツイッターのセンチメントを分析することで、ボットはソーシャルメディアのトレンドを実用的な取引シグナルに変換します。ソケット通信によるクライアントサーバーアーキテクチャを採用しており、MT5の取引機能とPythonのデータ処理能力とのシームレスな相互作用を実現しています。
時間、価格、ボリュームに基づいた3Dバーの作成
この記事では、多変量3D価格チャートとその作成方法について詳しく説明します。また、3Dバーが価格反転をどのように予測するか、PythonとMetaTrader 5を使ってリアルタイムでこれらのボリュームバーをプロットする方法についても考察します。
リプレイシステムの開発—市場シミュレーション（第7回）：最初の改善（II）
前回の記事では、可能な限り最高の安定性を確保するために、レプリケーションシステムにいくつかの修正を加え、テストを追加しました。また、このシステムのコンフィギュレーションファイルの作成と使用も開始しました。
データサイエンスとML（第41回）：YOLOv8を用いた外国為替および株式市場のパターン検出
金融市場でパターンを検出するのは、チャート上の内容を確認する必要があるため困難ですが、これは画像の制限によりMQL5では実行が困難です。この記事では、最小限の労力でチャート上のパターンを検出するのに役立つ、Pythonで作成された適切なモデルについて説明します。
MVCデザインパターンとその可能なアプリケーション(第2部): 3つのコンポーネント間の相互作用の図
本稿は、前の記事で説明したMQLプログラムのMVCパターンのトピックの続きです。この記事では、パターンの3つのコンポーネント間の可能な相互作用の図を検討します。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第16部）：Web上のデータにアクセスする(II)
Webからエキスパートアドバイザー(EA)にデータを入力する方法はそれほど明らかにはわかりません。MetaTrader 5が提供するすべての可能性を理解しなければ、そう簡単にはいきません。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第6回）：Mean Reversion Signal Reaper
いくつかの概念は一見するとシンプルに思えるかもしれませんが、実際にそれを形にするのは想像以上に難しいことがあります。この記事では、平均回帰(Mean Reversion)戦略を用いて市場を巧みに分析するエキスパートアドバイザー(EA)の自動化に取り組んだ、革新的なアプローチをご紹介します。この魅力的な自動化プロセスの奥深さを、一緒に紐解いていきましょう。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第78部): ライブラリのアニメーションの原則イメージスライス
この記事では、ライブラリの一部で使用されるアニメーションの原則を定義します。また、画像の一部をコピーして指定したフォームオブジェクトの場所に貼り付け、画像が重ねられるフォームの背景の一部を保存して復元するクラスを開発します。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第2回）：取引戦略の仮想ポジションへの移行
複数の戦略を並行して動作させる多通貨エキスパートアドバイザー(EA)の開発を続けましょう。マーケットポジションを建てることに関連するすべての作業を、戦略レベルから、戦略を管理するEAのレベルに移してみましょう。戦略自体は、マーケットポジションを持つことなく、仮想の取引のみをおこないます。
MQL5での取引戦略の自動化（第10回）：トレンドフラットモメンタム戦略の開発
この記事では、「トレンドフラットモメンタム(Trend Flat Momentum)戦略」のためのエキスパートアドバイザー(EA)をMQL5で開発します。移動平均線のクロスオーバーに、RSI（相対力指数）とCCI（商品チャネル指数）といったモメンタム系のフィルターを組み合わせて、トレードシグナルを生成します。また、バックテストの方法や、実運用でのパフォーマンス向上のための改善案についても取り上げます。
初心者からエキスパートへ：Reporting EA - ワークフローの設定
ブローカーは、多くの場合、あらかじめ定められたスケジュールに基づいて取引口座のレポートを定期的に提供します。これらの企業はAPI技術を通じて顧客の口座活動や取引履歴にアクセスできるため、取引パフォーマンスのレポートを代わりに生成することが可能です。同様に、MetaTrader 5ターミナルも詳細な取引履歴を保存しており、MQL5を利用することで完全にカスタマイズされたレポートの作成や、個別に設定した配信方法の定義が可能です。
ラリー・ウィリアムズ/ja/『市場/ja/秘密』（第9回）：利益につながるパターン
ラリー・ウィリアムズ/ja/短期取引パターンに関する実証研究です。定番/ja/パターンをMQL5で自動化し、実際/ja/市場データでテストし、そ/ja/一貫性、収益性、および実運用上/ja/有用性を評価します。
初心者のためのMQL5によるSP500取引戦略
MQL5を活用してS&P500指数を正確に予測する方法をご紹介します。古典的なテクニカル分析とアルゴリズム、そして長年の経験に裏打ちされた原理を組み合わせることで、安定性を高め、確かな市場洞察力を得られます。
グラフ理論：ダイクストラ法を取引に適用する
ダイクストラ法は、グラフ理論における古典的な最短経路探索手法であり、市場ネットワークをモデル化することで取引戦略の最適化に応用できます。トレーダーは、ローソク足チャート上の価格データをグラフとして扱い、最も効率的な「経路」を見つけるためにダイクストラ法を使用できます。
機械学習の限界を克服する（第3回）：既約誤差に関する新たな視点
本記事では、モデルがおこなうすべての予測に密かに影響を与える、隠れた幾何学的誤差の源に新たな視点を提供します。取引における機械学習予測の評価方法と活用法を再考することで、従来見過ごされてきたこの視点が、より鋭い意思決定、より高いリターン、そして、すでに理解していると思っていたモデルをより賢く活用する道を開くことを示します。
人工散布アルゴリズム(ASHA)
この記事では、一般的な最適化問題を解決するために開発された新しいメタヒューリスティック手法、人工散布アルゴリズム(ASHA: Artificial Showering Algorithm)を紹介します。ASHAは、水の流れと蓄積のプロセスをシミュレーションすることで、各リソース単位（水）が最適解を探索する「理想フィールド」という概念を構築します。本稿では、ASHAがフローと蓄積の原理をどのように適応させ、探索空間内でリソースを効率的に割り当てるかを解説し、その実装およびテスト結果を紹介します。
古典的な戦略を再構築する（第10回）：AIはMACDを強化できるか？
MACDインジケーターを経験的に分析し、インジケーターを含む戦略にAIを適用することで、EURUSDの予測精度が向上するかどうかをテストします。さらに、インジケーター自体が価格より予測しやすいのか、またインジケーターの値が将来の価格水準を予測できるのかも同時に評価します。これにより、AI取引戦略にMACDを統合することに投資する価値があるかどうかを判断するための情報を提供します。
DoEasy-コントロール（第20部）：SplitContainer WinFormsオブジェクト
今回の記事では、MS Visual StudioツールキットからSplitContainerコントロールの開発を開始します。このコントロールは、垂直または水平の可動セパレータで区切られた2つのパネルで構成されています。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第10回）：External Flow (II) VWAP
私たちの総合ガイドで、VWAPの力を完全にマスターしましょう。MQL5とPythonを活用して、VWAP分析を取引戦略に統合する方法を学びます。市場に対する洞察を最大限に活かし、より良い取引判断を下せるようになりましょう。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第18回）：ティックそしてまたティック(II)
明らかに、現在の指標は1分足を作成するのに理想的な時間からは程遠いです。それが最初に修正することです。同期の問題を解決するのは難しくありません。難しそうに思えるかもしれませんが、実際はとても簡単です。前回の記事の目的は、チャート上の1分足を作成するために使用されたティックデータを気配値ウィンドウに転送する方法を説明することであったため、必要な修正はおこないませんでした。
母集団最適化アルゴリズム：社会集団の進化(ESG)
多母集団アルゴリズムの構成原理を考えます。この種のアルゴリズムの一例として、新しいカスタムアルゴリズムであるESG (Evolution of Social Groups)を見てみましょう。このアルゴリズムの基本概念、母集団相互作用メカニズム、利点を分析し、最適化問題におけるパフォーマンスを検証します。
MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第7回）：チャート上のインジケーター自動化のためのコマンド解析
この記事では、TelegramコマンドをMQL5と統合して、取引チャートへのインジケーターの追加を自動化する方法について解説します。ユーザーからのコマンドを解析し、MQL5で実行し、インジケーターベースの取引を円滑におこなうためのシステムをテストするプロセスについて説明します。