MQL5プログラミング記事

この記事では、前回に引き続き、日常的な取引指標を「新しい」視点で見ていくことをテーマとします。今回は、自然変換の水平合成を取り扱いますが、これに最適な指標は、今回取り上げた内容を拡大したもので、二重指数移動平均(DEMA)です。

この記事では、細菌走化性最適化(BCO)アルゴリズムのオリジナルバージョンとその改良版を紹介します。新バージョン「BCOm」では、細菌の移動メカニズムを簡素化し、位置履歴への依78ytf存を軽減するとともに、計算負荷の大きかった元のバージョンに比べて、より単純な数学的手法を採用しています。この記事では両者の違いを詳しく検討し、とくにBCOmの特徴に焦点を当てます。また、テストを実施し、その結果をまとめます。

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。

詳細なステップバイステップのアプローチで拡張履歴管理EX5ライブラリを作成し、MQL5を使用してクローズされたポジション、注文、取引履歴を取得、処理、分類、並べ替え、分析、管理する方法を学びます。

これで、リプレイ/シミュレーションシステムで使用するEAの作成を開始できます。ただし、行き当たりばったりの解決策ではなく、何か改善策が必要です。にもかかわらず、最初の複雑さに怯んではなりません。どこかで始めることが重要で、そうでなければ、その課題を克服しようともせずに、その難しさを反芻してしまうことになります。それこそがプログラミングの醍醐味であり、学習、テスト、徹底的な研究を通じて障害を克服することです。

この記事では、動的なロットスケーリングを採用したMQL5のグリッドトレーディングエキスパートアドバイザー(EA)を構築します。戦略の設計、コードの実装、バックテストのプロセスについて詳しく解説します。最後に、自動売買システムを最適化するための重要な知見とベストプラクティスを共有します。

Transformerアーキテクチャに基づくモデルは高い効率を示しますが、その使用は、訓練段階と運転中の両方で高いリソースコストによって複雑になります。この記事では、このようなモデルのメモリ使用量を削減するアルゴリズムを紹介します。

パラボリックSAR (Stop-and-Reversal)は、トレンドの確認と終了点を示す指標です。トレンドの見極めが遅れるため、その主な目的は、ポジションのトレーリングストップロスを位置づけることです。ウィザードで組み立てられるエキスパートアドバイザー(EA)のカスタムシグナルクラスを活用して、本当にEAのシグナルとして使えるかどうか調べてみました。

MetaTrader 5口座の取引履歴を処理するために、MQL5ソースコード内で「History Manager EX5」ライブラリを簡単にインポートして活用する方法を、本連載の最終回となるこの記事で解説します。MQL5ではシンプルな1行の関数呼び出しで、取引データの管理や分析を効率的におこなうことが可能です。さらに、取引履歴の分析スクリプトを複数作成する方法や、実用的なユースケースとして、価格ベースのエキスパートアドバイザー(EA)の開発方法についても学んでいきます。このEAは、価格データとHistory Manager EX5ライブラリを活用し、過去のクローズ済み取引に基づいて取引判断をおこない、取引量の調整やリカバリーストラテジーの実装をおこないます。

前回の記事では、Decision Transformer法と、そこから派生したいくつかのアルゴリズムについて説明しました。さまざまな目標設定手法で実験しました。実験では、さまざまな方法で目標を設定しましたが、それ以前に通過した軌跡に関するモデルの研究は、常に私たちの関心の外にありました。この記事では、このギャップを埋める手法を紹介したいと思います。

この記事では、条件付き異分散性(GARCH)という非線形モデルの特性について説明します。また、このモデルを基に、一歩先のボラティリティを予測するためのiGARCHインジケーターを構築しました。モデルのパラメータ推定には、ALGLIB数値解析ライブラリを使用しています。

SMC（Smart Money Concepts、スマートマネーコンセプト）のOB（Order Blocks、注文ブロック）、BOS（Break of Structure、ブレイクオブストラクチャ）、FVG（Fair Value Gaps、公正価格ギャップ）を1つの強力なEAに統合することで、取引をさらに進化させることができます。自動モードで戦略を実行することも、特定のSMCコンセプトだけを使用することも可能で、柔軟かつ精度の高い取引が実現します。

取引量分析と機械学習技術、特にLSTMニューラルネットワークを組み合わせたアルゴリズム取引システムです。価格変動を中心に据えた従来の取引アプローチとは異なり、このシステムは市場の動きを予測するために取引量パターンとその導関数を重視します。この方法論には、取引量導関数分析（一次導関数および二次導関数）、取引量パターンのLSTM予測、および従来のテクニカル指標という3つの主要コンポーネントが組み込まれています。

この記事では、2進数遺伝的アルゴリズムやその他の集団アルゴリズムで使用されるさまざまな手法を探ります。選択、交叉、突然変異といったアルゴリズムの主な構成要素と、それらが最適化に与える影響について見ていきます。さらに、データの表示手法と、それが最適化結果に与える影響についても研究します。

今日は、MQL5を使って複数の戦略をエキスパートアドバイザー(EA)に組み込む可能性を探ります。EAは、指標やスクリプトよりも幅広い機能を提供し、変化する市場環境に適応できる、より洗練された取引アプローチを可能にします。詳しくは、この記事のディスカッションをご覧ください。

この記事では、時系列データを使用して価格パターンを検索するメソッドの開発に着手します。パターンには、どのようなタイプのパターンにも共通する、一定のパラメータセットがあります。この種のデータはすべて、基となる抽象パターンのオブジェクトクラスに集約されます。今回は、抽象パターンクラスとピンバーパターンクラスを作成します。

この記事では、プロジェクトベースのアプローチを使用してRSIベースのエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法に焦点を当て、MQL5の組み込みインジケーターの活用方法を紹介します。RSI値を取得して活用し、流動性スイープに対応し、チャートオブジェクトを使用して取引の視覚化を強化する方法を学びます。さらに、パーセンテージベースのリスク設定、リスク報酬比率の実装、利益確保のためのリスク修正など、効果的なリスク管理についても解説します。

私たちのコミュニティがAIをあらゆる形態で活用した信頼性の高い取引戦略を構築しようとする努力を、静かに蝕んでいる強力で広範な力があります。本稿では、私たちが直面している問題の一部は、「ベストプラクティス」に盲目的に従うことに根ざしていることを明らかにします。読者に対して、実際の市場に基づくシンプルな証拠を提供することで、なぜそのような行動を避け、むしろドメイン固有のベストプラクティスを採用すべきかを論理的に示します。これによって、私たちのコミュニティがAIの潜在的な可能性を回復するチャンスを少しでも持てるようになるのです。

本記事では、Envelopes Trend取引戦略と統合されたZone Recoveryシステムを開発します。RSI (Relative Strength Index)とEnvelopesインジケーターを用いて取引を自動化し、損失を抑えるリカバリーゾーンを効果的に管理するためのアーキテクチャを詳述します。実装とバックテストを通じて、変動する市場環境に対応できる効果的な自動取引システムの構築方法を示します。

経済指標カレンダーのデータは、デフォルトではストラテジーテスターのエキスパートアドバイザー(EA)でテストすることはできません。この制限を回避するために、データベースがどのように役立つかを考察します。そこでこの記事では、SQLiteデータベースを使用して経済指標カレンダーのニュースをアーカイブし、ウィザードで組み立てられたEAがこれを使用して売買シグナルを生成できるようにする方法を探ります。

このディスカッションでは、既存のダイアログライブラリを慎重に拡張して、テーマ管理ロジックを組み込みます。さらに、管理パネルプロジェクトで使用されるCDialog、CEdit、およびCButtonクラスにテーマ切り替えのメソッドを統合します。さらに洞察力のある視点については、引き続きお読みください。

機械学習モデルを使用する際は、学習・検証・テストに使用するデータの一貫性を確保することが重要です。この記事では、MQL5の外部（多くの学習がおこなわれる環境）とMQL5内部の両方で同じデータを利用できるようにするため、MQL5で独自のPandasライブラリを作成します。

この記事では、ツリーモデルの構築における量子化の理論的な応用を考察し、CatBoostに実装された量子化手法を紹介します。複雑な数式は使用しません。

本連載では、古典的な取引戦略を実証的に分析し、AIを用いてそれらの改善が可能かどうかを検証します。本日の議論では、線形判別分析モデルを用いて高値更新と安値更新の予測に挑戦します。

本記事では、ChatGPTを統合したMQL5プログラムを拡張し、改良されたテキストレンダリングにより複数行入力の制限を克服します。さらに、AES256暗号化およびZIP圧縮で保存された永続的なチャット履歴をナビゲートするサイドバーを導入し、チャートデータの統合による初期売買シグナルの生成もおこないます。

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。

本日は、Last価格に基づくシミュレーションを妨げていた制限を取り除き、このタイプのシミュレーションに特化した新しいエントリポイントをご紹介します。操作の仕組みはすべて、FOREX市場の原理に基づいています。この手順の主な違いは、BidシミュレーションとLastシミュレーションの分離です。ただし、時間をランダム化し、C_Replayクラスに適合するように調整するために使用された方法は、両方のシミュレーションで同じままであることに注意することが重要です。これは良いことです。特にティック間の処理時間に関して、一方のモードを変更すれば、もう一方のモードも自動的に改善されるからです。