MQL5プログラミング記事

本記事では、MQL5を使用してマルチレベルのグリッド取引システムEAを開発し、グリッド取引戦略の背後にあるアーキテクチャとアルゴリズム設計に焦点を当てます。複数層にわたるグリッドロジックの実装と、市場のさまざまな状況に対応するためのリスク管理手法について探ります。最後に、自動売買システムの構築・テスト・改善をおこなうための詳細な説明と実践的なヒントを提供します。

独立したEAについて考えてみましょう。前回は、リスクとリターンのジオメトリを描くために独立したスクリプトと連携する、指標ベースのEAについて説明しました。今回は、すべての機能を1つのプログラムに統合したMQL5 EAのアーキテクチャについて解説します。

金融市場におけるカオス理論の探究を続けます。今回は通貨やその他の資産の分析への適用性について考えます。

年末が近づくと、多くの長期トレーダーは市場の過去を振り返り、その動きや傾向を分析して、将来の動向を予測しようとします。この記事では、MQL5を用いて長期エントリーの監視をおこなうエキスパートアドバイザー(EA)の開発について解説します。手動取引や自動監視システムの不在によって、長期的な取引チャンスを逃してしまうという課題に取り組むことが本稿の目的です。今回は、特に取引量の多い通貨ペアの一つを例に挙げ、効果的な戦略を立案しながらソリューションを構築していきます。

ボラティリティは、影響力の大きいニュースイベントの周辺でピークに達する傾向があり、大きなブレイクアウトの機会を生み出します。本記事では、カレンダーを基にしたブレイクアウト戦略の実装プロセスについて説明します。カレンダーデータを解釈・保存するためのクラスの作成、これを活用した現実的なバックテストの開発、そして最終的にライブ取引用の実行コードの実装までを一貫して解説します。

本記事では、ダイナミックマルチペアエキスパートアドバイザー(EA)を構築する旅の第3部として、平均回帰戦略とモメンタム戦略の統合に焦点を当てます。価格の平均からの乖離（Zスコア）を検出して取引に活かす方法や、複数の通貨ペアにおけるモメンタムを測定して取引方向を判断する方法について詳しく解説します。

今日は、プログラマーとしての職業生活のさまざまな段階で非常に役立つテクニックを学びます。多くの場合、制限されているのはプラットフォーム自体ではなく、制限について話す人の知識です。この記事では、常識と創造性があれば、クレイジーなプログラムなどを作成することなく、MetaTrader 5 プラットフォームをより面白くて多用途にし、シンプルでありながら安全で信頼性の高いコードを作成できることを説明します。創造力を駆使して、ソース コードを1行も削除したり追加したりすることなく、既存のコードを変更します。

理論的な部分ですでに説明したように、ニューラルネットワークを扱う場合、線形回帰と導関数を使用する必要があります。なぜでしょうか。その理由は、線形回帰は現存する最も単純な公式の1つだからです。本質的に、線形回帰は単なるアフィン関数です。しかし、ニューラルネットワークについて語るとき、私たちは直接線形回帰の効果には興味がありません。この直線を生み出す方程式に興味があるのです。作られた線にはそれほど興味がありません。私たちが理解すべき主要な方程式をご存じですか。ご存じでなければ、この記事を読んで理解することをお勧めします。

MQL5のコードやプロジェクトで、包括的な未決注文管理EX5ライブラリを開発して実装する方法を学びましょう。本記事では、広範な未決注文管理EX5ライブラリを作成する手順を紹介し、それをインポートおよび実装する方法を、取引パネルまたはグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)の構築を通じて解説します。このEA注文パネルを使用すれば、チャートウィンドウ上のGUIから、指定されたマジックナンバーに関連する未決注文を直接オープン、監視、削除することが可能です。

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。

C_Mouseクラスを改良した後は、分析のためのまったく新しいフレームワークを作るためのクラスを作ることに集中しましょう。この新しいクラスを作るのに、継承やポリモーフィズムは使用しません。その代わりに、価格線に新しいオブジェクトを追加します。それがこの記事でやろうとしていることです。次回は、分析結果を変更する方法について見るつもりです。これらはすべて、C_Mouseクラスのコードを変更することなくおこなわれます。実際には、継承やポリモーフィズムを使用すれば、もっと簡単に実現できるでしょう。しかし、同じ結果を得る方法は他にもあります。

前回の記事では、OBJ_CHARTで使用するテンプレートデータの操作方法について解説しました。ただし、あの記事ではトピックの概要に焦点を当て、詳細な部分には触れていませんでした。これは、説明をよりシンプルにするために、非常に簡略化された手法を用いたからです。物事は一見シンプルに見えることが多いですが、実際にはそうではないケースもあり、全体を正確に理解するためには、まず最も基本的な部分をしっかり押さえる必要があります。

これまでの作業では、常に環境の現状を評価しました。同時に、指標の変化のダイナミクスは常に「舞台裏」にとどまっていました。この記事では、連続する2つの環境状態間のデータの直接的な変化を評価できるアルゴリズムを紹介したいと思います。

この記事では、動物の群れ行動のユニークな例に基づいたボイドアルゴリズムについて考察しています。その結果、ボイドアルゴリズムは、「群知能（Swarm Intelligence）」の名の下に統合されたアルゴリズム群全体の基礎となった。

この記事では、14期間および50期間の移動平均クロスオーバーをシグナルとして使用し、14期間RSIフィルターで確認するAdaptive Crossover RSI Trading Suiteシステムを開発します。本システムには取引日フィルター、注釈付きのシグナル矢印、監視用のリアルタイムダッシュボードが含まれており、このアプローチにより自動取引の精度と適応性が向上します。

アプリケーションを動作させるために必要なファイルを探すのに時間を浪費していませんか。すべてを実行ファイルに含めてみてはどうでしょうか。そうすれば、ファイルを探す必要がなくなります。多くの人がこのような配布・保管方法を採用していることは知っていますが、少なくとも、実行ファイルの配布や保管に関してはもっと適切な方法があります。ここで紹介する方法は、MQL5だけでなく、MetaTrader 5そのものを優れたアシスタントとして使うことができるので、非常に便利です。しかも、理解するのはそれほど難しくありません。

この記事では、ジョン・ナッシュのゲーム理論、特にナッシュ均衡の取引への応用について詳しく掘り下げます。トレーダーがPythonスクリプトとMetaTrader 5を活用し、ナッシュの原理を利用して市場の非効率性を特定し、活用する方法について解説します。また、この記事では、隠れマルコフモデル（HMM）や統計分析の利用を含むこれらの戦略を実行するためのステップバイステップのガイドを提供し、取引パフォーマンスの向上を目指します。

この連載では、人気のある取引戦略を探り、AIを使ってその改善を試みます。今日の記事では、株式市場と債券市場の関係に基づく古典的な取引戦略を再考します。

直近でキャンセルされた予約注文を処理する関数に焦点を当て、History Manager EX5ライブラリの最終モジュールの作成を完了する方法を学習します。これにより、MQL5を使用してキャンセルされた予約注文に関連する重要な詳細を効率的に取得して保存するためのツールが提供されます。

最後の2つの記事では、エントロピー正則化を報酬関数に組み込んだSoft Actor-Criticアルゴリズムについて検討しました。このアプローチは環境探索とモデル活用のバランスをとりますが、適用できるのは確率モデルのみです。今回の記事では、確率モデルと確定モデルの両方に適用できる代替アプローチを提案します。

市場の状況を分析する際には、それを個別のセグメントに分割し、主要なトレンドを特定します。しかし、従来の分析手法は一つの側面に偏りがちで、全体像の適切な把握を妨げます。この記事では、複数のオブジェクトを選択できる手法を通じて、状況をより包括的かつ多層的に理解する方法を紹介します。

この記事では、初期の解候補集団を生成し、適応的な更新戦略を適用することで、生態系構成要素間の相互作用を模倣するメタヒューリスティック手法、人工エコシステムベース最適化(AEO: Artificial Ecosystem-based Optimization)アルゴリズムについて検討します。AEOの動作過程として、消費フェーズや分解フェーズ、さらに多様なエージェント行動戦略など、各段階を詳細に説明します。あわせて、本アルゴリズムの特徴と利点についても紹介します。

この記事では、取引ログ、CSVの処理、外部データの統合など、MQL5における基本的なファイル操作テクニックに焦点を当て、概念的な理解と実践的なコーディングガイドの両面から解説します。読者は、カスタムCSVインポート用のクラスを段階的に構築する方法を学び、実践的なスキルを身につけることができます。

本記事では、スマートマネー取引向けにオーダーブロックの自動検出をおこなうMQL5取引システムを構築します。戦略のルールを明確にし、そのロジックをMQL5で実装し、さらに取引を効果的に執行するためにリスク管理も統合します。最後に、システムのパフォーマンスを評価するためにバックテストをおこない、最適な結果を得るための改良を加えます。

本稿ではWhatsAppとMetaTrader 5を統合して通知する方法を紹介します。理解を容易にするためにフローチャートを掲載し、統合におけるセキュリティ対策の重要性について説明します。指標の主な目的は、自動化によって分析を簡素化することであり、特定の条件が満たされたときにユーザーに警告するための通知方法を含むべきです。詳しくは本稿で説明します。

ポートフォリオのリターンを最大化するために、AIを活用してポジションサイジングと注文数量を最適化する方法について解説します。本稿では、アルゴリズムを用いて最適なポートフォリオを特定し、期待リターンやリスク許容度に応じてポートフォリオを調整する手法を紹介します。このプロセスでは、SciPyライブラリやMQL5言語を活用し、保有中のすべてのデータを基に、最適かつ分散化されたポートフォリオを構築します。

取引において重要な数値を正確に計算することは、すべてのトレーダーにとって欠かせません。本記事では、強力なユーティリティであるFX取引計算ツールを取引管理パネルに組み込み、マルチパネル型の取引管理者システムの機能をさらに拡張する方法について解説します。リスク、ポジションサイズ、潜在的な利益を効率的に算出することは、取引の精度を高めるうえで非常に重要です。この新機能は、パネル内でこれらの計算をよりスムーズかつ直感的におこなえるよう設計されています。本記事では、MQL5を用いた高度な取引パネル構築の実践的な応用例を紹介します。

今日も発注システムの開発を続けます。ご覧のように、他の記事ですでに紹介したものを大量に再利用することになります。とはいえ、この記事にはささやかなご褒美があります。まず、デモ口座からでもリアル口座からでも、取引サーバーで使えるシステムを開発します。MetaTrader 5プラットフォームを幅広く活用し、当初から必要なサポートをすべて提供します。

この記事は、MQTT 5.0プロトコル用のネイティブMQL5クライアントの開発ステップを説明する連載の第6部です。今回は、私たちの最初のリファクタリングにおける主な変更点、私たちがどのようにしてパケット構築クラスのための実行可能な設計図にたどり着いたか、どのようにPUBLISHとPUBACKパケットを構築しているか、そしてPUBACK Reason Codeの背後にあるセマンティクスについてコメントします。

サポートとレジスタンスのポイントは、トレンドの反転や継続の可能性を示す重要なレベルです。これらのレベルを見つけるのは難しいこともありますが、一度特定できれば、市場をより的確に捉える準備が整います。さらなるサポートとして、本記事で紹介されているQuarters Drawerツールをぜひご活用ください。このツールは、主要およびマイナーなサポート・レジスタンスレベルの特定に役立ちます。

ストキャスティクスとフラクタル適応型移動平均(FrAMA: Fractal Adaptive Moving Average)は、互いに補完し合う特性を持っており、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)で使える指標ペアの1つです。ストキャスティクスはモメンタムの変化を捉えるために使用し、FrAMAは現在のトレンドを確認するために利用します。本記事では、これら2つのインジケーターの組み合わせについて、MQL5ウィザードを活用して構築およびテストをおこない、その有効性を検証します。

これで、ティックをバーに変換したのと同じ時点で作成がおこなわれます。こうすることで、変換プロセス中に問題が発生した場合、すぐにエラーに気づくことができます。これは、早送り中にチャート上に1分足を配置するコードと同じコードが、通常のパフォーマンス中に足を配置する位置決めシステムにも使用されるためです。言い換えれば、このタスクを担当するコードは他の場所には複製されません。このようにして、メンテナンスと改善の両方においてはるかに優れたシステムが得られます。