MQL5プログラミング記事

今回は、新しく作成したSplitContainerコントロールのプロパティと外観を変更する機能を実装します。

この記事では、通信プロトコルを作成する際に考慮すべきいくつかの対策や注意点について説明します。内容は比較的シンプルでわかりやすいものなので、詳細には触れません。しかし、この記事の内容を理解することで、今後の展開が把握しやすくなります。

この記事では、TabControlの開発を続け、ヘッダーのサイズを設定するすべてのモードに対して、コントロールの4つの側面すべてにタブヘッダーの配置（通常、固定、右詰め）を実装します。

取引管理者の役割はTelegram通信だけにとどまらず、注文管理、ポジション追跡、インターフェイスのカスタマイズなど、さまざまな制御アクティビティにも携わります。この記事では、MQL5の複数の機能をサポートするためにプログラムを拡張するための実用的な洞察を共有します。このアップデートは、主にコミュニケーションに重点を置くという現在のAdminパネルの制限を克服し、より幅広いタスクを処理できるようにすることを目的としています。

本記事では、スイングポイントを用いてサポートおよびレジスタンスのトレンドラインを特定し、R²（決定係数）による適合度と角度制約で検証することで、ブレイクアウト取引を自動化するMQL5によるトレンドラインブレイクアウトシステムを構築します。本システムでは、指定したルックバック期間内のスイングハイとスイングローを検出し、一定数以上のタッチポイントを持つトレンドラインを生成します。その後、R²指標および角度制約を用いてトレンドラインの信頼性を評価し、取引に使用可能かを判定します。

エキスパートアドバイザー(EA)の開発計画は複数の段階で構成されており、中間結果はデータベースに保存されます。しかし、これらの結果はオブジェクトとしてではなく、文字列や数値としてのみ抽出できます。したがって、データベースから読み込んだ文字列を基に、EAで目的のオブジェクトを再構築する方法が必要です。

本日は、コミュニケーションパネルのメッセージングインターフェースを、現代の高性能なコミュニケーションアプリの標準に合わせて強化することに焦点を当てます。この改善は、CommunicationsDialogクラスの更新によって実現されます。この記事とディスカッションでは、主要な知見を紹介しつつ、MQL5を用いたインターフェースプログラミングの次のステップを整理していきます。

本記事では、MQL5でのEnvelopes Trend Bounce Scalpingエキスパートアドバイザー(EA)のコア基盤を構築します。シグナル生成のためにエンベロープやその他のインジケーターを初期化します。また、次回の取引実行に備えてバックテストの設定をおこないます。

今日は、リプレイ/シミュレーターシステムの新しい段階について話しましょう。この段階で、会話は本当に面白くなり、内容もかなり濃くなります。記事を熟読し、そこに掲載されているリンクを利用することを強くお勧めします。そうすることで、内容をより深く理解することができます。

この記事では、取引結果をスマートフォンに通知するサービスアプリの作成について説明します。標準ライブラリオブジェクトのリストを処理して、必要なプロパティごとにオブジェクトの選択を整理する方法を学習します。

次元削減手法は、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させるために広く用いられています。ここでは、UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)という比較的新しい手法について説明します。UMAPは、古い手法に見られるデータの歪みや人工的な構造といった欠点を明確に克服することを目的として開発されました。UMAPは非常に強力な次元削減技術であり、似たローソク足を新たに効果的にグループ化できるため、アウトオブサンプル（未知データ）に対する誤差率を低減し、取引パフォーマンスを向上させることができます。

ADXオシレーターとCCIオシレーターはそれぞれトレンドフォローインジケーターおよびモメンタムインジケーターであり、エキスパートアドバイザー(EA)を開発する際に組み合わせることができます。前回の記事に続き、今回は開発済みモデルの運用中の学習や更新を、強化学習を用いてどのように実現できるかを検討します。この記事で使用するアルゴリズムは、本連載ではまだ扱っていない「TRPO（Trust Region Policy Optimization、信頼領域方策最適化)」として知られる手法です。また、MQL5ウィザードによるEAの組み立ては、モデルのテストをより迅速におこなえるだけでなく、異なるシグナルタイプで配布し検証できる形でセットアップできる点も利点です。

この記事では、ACMO（Atmospheric Cloud Model Optimization：雲モデル最適化）アルゴリズムの実装について、さらに詳しく掘り下げていきます。特に、低気圧領域への雲の移動および水滴の初期化と雲間での分布を含む降雨シミュレーションという2つの重要な側面に焦点を当てます。また、雲の状態を管理し、環境との相互作用を適切に保つために重要な役割を果たす他の手法についても紹介します。