MQL5プログラミング記事

Connexusライブラリの開発を続けます。この章では、HTTPプロトコルにおけるヘッダの概念を探求し、ヘッダとは何か、何のためにあるのか、リクエストでどのように使うのかを説明します。APIとの通信で使用される主なヘッダを取り上げ、ライブラリでの設定方法の実践例を紹介します。

Larry Connorsは著名なトレーダー兼著者であり、特に2期間RSI (RSI2)などのクオンツトレーディングや戦略で知られています。RSI2は短期的な買われすぎ・売られすぎの市場状況を識別するのに役立ちます。本記事では、まず私たちの研究の動機を説明し、その後Connorsの代表的な3つの戦略をMQL5で再現し、S&P 500指数CFDのデイトレードに適用していきます。

これは間違いなく、純粋に理論だけで説明するには最も難しいテーマの一つです。だからこそ、ここで取り上げるすべての内容を実際に手を動かして練習する必要があります。一見すると単純そうに見えるかもしれませんが、演算子というトピックは、継続的な学習と実践を通じて初めて理解できるものです。

今日は、管理パネルEAに統合された専用ウィンドウ内に、便利な取引メトリクスを組み込む方法について掘り下げていきます。本稿では、MQL5を活用して分析パネル(Analytics Panel)を開発する方法に焦点を当て、そのパネルが取引管理者にもたらすデータの価値について解説します。この開発プロセスは教育的意義が大きく、初心者・経験者を問わず開発者にとって有益な学びを提供します。この機能は、高度なソフトウェアツールを通じて取引マネージャーを支援する本連載の可能性を示す好例です。さらに、取引管理パネル(Trading Administrator Panel)の機能拡張の一環として、PieChartクラスとChartCanvasクラスの実装についても取り上げます。

Soft Actor Critic (SAC)は、以前の記事で紹介した強化学習アルゴリズムです。その際には、効率的にネットワークを学習させる手法としてPythonやONNXの活用についても触れました。今回は、このアルゴリズムを改めて取り上げ、Pythonでよく使われるテンソルや計算グラフを活用することを目的としています。

この記事では、リプレイ/シミュレーションシステムをより効率的かつ安全に動作させるための変更点について解説します。また、クラスを最大限に活用したいと考えている方にも役立つ情報を取り上げます。さらに、クラスを使用する際にコードのパフォーマンスを低下させるMQL5特有の問題点を取り上げ、それに対する具体的な解決策についても説明します。

多くの初心者プログラマーは、自分のコードが期待どおりに動作しない理由を理解するのに苦労します。コードを正しく機能させるためには、さまざまな要素が関わります。ただ関数や操作を組み合わせるだけでは、コードが適切に動作するとは限りません。今日は、単にコードをコピー＆ペーストするのではなく、実際に正しくコードを書く方法を学んでみましょう。ここで提供される資料は教育目的のみに使用されるべきです。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。

ノイズの多い状況下で市場データの局所構造を効果的に識別・保持することは、取引において極めて重要な課題です。自己アテンション(Self-Attention)メカニズムの活用は、このようなデータの処理において有望な結果を示していますが、従来のアプローチでは基盤となる構造の局所的な特性が考慮されていません。この記事では、こうした構造的依存関係を組み込むことが可能なアルゴリズムを紹介します。

本記事では、MQL5を用いてカスタムキャンバスグラフィック付きのケルトナーチャネルインジケーターを構築します。移動平均の統合、ATRの計算、そして視覚的に強化されたチャート表示について詳しく解説します。また、インジケーターの実用性を評価するためのバックテスト手法についても取り上げ、実際の取引に役立つ洞察を提供します。

高確率セットアップ(high probability setups)は、私たちの取引コミュニティではよく知られていますが、残念ながら明確には定義されていません。この記事では、「高確率セットアップ」とは具体的に何かを、経験的かつアルゴリズム的な方法で定義し、それを特定して活用することを目指します。勾配ブースティング木を用いることで、任意の取引戦略のパフォーマンスを向上させる方法、そしてコンピュータに対して「何をすべきか」をより明確かつ意味のある形で伝える手段を、読者に示します。

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。

Soft Actor Criticは、Actorネットワーク1つとCriticネットワーク2つ、合計3つのニューラルネットワークを用いる強化学習アルゴリズムです。これらのモデルは、CriticがActorネットワークの予測精度を高めるように設計された、いわばマスタースレーブの関係で連携します。本連載では、ONNXの導入も兼ねて、こうした概念を、ウィザード形式で構築されたエキスパートアドバイザー(EA)内のカスタムシグナルとしてどのように実装・活用できるかを探っていきます。

この記事では、ハンドラへのフォーマッタ追加、実行サイクルを管理するためのCIntervalWatcherクラスの導入、キャッシュとファイルローテーションによる最適化、さらにパフォーマンステストおよび実用的な使用例を通じて、ログライブラリをさらに改善します。これらの機能強化により、さまざまな開発シナリオに柔軟に対応可能な、効率的でスケーラブルなロギングシステムが実現します。

この記事では、クーロンの静電気力の法則に触発された人工電界アルゴリズム(AEFA: Artificial Electric Field Algorithm)を紹介します。このアルゴリズムは、荷電粒子とその相互作用を利用して複雑な最適化問題を解決するために電気現象をシミュレートします。AEFAは、自然法則に基づいた他のアルゴリズムと比較して、独自の特性を示します。

この記事では、値渡しと参照渡しの違いを実際の例を通じて理解します。これは単純で一般的な概念であり、特に問題を引き起こすようには思えませんが、多くの経験豊富なプログラマーでさえ、この小さな違いのためにコードの作成中に思わぬ失敗をすることがあります。値渡しまたは参照渡しをいつ、どのように、なぜ使用するかを知ることは、プログラマーとしての私たちの生活に大きな違いをもたらします。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみを目的としています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。

この記事では、アーチェリーに着想を得た最適化アルゴリズムについて詳しく検討し、有望な「矢」の着地点を選定するメカニズムとしてルーレット法の活用に焦点を当てます。この手法により、解の質を評価し、さらなる探索に最も有望な位置を選び出すことが可能になります。

この記事では、MQL5におけるALGLIBライブラリの最適化手法について紹介します。記事には、最適化問題を解決するためにALGLIBを使用するシンプルで分かりやすい例が含まれており、これらの手法をできるだけ身近に感じられるように構成されています。BLEIC、L-BFGS、NSといったアルゴリズムのつながりを詳しく見ていき、それらを使って簡単なテスト問題を解いてみます。

この記事では、MetaTraderプログラム向けに非同期のWebSocketクライアント接続を可能にするカスタムDLL（ダイナミックリンクライブラリ）の開発について解説します。

今日は、定義済みのMQL5言語変数と定数の使用方法を見ていきます。さらに、別の特殊なタイプの変数である関数を分析します。これらの変数を適切に操作する方法を知っているかどうかは、動作するアプリケーションと動作しないアプリケーションの違いを意味する場合があります。ここで紹介されている内容を理解するには、以前の記事で説明した内容を理解する必要があります。

現在、EAはデータベースを利用して、取引戦略の各インスタンスの初期化文字列を取得しています。しかし、データベースは非常に大容量であり、実際のEAの動作には不要な情報も多数含まれています。そこで、データベースへの接続を必須とせずにEAを機能させる方法を考えてみましょう。

以前開発されたリスクマネージャーには基本的な機能のみが含まれていました。取引戦略のロジックに干渉することなく取引結果を向上させるために、どのような開発の可能性があるかを検討してみましょう。

惑星や星の位置は金融市場に影響を与えるのでしょうか。統計とビッグデータを武器に、星と株価チャートが交差する世界への刺激的な旅に出ましょう。

移動平均クロスオーバーは、私たちのコミュニティにおけるトレーダーの間で広く知られている戦略ですが、その基本的な仕組みは誕生以来ほとんど変化していません。本稿では、この戦略に存在する“遅延”を最小限に抑えることを目的とした、わずかながらも重要な改良について紹介します。元の戦略を愛用しているトレーダーの方々にも、今回ご紹介する洞察をもとに、戦略の見直しを検討していただければ幸いです。同一の期間を持つ2つの移動平均を使用することで、戦略の根本的な原則を損なうことなく、遅延を大幅に削減することが可能になります。

本記事では、MQL5経済指標カレンダーを活用して、ユーザー定義のフィルターと時間オフセットに基づいた自動取引エントリーを実装します。対象となる経済指標イベントを検出し、予想値と前回値の比較により、買うか売るかの判断を下します。動的なカウントダウンタイマーは、ニュース公開までの残り時間を表示し、取引後には自動的にリセットされます。

モデルを使用して市場の状況を分析する場合、主にローソク足に注目します。しかし、ローソク足パターンが将来の価格変動を予測するのに役立つことは長い間知られていました。この記事では、これら両方のアプローチを統合できる方法について説明します。

ノイズが多く、予測が難しいデータで溢れる世界では、意味のあるパターンを特定するのは困難です。この記事では、データをトレンド、季節パターン、ノイズといった主要な要素に分解する強力な分析手法「季節分解」について解説します。こうしてデータを分解することで、隠れた洞察を見つけ、より明確で解釈しやすい情報を得ることが可能になります。

この記事では、複雑なマルチモーダルインタラクション分析と特徴量理解の方法について説明します。

MAとストキャスティクスを使用したDDPGに関する前回の記事に引き続き、今回は、DDPGの実装に欠かせない他の重要な強化学習クラスを検証していきます。主にPythonでコーディングしていますが、最終的には訓練済みネットワークをONNX形式でエクスポートし、MQL5に組み込んでウィザードで構築したエキスパートアドバイザー(EA)のリソースとして統合します。

この記事では、リプレイ/シミュレーションアプリケーションと併用する際に発生するマウスポインタの問題について、その実装と解決方法を解説します。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。

この記事では、自動運転車の動作の分野における問題を解決するために開発された興味深い軌道予測方法を紹介します。この手法の著者は、さまざまな建築ソリューションの最良の要素を組み合わせました。

ACオシレーター（アクセラレーターオシレーター、Accelerator Oscillator）は、価格のモメンタムの「速度」だけでなく、その「加速」を追跡する、ビル・ウィリアムズによって開発されたインジケーターの一つです。最近の記事で取り上げたオーサムオシレーター(AO)と非常によく似ていますが、単なるスピードではなく加速に重点を置くことで、遅延の影響を回避しようとしています。本記事では、毎回のようにこのオシレーターからどのようなパターンが得られるかを分析し、ウィザード形式で構築されたエキスパートアドバイザー(EA)を通じて、それらが実際の取引においてどのような意味を持ち得るかを検証します。