MQL5プログラミング記事

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取引戦略をプログラミングするためのMQL5言語を、ほとんどがコミュニティメンバーによって書かれた数多くの公開記事で学びます。記事は統合、テスター、取引戦略等のカテゴリに分けられていて、プログラミングに関連する疑問への解答を素早く見つけることができます。

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MQL5での取引戦略の自動化(第21回):適応学習率によるニューラルネットワーク取引の強化

MQL5での取引戦略の自動化(第21回):適応学習率によるニューラルネットワーク取引の強化

本記事では、MQL5におけるニューラルネットワーク取引戦略を、適応型学習率を用いて精度を向上させる形で強化します。このメカニズムを設計・実装した後、そのパフォーマンスを検証します。記事の最後には、アルゴリズム取引における最適化の知見もまとめます。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第75回):Awesome Oscillatorとエンベロープの使用

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第75回):Awesome Oscillatorとエンベロープの使用

ビル・ウィリアムズによるオーサムオシレータ(AO: Awesome Oscillator)とエンベロープチャネル(Envelopes Channel)は、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)内で補完的に使用できる組み合わせです。AOはトレンドを検出する能力を持つためこれを利用し、一方でエンベロープチャネルはサポートおよびレジスタンスレベルを定義する目的で組み込みます。本記事は、このインジケーターの組み合わせを探求するにあたり、MQL5ウィザードを用いて両者が持つ可能性を構築および検証します。
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MQL5入門(第26回):サポートおよびレジスタンスゾーンを使ったEAの構築

MQL5入門(第26回):サポートおよびレジスタンスゾーンを使ったEAの構築

本記事では、サポートおよびレジスタンスゾーンを自動的に検出し、それに基づいて取引を実行するMQL5エキスパートアドバイザー(EA)の作成方法を学びます。EAにこれらの重要な価格レベルを認識させ、価格の反応を監視し、手動操作なしで取引判断をおこなう方法を理解することができます。
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リプレイシステムの開発(第43回):Chart Traderプロジェクト(II)

リプレイシステムの開発(第43回):Chart Traderプロジェクト(II)

プログラミングを学びたいと夢見る人のほとんどは、実際に自分が何をしているのかわかっていません。彼らの活動は、ある方法で物事を創造しようとすることから成っています。しかし、プログラミングとは、適切な解決策を仕立てることではありません。このようなやり方は、解決策よりも多くの問題を引き起こす可能性があります。ここでは、より高度で、それゆえに異なることをします。
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古典的な戦略を再構築する(第5回):USDZARの多銘柄分析

古典的な戦略を再構築する(第5回):USDZARの多銘柄分析

この連載では、古典的な戦略を再検討し、AIを使って戦略を改善できるかどうかを検証します。今日の記事では、複数の相関する証券をまとめて分析するという一般的な戦略について検討し、エキゾチックな通貨ペアであるUSDZAR(米ドル/南アフリカランド)に焦点を当てます。
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タブーサーチ(TS)

タブーサーチ(TS)

この記事では、最初期かつ最も広く知られているメタヒューリスティック手法の一つであるタブーサーチアルゴリズムについて解説します。初期解の選択や近傍解の探索から始め、特にタブーリストの活用に焦点を当てながら、アルゴリズムの動作を詳しく見ていきます。本記事では、タブーサーチの主要な特徴と要素について取り上げます。
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PythonとMQL5による多銘柄分析(第3回):三角為替レート

PythonとMQL5による多銘柄分析(第3回):三角為替レート

トレーダーは、誤ったシグナルによるドローダウンに直面することが多い一方で、確認を待ちすぎることで、有望な機会を逃すこともあります。本稿では、ドル建て銀価格(XAGUSD)、ユーロ建て銀価格(XAGEUR)、およびEURUSD為替レートを用いた三角裁定取引戦略を紹介し、市場のノイズをフィルタリングする方法を解説します。市場間の相関関係を活用することで、隠れた市場センチメントをリアルタイムで捉え、エントリータイミングをより洗練させることが可能になります。
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ログレコードをマスターする(第6回):ログをデータベースに保存する

ログレコードをマスターする(第6回):ログをデータベースに保存する

この記事では、ログを構造化され、スケーラブルな方法で保存するためにデータベースを使用する手法を取り上げます。基本的な概念、主要な操作、MQL5におけるデータベースハンドラの設定と実装を順を追って解説し、最後にその結果を検証し、このアプローチが最適化と効率的なモニタリングにどのように役立つかを明らかにします。
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FVGをマスターする:ブレーカーと市場構造の変化によるフォーメーション、ロジック、自動取引

FVGをマスターする:ブレーカーと市場構造の変化によるフォーメーション、ロジック、自動取引

これは、FVG(Fair Value Gaps、フェアバリューギャップ)の発生の形成ロジックや、ブレーカーおよびMSS(Market Structure Shifts、市場構造の変化)を用いた自動取引について解説することを目的として執筆した記事です。
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MQL5での取引戦略の自動化(第36回):リテストとインパルスモデルによる需給取引

MQL5での取引戦略の自動化(第36回):リテストとインパルスモデルによる需給取引

本記事では、MQL5を用いて、需給(S&D: Supply and Demand)取引システムを構築します。本システムは、レンジ相場による需給ゾーンの特定、インパルスムーブによるゾーンの検証、そしてトレンド確認を伴うリテストでのエントリーをおこないます。さらに、カスタマイズ可能なリスク管理パラメータやトレーリングストップをサポートし、動的なラベルやカラー表示によるゾーンの可視化も実装しています。
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ダイナミックマルチペアEAの形成(第2回):ポートフォリオの分散化と最適化

ダイナミックマルチペアEAの形成(第2回):ポートフォリオの分散化と最適化

ポートフォリオの分散化と最適化とは、複数の資産に戦略的に投資を分散しながら、リスク調整後のパフォーマンス指標に基づいてリターンを最大化する理想的な資産配分を選定する手法です。
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MQL5で取引管理者パネルを作成する(第7回):信頼できるユーザー、回復、暗号化

MQL5で取引管理者パネルを作成する(第7回):信頼できるユーザー、回復、暗号化

チャートの更新や管理パネル(Admin Panel) EAとのチャットに新しいペアを追加する際、または端末を再起動するたびにトリガーされるセキュリティプロンプトは、時に煩わしく感じられることがあります。このディスカッションでは、ログイン試行回数を追跡して信頼できるユーザーを識別する機能を検討し、実装します。一定回数の試行に失敗した場合、アプリケーションは高度なログイン手続きに移行し、パスコードを忘れたユーザーが回復できるようにします。さらに、管理パネルに暗号化を効果的に統合してセキュリティを強化する方法についても取り上げます。
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取引におけるニューラルネットワーク:ハイブリッドグラフシーケンスモデル(GSM++)

取引におけるニューラルネットワーク:ハイブリッドグラフシーケンスモデル(GSM++)

グラフシーケンスモデル(GSM++)は、異なるアーキテクチャの利点を統合することで、高精度なデータ分析と最適化された計算コストを両立するモデルです。これらのモデルは、動的な市場データに効果的に適応し、金融情報の表現および処理能力を向上させます。
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データサイエンスとML(第34回):時系列分解、株式市場を核心にまで分解

データサイエンスとML(第34回):時系列分解、株式市場を核心にまで分解

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。
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MQL5経済指標カレンダーを使った取引(第7回):リソースベースのニュースイベント分析による戦略テストの準備

MQL5経済指標カレンダーを使った取引(第7回):リソースベースのニュースイベント分析による戦略テストの準備

この記事では、MQL5の取引システムをストラテジーテスターでの検証に対応するため、経済指標カレンダーのデータをリソースとして埋め込み、ライブ環境ではないテスト分析に活用する方法を解説します。イベントの読み込みと、時間・通貨・影響度に基づくフィルタリングを実装し、最終的にストラテジーテスター内でその動作を検証します。これにより、ニュースに基づいた戦略の効果的なバックテストが可能になります。
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プライスアクション分析ツールキットの開発(第33回):Candle Range Theory Tool

プライスアクション分析ツールキットの開発(第33回):Candle Range Theory Tool

MetaTrader 5向けのCandle-Range Theoryスイートで、市場の読みをアップグレードできます。これは完全にMQL5ネイティブなソリューションで、ローソク足をリアルタイムのボラティリティ情報に変換します。軽量なCRangePatternライブラリは、各ローソク足の真の値幅を適応型ATRと比較し、確定直後に分類します。CRTインジケーターは、その分類結果をチャート上に鮮明な色分けされた矩形や矢印として表示し、収束の進行、急騰・急落、全レンジ包み込みを瞬時に可視化します。
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MQL5 Algo Forgeへの移行(第4回):バージョンとリリースの操作

MQL5 Algo Forgeへの移行(第4回):バージョンとリリースの操作

SimpleCandlesプロジェクトおよびAdwizardプロジェクトの開発を継続しつつ、MQL5 Algo Forgeのバージョン管理システムおよびリポジトリのより詳細な活用方法についても説明していきます。
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初心者からエキスパートへ:MQL5を使用したバックエンド操作モニター

初心者からエキスパートへ:MQL5を使用したバックエンド操作モニター

取引システムの内部動作を意識せずに、既製のソリューションをそのまま利用することは一見すると安心に思えますが、開発者にとっては必ずしもそうとは限りません。いずれアップデートや動作不良、あるいは予期しないエラーが発生し、その原因がどこにあるのかを正確に突き止め、迅速に診断して解決する必要に迫られます。本記事では、取引用エキスパートアドバイザー(EA)の裏側で通常どのような操作がおこなわれているのかを明らかにするとともに、MQL5を用いてバックエンド操作を表示し、記録するための専用カスタムクラスを開発します。これにより、開発者およびトレーダーの双方が、エラーの特定、挙動の監視、EAごとの診断情報に迅速にアクセスできるようになります。
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取引戦略の開発:出来高制限アプローチの使用

取引戦略の開発:出来高制限アプローチの使用

テクニカル分析の世界では、価格がしばしば中心的な役割を果たします。トレーダーはサポートやレジスタンス、パターンを綿密に描きますが、多くの場合、これらの動きを駆動する重要な力である「出来高」を見落としています。本記事では、新しい出来高分析のアプローチであるVolume Boundaryインジケーターについて解説します。この指標は、バタフライ曲線やトリプルサイン曲線といった高度な平滑化関数を用いることで変換をおこない、より明確な解釈と体系的な取引戦略の構築を可能にします。
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プライスアクション分析ツールキットの開発(第16回):クォーターズ理論の紹介(II) - Intrusion Detector EA

プライスアクション分析ツールキットの開発(第16回):クォーターズ理論の紹介(II) - Intrusion Detector EA

前回の記事では、「Quarters Drawer」というシンプルなスクリプトを紹介しました。このツールを基盤として、今回はさらに一歩進め、これらのクォーターを監視し、市場がどのように反応するかを見極めるためのモニター型エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。本記事では、ゾーン検出ツールの開発プロセスについて紹介します。
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プライスアクション分析ツールキットの開発(第18回):クォーターズ理論の紹介(III) - Quarters Board

プライスアクション分析ツールキットの開発(第18回):クォーターズ理論の紹介(III) - Quarters Board

この記事では、元のQuarters Scriptを改良し、「Quarters Board」というツールを導入しています。これにより、コードを編集し直すことなく、チャート上でクォーターレベルを直接オン・オフできるようになります。特定のレベルを簡単に有効化・無効化できるほか、エキスパートアドバイザー(EA)はトレンド方向に関するコメントも提供し、市場の動きをより理解しやすくします。
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ブレインストーム最適化アルゴリズム(第2部):マルチモーダリティ

ブレインストーム最適化アルゴリズム(第2部):マルチモーダリティ

記事の第2部では、BSOアルゴリズムの実用的な実装に移り、テスト関数のテストを実施し、BSOの効率を他の最適化手法と比較します。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第54回):SACとテンソルのハイブリッドによる強化学習

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第54回):SACとテンソルのハイブリッドによる強化学習

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。
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MQL5サービスからPythonアプリケーションへのMetaTraderティック情報アクセス(ソケット使用)

MQL5サービスからPythonアプリケーションへのMetaTraderティック情報アクセス(ソケット使用)

場合によっては、MQL5言語だけではすべてをプログラムできないことがあります。また、既存の高度なライブラリをMQL5に移植することは可能であっても、非常に時間がかかります。本記事では、MetaTraderのティック情報(Bid、Ask、時刻など)をMetaTraderサービスを経由してPythonアプリケーションに送信し、Windows OSへの依存を回避する方法を紹介します。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第78回):ゲーター&A/Dオシレーター戦略による市場耐性の強化

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第78回):ゲーター&A/Dオシレーター戦略による市場耐性の強化

本記事では、ゲーターオシレーターとA/Dオシレーターを用いた取引の体系的アプローチの後半部分を紹介します。新たに5つのパターンを導入することで、偽の動きをフィルタリングし、早期の反転を検出し、時間軸をまたいでシグナルを整合させる方法を示します。明確なコーディング例とパフォーマンステストを通じて、この資料は理論と実践をMQL5開発者向けに橋渡ししています。
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ニューラルネットワークの実践:直線関数

ニューラルネットワークの実践:直線関数

この記事では、データベース内のデータを表現できる関数を取得するためのいくつかの方法について簡単に説明します。統計や確率の研究を用いて結果を解釈する方法については詳細に触れません。この問題の数学的側面について深く知りたい方にお任せします。これらの問いを検討することは、ニューラルネットワークの研究において非常に重要です。ここでは、このテーマを冷静に掘り下げていきます。
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MQL5で取引管理者パネルを作成する(第2回):応答性と迅速なメッセージングの強化

MQL5で取引管理者パネルを作成する(第2回):応答性と迅速なメッセージングの強化

この記事では、以前作成した管理パネルの応答性を強化します。さらに、取引シグナルの文脈におけるクイックメッセージングの重要性についても検討します。
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MQL5での取引戦略の自動化(第20回):CCIとAOを使用した多銘柄戦略

MQL5での取引戦略の自動化(第20回):CCIとAOを使用した多銘柄戦略

この記事では、CCI (Commodity Channel Index)とAO (Awesome Oscillator)を用いてトレンド反転を検出する多銘柄取引戦略を作成します。戦略の設計、MQL5での実装、バックテストのプロセスについて解説します。記事の最後には、パフォーマンス改善のためのヒントも紹介します。
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ボラティリティベースのブレイクアウトシステムの開発

ボラティリティベースのブレイクアウトシステムの開発

ボラティリティベースのブレイクアウトシステムは、市場のレンジを特定したうえで、ATRなどのボラティリティ指標によるフィルタを通過した場合に、価格がそのレンジを上方または下方へブレイクしたタイミングでエントリーする手法です。このアプローチにより、強い方向性を伴う値動きを捉えやすくなります。
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ダイナミックマルチペアEAの形成(第5回):スキャルピングとスイングトレードの切替設計

ダイナミックマルチペアEAの形成(第5回):スキャルピングとスイングトレードの切替設計

今回は、スキャルピングとスイングトレードのモードを状況に応じて切り替えることができるダイナミックマルチペアエキスパートアドバイザー(EA)の設計方法を解説します。シグナル生成、取引実行、リスク管理の構造面およびアルゴリズム面での違いを網羅し、市場状況やユーザー入力に応じてEAが状況に応じて戦略を切り替える仕組みを紹介します。
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分析型ボリュームプロファイル取引(AVPT):流動性アーキテクチャ、市場メモリ、アルゴリズム実行

分析型ボリュームプロファイル取引(AVPT):流動性アーキテクチャ、市場メモリ、アルゴリズム実行

分析型ボリュームプロファイル取引(AVPT, Analytical Volume Profile Trading)は、流動性構造と市場記憶がプライスアクションに与える影響を分析し、機関投資家のポジション構築や出来高駆動の構造をより深く理解する手法です。POC、HVN、LVN、バリューエリアを可視化することで、受容、拒否、アンバランスゾーンを高い精度で特定できます。
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リプレイシステムの開発(第55回):コントロールモジュール

リプレイシステムの開発(第55回):コントロールモジュール

この記事では、開発中のメッセージシステムに統合できるように、コントロールインジケーターを実装します。それほど難しくはありませんが、このモジュールの初期化について理解しておくべき細かい点がいくつかあります。ここで提示される資料は教育目的のみに使用されます。示された概念を学習し習得する以外の目的での利用は決して想定されていません。
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名義変数の順序符号化

名義変数の順序符号化

この記事では、PythonとMQL5の両方を使用して、名義予測値を機械学習アルゴリズムに適した数値フォーマットに変換する方法について議論し、実演します。
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原子軌道探索(AOS)アルゴリズム:改良版

原子軌道探索(AOS)アルゴリズム:改良版

第2部では、AOS (Atomic Orbital Search)アルゴリズムの改良版の開発を続け、特定の演算子に注目して効率性と適応性の向上を図ります。アルゴリズムの基礎とメカニズムを分析した後、複雑な解探索空間を解析する能力を高めるための性能向上のアイデアについて議論し、最適化ツールとしての機能を拡張する新しいアプローチを提案します。
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算術最適化アルゴリズム(AOA):AOAからSOA(シンプル最適化アルゴリズム)へ

算術最適化アルゴリズム(AOA):AOAからSOA(シンプル最適化アルゴリズム)へ

本稿では、加算、減算、乗算、除算といった単純な算術演算に基づく算術最適化アルゴリズム(AOA: Arithmetic Optimization Algorithm)を紹介します。これらの基本的な数学的操作が、さまざまな問題の最適解を見つけるための基盤となります。
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マーケットプロファイルインジケーター

マーケットプロファイルインジケーター

この記事では、マーケットプロファイルインジケーターについて考察します。この名前の背後に何があるのかを探り、その動作原理を理解し、さらに端末版(MarketProfile)も見ていきます。
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リスク管理(第2回):グラフィカルインターフェースでのロット計算の実装

リスク管理(第2回):グラフィカルインターフェースでのロット計算の実装

本記事では、前回の記事で紹介した内容をさらに発展させ、MQL5の強力なグラフィカルコントロールライブラリを使って実際にGUIを作成する方法を解説します。ステップごとに、完全に動作するGUIを作る過程を追いながら、各メソッドの仕組みや役割、そしてその背後にある考え方についても丁寧に説明します。また、記事の最後には、作成したパネルをテストして、正しく機能することを確認します。
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MQL5で取引管理者パネルを作成する(第10回):外部リソースベースのインターフェイス

MQL5で取引管理者パネルを作成する(第10回):外部リソースベースのインターフェイス

本日は、MQL5の機能を活用して、BMP形式の画像などの外部リソースを利用し、トレーディング管理パネル用に独自のスタイルを持ったホームインターフェイスを作成します。ここで紹介する手法は、画像やサウンドなど複数のリソースを一括でパッケージ化して配布する際に特に有効です。このディスカッションでは、こうした機能をどのように実装し、New_Admin_Panel EAにおいてモダンで視覚的に魅力的なインターフェイスを提供するかを一緒に見ていきましょう。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第73回):一目均衡表とADX-Wilderのパターンの利用

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第73回):一目均衡表とADX-Wilderのパターンの利用

一目均衡表とADX-Wilderオシレーターは、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)内で補完的に使用できる組み合わせです。一目均衡表は多機能な指標ですが、本記事では主にサポート・レジスタンス(S/R)レベルを定義する目的で使用します。一方、ADXはトレンドの判定に使用します。通常通り、MQL5ウィザードを用いて構築し、両者が持つ潜在能力をテストします。
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市場シミュレーション(第2回):両建て注文(II)

市場シミュレーション(第2回):両建て注文(II)

前回の記事とは異なり、今回はエキスパートアドバイザー(EA)を用いて選択オプションをテストしてみます。最終的な解決策ではありませんが、現時点では十分な内容となっています。本記事を通じて、1つの実現可能な解決方法の実装手順を理解できます。