MQL5プログラミング記事

最も強力なプライスアクション分析ツールの一つである「Metrics Board」は、ワンクリックで重要な市場指標を即座に表示し、市場分析を効率化するように設計されています。各ボタンには高値・安値のトレンド分析、出来高、その他の主要な指標の解析といった特定の機能が割り当てられています。このツールは、最も必要なタイミングで正確なリアルタイムデータを提供します。この記事では、その機能についてさらに詳しく掘り下げていきましょう。

ここでは、カスタムイベントがどのようにトリガーされ、指標でどのようにリプレイ/シミュレーションサービスの状態がレポートされるかを見ていきます。

今日は、流動性が低い時間帯に、マウスポインタを使ってバーの残り時間を確認できるようにする作業を引き続き進めていきます。一見すると簡単そうに思えますが、実際にはこの作業には多くの困難が伴います。いくつかの障害を乗り越える必要があるため、このサブシリーズの最初のパートをしっかりと理解しておくことが、今後の内容を理解する上で非常に重要です。

この記事では、MQL5における手続き型コーディングからオブジェクト指向プログラミング(OOP)への移行について、REST APIとの統合を中心に説明します。今日は、HTTPリクエスト関数（GETとPOST）をクラスにまとめる方法について説明します。コードのリファクタリングについて詳しく見ていき、孤立した関数をクラスメソッドに置き換える方法を紹介します。記事には実践的な例とテストが含まれています。

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。

これまでは、標準のストラテジーテスター内で最適化タスクを順に自動実行することだけを考えてきました。しかし、もしそれらの実行の合間に、別の手段で得られたデータを処理したいとしたらどうなるでしょうか。ここでは、Pythonで記述されたプログラムによって新たな最適化ステージを作成する機能の追加を試みます。

この記事では、初心者が複数の商品を同時に取引する際のリスクバランスを取るためのスクリプトの実装をゼロから書けるようにします。また、経験豊富なユーザーは、この記事で提案されたオプションに関連して、ソリューションを実行するための新しいアイデアが得られるかもしれません。

この記事では、コードロックを単なるセキュリティメカニズムとしてではなく、複雑な最適化問題を解くためのツールとして再考し、新たな視点から捉えます。セキュリティ装置にとどまらず、最適化への革新的アプローチのインスピレーション源となるコードロックの世界をご紹介します。各ロックが特定の問題の解を表す「ロック」の母集団を作り、機械学習や取引システム開発など様々な分野でこれらのロックを「ピッキング」し、最適解を見つけるアルゴリズムを構築します。

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。

この記事では、多銘柄多期間矢印指標の描画について見ていきます。また、現在のチャートの銘柄/期間と一致しない銘柄/期間で計算された矢印指標のデータを示す矢印を正しく表示するためのクラスメソッドを改善します。

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。

この記事では、テクニカル分析の原理とLSTMニューラルネットワークの構造を統合することで、取引量分析に基づく価格予測の改善可能性を探ります。特に、異常な取引量の検出と解釈、クラスタリングの活用、および機械学習の文脈における取引量に基づく特徴量の作成と定義に注目しています。

引き続き、軌道予測モデルを訓練するアルゴリズムについて説明します。この記事では、「AutoBot」と呼ばれるメソッドを紹介します。

この記事では、多銘柄多期間矢印指標の描画について見ていきます。また、現在のチャートの銘柄/期間と一致しない銘柄/期間で計算された矢印指標のデータを示す矢印を正しく表示するためのクラスメソッドを改善します。

モンテカルロは、ウィザードで組み立てられたエキスパートアドバイザー(EA)における実装を検討するために取り上げる、強化学習の4つ目の異なるアルゴリズムです。ランダムサンプリングに基づいていますが、多様なシミュレーション手法を活用できる点が特徴です。

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。

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。

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。

この記事では、私たちのシステムのシミュレーターの開発を完成させます。ここでの主な目的は、前回の記事で説明したアルゴリズムを設定することです。このアルゴリズムは、ランダムウォークの動きを作り出すことを目的としています。したがって、今日の資料を理解するためには、過去の記事の内容を理解する必要があります。シミュレーターの開発をフォローしていない方は、この一連の流れを最初から読まれることをお勧めします。さもないと、ここで説明されることがわからなくなるかもしれません。

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。

近接方策最適化は、強化学習におけるアルゴリズムの一つで、モデルの安定性を確保するために、しばしばネットワーク形式で非常に小さな増分で方策を更新します。前回の記事と同様に、ウィザードで作成したエキスパートアドバイザー(EA)において、これがどのように役立つかを探ります。

この記事では、自己相関やボラティリティなどの統計手法を用いたMQL5市場レジーム検出システム(Market Regime Detection System)の作成方法を詳述しています。トレンド相場、レンジ相場、ボラティリティの高い相場を分類するためのクラスや、カスタムインジケーターのコードも提供しています。

この記事では、C_Mouseクラスを実装します。このクラスは、最高水準でプログラミングする能力を提供します。しかし、高水準や低水準のプログラミング言語について語ることは、コードに卑猥な言葉や専門用語を含めることではありません。逆です。高水準プログラミング、低水準プログラミングというのは、他のプログラマーが理解しやすいか、しにくいかという意味です。

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。

正則化とは、ニューラルネットワークのさまざまな層全体に適用される離散的な重み付けに比例して、損失関数にペナルティを与える形式です。様々な正則化形式について、ウィザードで組み立てたEAを使ったテスト実行で、この正則化が持つ重要性を見てみます。

前回の記事のテーマを発展させ、より柔軟で機能的なテンプレートを作成することにしました。このテンプレートは、より大きな機能を持ち、フリーランスとして、また外部ソリューションとの統合機能を備えた多通貨多期間EAを開発するためのベースとして効果的に使用することができます。

エキスパートアドバイザー(EA)に統合できる戦略の数は、事実上無限と言えます。しかし、戦略を追加するたびにアルゴリズムの複雑さが増していきます。複数の戦略を組み込むことで、EAは多様な市場環境により柔軟に適応し、収益性を向上させる可能性が高まります。本日は、Trend Constraint EAの機能をさらに強化するための取り組みとして、リチャード・ドンチャンが開発した著名な戦略のひとつを対象に、MQL5を活用する方法をご紹介します。

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。

移動平均線やストキャスティクスは非常に一般的なテクニカル指標ですが、その「遅行性」のために一部のトレーダーから敬遠されがちです。この3部構成のミニシリーズでは、機械学習の3つの主要なアプローチを軸に、この偏見が本当に正当なものなのか、それとも実はこれらの指標に優位性が隠れているのかを検証していきます。検証には、ウィザードで組み立てられたエキスパートアドバイザー(EA)を用います。

カルマンフィルターは、価格変動のノイズを除去して金融時系列の真の状態を推定するために、アルゴリズム取引で用いられる再帰的なアルゴリズムです。新しい市場データに基づいて予測を動的に更新するため、平均回帰のような適応型戦略において非常に有用です。本記事ではまず、カルマンフィルターの計算方法と実装について紹介します。次に、このフィルターをクラシックな平均回帰型の外国為替(FX)戦略に適用する例を示します。最後に、異なる通貨ペアにおいてカルマンフィルターと移動平均を比較し、さまざまな統計分析をおこないます。

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。

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、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。