MQL5プログラミング記事

フィボナッチツールは、テクニカル分析で最も人気のあるツールのひとつです。本記事では、価格の動きに応じて動的に反応するリトレースメントおよびエクステンションレベルを描画し、リアルタイムアラート、スタイリッシュなライン、ニュース風のスクロールヘッドラインを提供するインタラクティブフィボナッチEAの作成方法をご紹介します。このEAのもうひとつの大きな利点は柔軟性です。チャート上で高値(A)と安値(B)のスイング値を直接入力できるため、分析したい価格範囲を正確にコントロールできます。

本記事は、ストキャスティクスとフラクタル適応型移動平均の組み合わせを紹介した「第84回」の続きです。今回は推論フェーズでの学習結果の活用に焦点を移し、前回の記事で取り上げた低調なパターンの成績を改善できるかどうかを検討します。ストキャスティクスとFrAMAは、モメンタムとトレンドを補完する関係にあります。推論フェーズでの学習結果の活用では、以前に考察したβ変分オートエンコーダ(β-VAE)のアルゴリズムを再度利用します。また、いつものように、MQL5ウィザードとの統合を目的として設計されたカスタムシグナルクラスの実装も継続します。

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。

本記事では、MetaTraderのデータをGoogleスプレッドシートに安全にエクスポートする方法を紹介します。Googleスプレッドシートはクラウドベースで、保存されたデータにいつでもどこからでもアクセスできるため、非常に有用なソリューションです。トレーダーはGoogleスプレッドシートにエクスポートされた取引データや関連情報にいつでもアクセスでき、将来の取引に向けた分析を自由におこなうことができます。

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。

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。

本日の記事は前回の記事の続編です。今回はエキスパートアドバイザー(EA)の実装を取り上げ、特にサーバー側コードがどのように実行されるかに焦点を当てます。前回の記事で示したコードだけでは、すべてを期待どおりに動作させるには不十分であるため、もう少し深く掘り下げる必要があります。そのため、これから起こることをよりよく理解するには、両方の記事を読む必要があります。

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。

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。

Parafrac V2オシレーターは、パラボリックSARとATR（Average True Range、平均真の範囲）を統合した高度なテクニカル分析ツールです。前バージョンのParafracオシレーターではフラクタルを使用していたため、過去や現在のシグナルを覆い隠すようなスパイクが発生しやすいという課題がありました。Parafrac V2ではATRによるボラティリティ測定を活用することで、トレンドや反転、ダイバージェンスの検出をより滑らかで信頼性の高い方法で行えるようになり、チャートの混雑や分析の過負荷を軽減できます。

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。

本記事では、共和分関係にある株式バスケットを対象とした、シンプルでありながら包括的な統計的アービトラージのパイプラインについて解説します。データのダウンロードと保存を行うPythonスクリプト、相関検定、共和分検定、定常性検定、さらにデータベース更新用のMetatrader 5サービスの実装およびそれに対応するエキスパートアドバイザー(EA)も含まれています。また、いくつかの設計上の判断については、参考情報および実験の再現性向上のために本記事に記録しています。

多くの人、特にプログラマーではない人は、MetaTrader 5と他のプログラムとの間で情報をやり取りすることは非常に難しいと感じます。その代表的な例がExcelです。多くの人がExcelをリスク管理や運用管理のための手段として利用しています。Excelは非常に優れたプログラムであり、VBAプログラマーでなくても比較的容易に習得できます。ここでは、MetaTrader 5とExcelの間に接続を確立する方法について説明します。方法は非常にシンプルなものです。

本記事では、MQL5で弱気、強気双方のガートレー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使用して取引を自動化するガートレー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フィードバックでトレーダーの洞察力を高めます。

本ディスカッションでは、上位時間足から下位時間足への同期をおこなうツールを紹介します。このツールは、上位時間足の期間にまたがる市場パターンを分析する際の課題を解決することを目的としています。MetaTrader 5に標準搭載されている期間マーカーは、制限が多く柔軟性に欠けるため、非標準の時間足には対応しにくいことがあります。そこで私たちは、MQL5言語を活用して、下位時間足のチャート上で上位時間足の構造を動的かつ視覚的に表示できるインジケーターを開発しました。このツールは、詳細な市場分析に非常に役立ちます。その機能や実装方法について詳しく知りたい方は、ぜひディスカッションにご参加ください。

従来のEAやインジケーターの入力プロパティを、リアルタイムで操作可能なオンチャートのコントロールインターフェースへと変換することを想像してみてください。本記事は、これまでに取り組んできたMarket Periods Synchronizerインジケーターでの基礎的な成果を土台とし、上位足(HTF)の市場構造を可視化し、管理する手法を大きく進化させるものです。ここでは、その概念を完全にインタラクティブなユーティリティへと昇華させ、動的な操作性と強化されたマルチタイムフレーム(MTF)のプライスアクションの可視化を、チャート上に直接統合したダッシュボードとして実装します。この革新的なアプローチが、トレーダーとツールの関わり方をどのように変えていくのか、一緒に見ていきましょう。

ニュース取引では、ボラティリティが高まるため、非常に短時間で複数のポジションや通貨ペアを管理する必要があります。本記事では、News Headline EAにこの機能を統合することで、マルチペア取引の課題にどのように対応できるかを解説します。MQL5を用いたアルゴリズム取引により、マルチペア取引を効率的かつ強力に実現する方法を一緒に探っていきます。

本記事では、新しく作成したデータベースを更新するためのMQL5 Serviceのサンプル実装を紹介します。このデータベースはデータ分析や、共和分関係にある株式バスケットの取引に利用されます。データベース設計の根拠についても詳しく説明し、参照用としてデータディクショナリを文書化します。さらに、データベースの作成、スキーマ初期化、市場データ挿入のためのMQL5とPythonのスクリプトも提供します。

本日は、チャートオブジェクトを用いたマルチチャート表示システムを開発します。本システムの目的は、MQL5アルゴリズムを活用して、重要なニュース発表時などの高ボラティリティ期間におけるトレーダーの反応時間を短縮し、ニュース取引を支援することです。複数の主要通貨ペアを、統合的に監視できる、オールインワンのニュース取引環境を提供します。News Headline EAの開発は継続的に進化しており、完全自動システムを使用するトレーダーはもちろん、アルゴリズム補助による手動取引をおこなうトレーダーにとっても実用的な機能が追加されています。さらに知識や洞察、実践的なアイデアを深めたい方は、ぜひ本ディスカッションに参加して詳細をご覧ください。

本記事では、ParaFracオシレーターとその後継であるV2モデルを取引ツールとして紹介し、これらを用いて構築した3種類の取引戦略を解説します。各戦略をテストおよび最適化し、それぞれの強みと弱みを明らかにします。比較分析によって両モデルの性能差を明確にしました。

UT BOT ATRトレーリングインジケーターは、個人向けにカスタマイズ可能なインジケーターであり、短期売買において素早い意思決定を好むトレーダー（スキャルパー）にとって非常に効果的です。また、長期取引をおこなうトレーダー（ポジショントレーダー）にとっても重要かつ非常に有効であることが実証されています。

FinConフレームワークの著者によって提案されたアプローチの実装を続けます。FinConは、大規模言語モデル(LLM)をベースとしたマルチエージェントシステムです。本日は、必要なモジュールを実装し、実際の過去データを用いたモデルの包括的なテストをおこないます。

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。

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)で使えるインジケーターペアの1つです。この組合せについては前回の記事で紹介しましたが、今回はその締めくくりとして、残る5つのシグナルパターンを検討していきます。これらの検証にあたっては、これまでと同様にMQL5ウィザードを用いて構築およびテストをおこないます。

本記事では、時系列クロスバリデーションにおける従来のアプローチと、その前提に疑問を投げかける新しい考え方を比較します。特に、市場環境が時間とともに変化するという点を十分に扱えていないという、古典的手法の弱点に焦点を当てます。これらの問題を踏まえ、Effective Memory Cross-Validation (EMCV)という、ドメインを意識した検証手法を紹介します。このアプローチは、「過去データは多ければ多いほど良い」という長年の常識を見直すものです。

本記事は、MQL5における二変量コピュラ(Bivariate Copula)の実装を紹介する連載の第1回です。本記事では、正規コピュラおよびtコピュラ（スチューデントtコピュラ）の実装コードを取り上げます。また、統計的コピュラの基礎概念や関連トピックについても解説します。本記事で紹介するコードは、Hudson and Thamesが提供するArbitragelab Pythonパッケージを参考にしています。

この記事では、ワンクリックで任意の価格水準をテストできる強力なMQL5ツールについて説明します。テストしたい価格を入力して分析ボタンを押すと、EAは過去のデータを瞬時にスキャンし、チャート上でその水準に触れた箇所やブレイクアウトをハイライト表示します。また、統計情報を整理されたダッシュボードに表示し、価格がその水準にどの程度反応したか、ブレイクしたか、サポートとして機能したか、レジスタンスとして働いたかを一目で確認できます。以下では、詳細な手順について解説します。

MacroHFTフレームワークは、マクロ経済データと適応型エージェントを用いて、高頻度暗号資産取引の意思決定を改善するために、コンテキスト認識型強化学習とメモリを応用するものです。

市場はフィボナッチに基づく関係性をどのように観測しているのでしょうか。各項が直前の2つの項の和になっているこの数列(1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...)は、ウサギの個体数の増加を説明するだけのものではありません。私たちは、「世界のあらゆるものは数の一定の関係に従う」というピタゴラス派の仮説を考察します。

この記事では、FirebaseのCRUD（作成、読み取り、更新、削除）操作を習得するためのステップバイステップガイドを提供します。Realtime DatabaseおよびFirestoreを中心に、Firebase SDKのメソッドを活用して、Webやモバイルアプリで効率的にデータを管理する方法を解説します。新しいレコードの追加から、データの検索、修正、削除まで、実践的なコード例とベストプラクティスを紹介し、リアルタイムでのデータ構造と操作方法を理解することで、開発者がFirebaseの柔軟なNoSQLアーキテクチャを活かして、動的でスケーラブルなアプリケーションを構築できるようになります。

ソケットについてご存じでしょうか。また、MetaTrader 5でどのように使用するかをご存じでしょうか。もし答えが「いいえ」であれば、ここから一緒に学んでいきましょう。本日の記事では、その基礎について解説します。同じことを実現する方法はいくつも存在しますが、私たちが常に重視するのは結果です。そこで、MetaTrader 5からExcelのような他のプログラムへデータを転送するための、実際にシンプルな方法が存在することを示したいと思います。ただし、本来の主な目的は、MetaTrader 5からExcelへデータを送ることではなく、その逆、つまりExcelやその他のプログラムからMetaTrader 5へデータを転送することにあります。

取引戦略の改善は困難な課題です。その大きな理由の一つは、戦略がどこで、なぜ誤作動しているのかを私たち自身が十分に理解できていない点にあります。本記事では、制御理論の一分野である線形系同定を紹介します。線形帰還系（フィードバックシステム）は、データから学習することでシステムの誤差を特定し、その挙動を意図した結果へと導くことができます。これらの手法は、必ずしも完全に解釈可能な説明を与えるものではありませんが、制御系が存在しない状態と比べれば、はるかに有用です。本記事では、線形系同定がどのようにアルゴリズムトレーダーを支援し、取引アプリケーションを制御下に保つことができるのかを探っていきます。