MQL5プログラミング記事

本記事は、MQL5でカスタムインジケーターを作成するための実践的なスキルとベストプラクティスを解説する、2部構成シリーズの第1回目です。この記事では平均足を題材として、平均足チャートの理論、平均足の計算方法、そしてテクニカル分析への応用を順に紹介します。中心となるのは、完全に機能する平均足インジケーターをゼロから構築するためのステップバイステップガイドであり、各コードの意図を理解できるように丁寧な説明を加えています。この基礎知識は、第2回で取り組む「平均足ロジックを用いたエキスパートアドバイザーの構築」へとつながります。

本記事では、予測符号化と強化学習(RL)アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド取引システム「StockFormer」について解説します。本フレームワークは、統合型のDiversified Multi-Head Attention (DMH-Attn)機構を備えた3つのTransformerブランチを使用しています。DMH-Attnは、従来のAttentionモジュールを改良したもので、マルチヘッドのFeed-Forwardブロックを組み込むことにより、異なるサブスペースにわたる多様な時系列パターンを捉えることが可能です。

本記事では、ビッグバンビッグクランチ(BBBC)法について紹介します。本手法は2つの主要な段階から構成されます。すなわち、ランダムな点を周期的に生成する段階と、それらを最適解へ圧縮する段階です。本アプローチは探索と精緻化を組み合わせることで、段階的により良好な解を導出し、新たな最適化の可能性を開くことが可能です。

本記事では、古典的なテクニカル分析とニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッド型取引システムの開発経験について解説します。システムのアーキテクチャを、基本的なパターン分析やニューラルネットワーク構造から、実際の売買判断に至るメカニズムまで詳細に分析し、実際のコードや実務的な知見も共有します。

「Chart Synchronization for Easier Technical Analysis」は、単一の銘柄に対してすべてのチャート時間足でトレンドライン、四角形、インジケーターなどの一貫したグラフィックオブジェクトが表示されるようにするツールです。パン、ズーム、銘柄変更などの操作はすべての同期したチャートに反映されるため、トレーダーは複数の時間足で同じプライスアクションの文脈をシームレスに確認し、比較できます。

前回の記事では、強化学習アプローチと自己適応戦略を組み合わせ、市場の変動下でも、収益性とリスクの両立を図ることができるマルチエージェント自己適応(MASA: Multi Agent Self Adaptive)フレームワークを紹介しました。MASAフレームワークにおける各エージェントの機能も構築済みです。本記事では、前回の内容をさらに発展させ、その論理的な結論へと到達します。

前回の記事では、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)のインディケーターの組み合わせを紹介しましたが、今回はこのペアリングを教師あり学習でどのように強化できるかを見ていきます。Awesome OscillatorとEnvelope Channelは、トレンドの把握とサポート/レジスタンスの補完的な組み合わせです。私たちの教師あり学習アプローチでは、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を使用し、ドット積カーネルとクロスタイムアテンションを活用してカーネルとチャネルのサイズを決定します。通常どおり、この処理はMQL5ウィザードでエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てる際に利用できるカスタムシグナルクラスファイル内でおこないます。

本記事では、価格変動をバイナリコードに変換するという新しい視点からテクニカル分析にアプローチします。筆者は、シンプルな値動きから複雑な市場パターンに至るまで、あらゆる市場行動を「0」と「1」のシーケンスとして符号化できることを示します。

N-BEATSは、時系列予測のために設計された革新的なディープラーニングモデルです。このモデルは、ARIMAやPROPHET、VARなどの従来の時系列予測モデルを超えることを目指して公開されました。本記事では、このモデルについて説明し、株式市場の予測にどのように活用できるかを紹介します。

ローソク足パターンはプライスアクション取引において基本的な要素であり、市場の反転や継続の可能性を示す貴重な手がかりを提供します。信頼できるツールを想像してみてください。このツールは、新しい価格バーが生成されるたびにそれを監視し、包み足、ハンマー、十字線、スターなどの主要な形成を特定し、重要な取引セットアップが検出された際に即座に通知します。これがまさに私たちが開発した機能です。このシステムは、取引初心者の方から経験豊富なプロフェッショナルまで幅広く活用できます。ローソク足パターンをリアルタイムで通知することで、取引の実行に集中し、より自信を持って効率的に取引をおこなうことが可能になります。以下では、本ツールの動作方法と、どのように取引戦略を強化できるかについて詳しく説明します。

この記事では、ナスダックの4銘柄のバスケットを対象としたサンプルのエキスパートアドバイザー(EA)実装を紹介します。銘柄はまずピアソン相関係数に基づいてフィルタリングされました。その後、フィルタリングされた銘柄群について、ジョハンセン検定を用いて共和分関係の有無を検証しました。最後に、共和分関係から得られたスプレッドについて、ADF検定およびKPSS検定を用いて定常性を検証しました。ここでは、このプロセスに関する補足と、小規模な最適化後のバックテスト結果について説明します。

本記事では、フラクタルピボットを実用的な市場構造シグナルへ変換する、コンパクトなMQL5システム「Fractal Reaction System」を紹介します。リペイントを回避するために確定バーのロジックを用い、EAはChoCH (Change-of-Character)警告を検出し、BOS (Break-of-Structure)を確定させ、永続的なチャートオブジェクトを描画し、すべての確定イベントをログ出力してアラート（デスクトップ、モバイル、サウンド）します。アルゴリズム設計、実装上の注意点、テスト結果、そしてEAコード全文を順に解説し、読者ご自身でコンパイル、テスト、展開できるようにします。

金融市場は本質的に予測が難しく、過去には利益が出ていたように見える取引戦略でも、実際の市場環境では破綻することが少なくありません。主な原因は、ほとんどの戦略が一度展開されると振る舞いが固定され、失敗から学習したり適応したりできないということです。そこで制御理論の考え方を取り入れることで、フィードバックコントローラを用いて戦略と市場の相互作用を観察し、その挙動を収益性に向けて調整することが可能になります。今回の結果では、単純な移動平均戦略にフィードバックコントローラを導入するだけで、利益の向上、リスクの低減、効率の改善が見られ、このアプローチが取引用途において大きな可能性を持つことが示されました。

MQL5言語のネイティブ関数を用いたデータベース操作について解説します。テーブルの作成、データの挿入、更新、削除から、データのインポートとエクスポートまで、すべてサンプルコード付きで紹介します。本記事は、データアクセスの内部メカニズムを理解するための確固たる基盤を提供し、MQL5でORMを構築する際の土台となります。

このフェーズでは、マルチペアEAを微調整し、ATRなどのボラティリティ指標を活用してリアルタイムで取引サイズとリスクを調整します。これにより、一貫性の向上、資金保護、そしてさまざまな市場状況下でのパフォーマンス改善を実現します。

本記事では、MQL5で弱気、強気両方のクラブ(Crab)ハーモニックパターンを、ピボットポイントとフィボナッチ比率を用いて識別し、正確なエントリー、ストップロス、テイクプロフィットレベルを使用して取引を自動化するクラブパターンシステムを開発します。また、XABCDパターン構造やエントリーレベルを表示するために、三角形やトレンドラインなどのチャートオブジェクトを使った視覚的な表示機能を追加します。

本ディスカッションでは、News Headline EAに表示される経済指標カレンダーイベントに対して、精緻化されたイベント通知ロジックを統合することで得られる追加的な改善について検討します。この強化により、主要な今後のイベント直前にユーザーがタイムリーに通知を受け取れるようになります。詳細については、本ディスカッションでご確認ください。

本記事では、前回に引き続き#defineディレクティブについて理解を深めていきますが、今回はその第2の使用形態、すなわちマクロの作成に焦点を当てます。このテーマはやや複雑であるため、これまで学習を進めてきたアプリケーションを題材として取り上げながら説明していきます。この記事も楽しんでいただけたら幸いです。

アルゴリズム取引システムは自動売買を担いますが、多くのニューストレーダーやスキャルパーは、高インパクトなニュースイベントや急速に変化する市場環境では能動的なコントロールを好み、迅速な注文執行およびポジション管理を必要とします。これにより、リアルタイムニュースフィード、経済指標カレンダーデータ、インジケーターによる分析、AI駆動型分析、そして即応性の高い取引操作を統合した直感的フロントエンドツールの必要性が明らかになります。

本記事では、受信側コードの一部の実装方法について解説します。ここでは、プロトコルの相互作用をテストし理解するためのエキスパートアドバイザー(EA)を実装します。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利用することは避けてください。

本連載「機械学習の設計図」の第2回では、単純なラベル付けがなぜモデルを誤った方向に導いてしまうのか、そしてトリプルバリア法やトレンドスキャン法といった高度な手法をどのように適用すれば、リスクを考慮した堅牢なターゲットを定義できるのかをご紹介します。計算負荷の高いこれらの手法を最適化する実践的なPythonコード例も多数取り上げ、市場のノイズに満ちたデータを、現実の取引環境に即した信頼性の高いラベルへと変換する方法を詳しく解説します。

パラボリックSARとフラクタルインジケーターを組み合わせて、新しいオシレーターベースのインジケーターを作成する方法について説明します。両ツールの独自の強みを統合することにより、トレーダーはより洗練された効果的な取引戦略の開発を目指すことができます。

第38回では、生のティックを実用的なシグナルに変換する、実稼働グレードのMT5監視パネルを構築します。EAはティックデータをバッファリングし、ティックレベルのVWAP、短期ウィンドウの不均衡（フロー）指標、ATRに基づくポジションサイズを計算します。その後、スプレッド、ATR、フローを低フリッカーのバーで可視化します。システムは推奨ロットサイズと1Rストップを計算し、狭いスプレッド、強いフロー、エッジ条件に対して設定可能なアラートを発行します。自動取引は意図的に無効化しており、堅牢なシグナル生成とクリーンなユーザー体験に重点を置いています。

予測符号化と強化学習アルゴリズムを組み合わせた金融時系列分析用のハイブリッド取引システム「StockFormer」の検討を引き続きおこないます。本システムは、複雑なパターンや資産間の相互依存関係を捉えることを可能にするDiversified Multi-Head Attention (DMH-Attn)機構を備えた、3つのTransformerブランチに基づいています。前回は、フレームワークの理論的な側面に触れ、DMH-Attn機構を実装しました。今回は、モデルのアーキテクチャと学習について解説します。

本記事では、ニューラルネットワークの学習における異なる活性化関数と最適化アルゴリズムの相互作用に関する研究を紹介します。特に、古典的なADAMとその集団版であるADAMmを比較し、振動するACONやSnake関数を含む幅広い活性化関数での動作を検証します。最小構成のMLPアーキテクチャ(1-1-1)と単一の学習例を用いることで、活性化関数が最適化に与える影響を他の要因から切り離して観察します。本記事では、活性化関数の境界を利用したネットワーク重みの管理と重み反射機構を提案し、学習における飽和や停滞の問題を回避できることを示します。

金融市場において、リトレースメントの法則は最も否定しがたい力の一つです。価格は必ずリトレースするというのが経験則であり、大きな値動きにおいても、最小のティックパターンにおいても、ジグザグの形で現れることが多くあります。しかし、リトレースメントのパターン自体は固定されておらず、不確実で予測が難しいのが現状です。この不確実性があるため、トレーダーは複数のフィボナッチレベルを参照し、それぞれの影響力を確率的に考慮します。本記事では、主要経済指標発表後の短期売買における課題に対処するため、フィボナッチ手法を応用した精緻な戦略を紹介します。リトレースメントの原則とイベントドリブンの市場動向を組み合わせることで、より信頼性の高いエントリーおよびエグジットの機会を見出すことを目指します。ディスカッションに参加し、フィボナッチをイベント後取引にどのように適応できるかをご覧ください。

本記事では、ハーモニックパターンの基本、構造、そして取引での応用方法について解説します。フィボナッチリトレースメントやフィボナッチエクステンションについて学び、MQL5におけるハーモニックパターン検出の実装方法を理解することで、より高度な取引ツールやエキスパートアドバイザー(EA)を構築するための基礎を築くことができます。

本記事では、MQL5を用いてプロフェッショナルな平均足ベースのエキスパートアドバイザー(EA)を開発する方法について解説します。入力パラメータ、列挙型、インジケーター、グローバル変数の設定方法から、コアとなる売買ロジックの実装までを順を追って説明します。また、開発したEAを金（ゴールド）でバックテストして、正しく動作するかどうかを検証する方法も学べます。

期待値がプラスのシステムであっても、ポジションサイズ管理の決定次第で取引が成功するか破綻するかが決まります。ポジションサイズ管理はリスク管理の中心であり、統計的な優位性を現実の利益に変換しつつ、資本を守る役割を担います。

本記事では、MQL5においてピボットポイントとフィボナッチ比率に基づいて強気、弱気双方のスリードライブハーモニックパターンを識別し、ユーザーが選択できるカスタムエントリー、ストップロス、テイクプロフィット設定を用いて取引を実行するスリードライブパターンシステムを開発します。さらに、チャートオブジェクトによる視覚的フィードバックによって、トレーダーの洞察を強化します。

本記事では、アルゴリズム取引における行列分解の強力な役割、特にMQL5アプリケーション内での活用について探ります。回帰モデルからマルチターゲット分類器まで、実際の例を通して、これらの手法が組み込みのMQL5関数を使ってどれほど容易に統合できるかを示します。価格の方向性を予測する場合でも、インジケーターの挙動をモデル化する場合でも、このガイドは行列手法を用いたインテリジェントな取引システム構築の強固な基盤を提供します。

本記事では、MQL5で弱気、強気双方のAB=CDハーモニックパターンを、ピボットポイントとフィボナッチ比率に基づいて識別し、正確なエントリー、ストップロス、テイクプロフィットレベルを用いて取引を自動化するAB=CDパターンエキスパートアドバイザー(EA)を開発します。さらに、チャートオブジェクトによる視覚的フィードバックによって、トレーダーの洞察を強化します。

前回の記事では、ゲーターオシレーターとA/Dオシレーターの組み合わせについて、通常の設定における生のシグナルを用いた場合の挙動を確認しました。この2つのインジケーターは、それぞれトレンド指標と出来高指標として相補的に機能します。今回の記事では、その続編として、教師あり学習を活用することで、前回レビューした特徴量パターンの一部をどのように強化できるかを検証します。この教師あり学習アプローチでは、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を用い、カーネル回帰およびドット積類似度を活用して、カーネルやチャネルのサイズを決定しています。今回もこれまでと同様に、MQL5ウィザードでエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てられるようにしたカスタムシグナルクラスファイル内で実装しています。

動的モード分解(DMD: Dynamic Mode Decomposition)は、主に高次元データセットに対して用いられる手法です。本稿では、DMDを単変量の時系列に適用し、その特性把握や予測に活用できることを示します。その過程で、MQL5に搭載されているDMDの実装、とりわけ新しい行列メソッドであるDynamicModeDecomposition()について詳しく解説します。