MQL5言語のプログラミング例に関する記事

本記事では、システム内のリスクを管理するための重要な基盤となるコアのリスク管理クラスを作成し始めます。今回は、基礎の構築に焦点を当て、基本的な構造、変数、関数を定義します。加えて、最大損益値を設定するために必要なメソッドを実装し、リスク管理の土台を築きます。

多くのトレーダーにとって、口座が破綻する最大の要因は、リスクルールを理解していることと、それを一貫して守ることの間にあるギャップです。感情による判断の上書き、リベンジトレード、あるいは単純な見落としによって、どれほど優れた戦略であっても容易に崩壊してしまいます。本記事では、リスク強制エキスパートアドバイザー(Risk Enforcement EA)を開発することで、MetaTrader 5プラットフォームを、あなたの取引ルールを一切の例外なく執行する揺るぎない監督者へと変えていきます。ディスカッションにぜひご参加ください。

本記事では、MQL5ソースコードベースにさまざまな種類のターミナルプログラムを投稿する方法を、実際の事例を用いて解説します。

セッションを意識せずに取引することは、まるでコンパスなしで航海するようなものです。移動してはいるものの、目的を持って移動していないのです。本稿では、トレーダーが市場のタイミングを認識する方法を革新し、通常のチャートを動的な地理的表示に変換する手法を紹介します。MQL5の強力な可視化機能を活用して、リアルタイムでアクティブな取引セッションを点灯させるライブ世界地図を構築します。これにより、抽象的な市場時間が直感的な視覚情報として理解可能になります。この手法は取引心理を鋭敏化すると同時に、複雑な市場構造と実用的な洞察を結びつけるプロフェッショナル向けのプログラミング技術も明らかにします。

本記事では、MVC (Model-View-Controller)パラダイムにおけるテーブル実装で、より複雑なグラフィック要素を構成するビューコンポーネントとしてのシンプルなコントロールについて解説します。ユーザーや他の要素との相互作用のための基本的な機能はコントローラーに実装されています。本記事はビューコンポーネントに関する第2回目の記事であり、MetaTrader 5クライアントターミナル向けテーブル作成に関する連載の第4回目です。

これは、MQL5でのテーブルモデル実装をMVC (Model-View-Controller)アーキテクチャパラダイムに基づいて解説する記事の第2部です。本記事では、前回作成したテーブルモデルをもとに、テーブルクラスおよびテーブルヘッダの開発について説明します。開発したクラスは、次回の記事で扱うビューおよびコントローラーコンポーネントの実装の基礎となります。

本記事では、MQL5におけるテーブルモデルの開発過程を、MVC (Model-View-Controller)アーキテクチャパターンを用いて解説します。データロジック、表示、制御を分離することで、構造化され柔軟かつ拡張可能なコードを実現します。テーブルモデルを構築するためのクラス設計や、データ格納のためのリンクリストの使用方法も取り上げます。

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。

ここまでに示された内容を踏まえると、いよいよチャート上で直接銘柄を操作するようなアプリケーションの実装を始めることができそうです。しかし、その前に、初心者にはやや混乱しやすい概念について触れておく必要があります。つまり、チャート上で表示することを目的として開発されるMQL5のアプリケーションは、これまで見てきた方法と同じようには作られないということです。本記事では、この点を少しずつ理解していきます。

ソケットを使って何か実用的なものを作ってみましょう。今回の記事では、ミニチャットの作成を始めます。一緒にどのようにおこなうかを見ていきましょう。とても面白い内容になるでしょう。ここで提供するコードは教育目的のみの使用を想定しています。商用目的や既製のアプリケーションでの使用には適していません。ソケット上で送信されるデータは安全に保護されず、内容が第三者からアクセス可能になる可能性があるためです。

本記事では、MQL5のようなプログラミング言語において構造体が存在する理由を考察します。また、構造体を用いて関数や手続き間で値を受け渡すことが有効な場合と、必ずしもそうではない場合がある理由についても解説します。

本日は、構造体について、よりシンプルで実践的、かつ無理のない形で学び始めます。構造体は、構造化プログラミングであろうとなかろうと、プログラミングの基礎を成す要素のひとつです。多くの人は、構造体を単なるデータの集合だと考えがちですが、実際にはそれ以上の役割を持っています。本記事では、この新しい世界を、できるだけ分かりやすく、体系的に探っていきます。

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。

本記事では、取引サーバーに注文を送信できるようにするためのC_Ordersクラスの作成を開始します。これは少しずつ進めていきますが、目的は、メッセージングシステムを通じてこれがどのようにおこなわれるのかを詳細に説明することです。

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。

本連載では、機械学習を活用した取引戦略を実運用に展開する際に、アルゴリズムトレーダーが直面する課題について考察します。私たちのコミュニティには、より深い技術的理解を必要とするがゆえに、見過ごされがちな課題がいくつも存在します。本日の議論は、機械学習における交差検証の盲点を検討するための足がかりとなるものです。交差検証はしばしば定型的な手順として扱われますが、不注意に実施すると、誤解を招く、あるいは最適とは言えない結果を容易に生み出してしまいます。本記事では、その隠れた盲点をより深く考察する準備として、時系列交差検証の基本を簡単に振り返ります。

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。

本記事では、以前に無効化されたオーダーブロックをスマートマネーコンセプト(SMC)におけるミティゲーションブロックとして再利用する方法を解説します。これらのゾーンは、オーダーブロックが失敗した後に機関投資家が再び市場に参入するポイントを示しており、支配的なトレンドに沿った取引継続の確率が高いエリアを提供します。

本記事では、MetaTrader 5向けに開発されたVWMA（出来高加重移動平均）クロスオーバーシグナルツールを紹介します。このツールは、価格動向と出来高を組み合わせることで、強気および弱気の反転ポイントを特定することを目的としています。このエキスパートアドバイザー(EA)は、チャート上に明確な買いと売りシグナルを直接表示し、豊富な情報を持つパネルを備えるとともに、ユーザーによる詳細なカスタマイズが可能で、実践的な取引戦略の強力な補助となります。

本記事では、古典的なボリンジャーバンドのブレイクアウト戦略を再考し、その弱点を補う手法を紹介します。古典的戦略は、偽のブレイクアウトに弱いというよく知られた課題があります。本記事では、その弱点に対する一つの解決策として「ダブルボリンジャーバンド戦略」を提示します。この比較的知られていない手法は、従来戦略の弱点を補い、市場をより動的に捉える視点を提供します。これにより、従来のルールに縛られた制約を超え、トレーダーにとってより適応力のあるフレームワークを提供できるのです。

MQL5ネイティブで開発されたCandlestick Probability EAは、ローソク足データをリアルタイムかつ銘柄別の確率情報へと変換する、軽量で実用的な分析ツールです。本EAは、バー確定時にピンバー、包み足、および十字線といったパターンを分類し、ATRを考慮したフィルタリングや、任意でブレイクアウト確認をおこないます。さらに、各パターンについて、純粋なフォロー率および出来高加重フォロー率を算出することで、特定の銘柄や時間足における典型的な結果を把握することが可能です。チャート上のマーカー、コンパクトなダッシュボード、インタラクティブな切り替え機能により、検証作業や分析対象への集中を容易にします。また、詳細なCSVログをエクスポートできるため、オフラインでの検証や追加分析にも対応しています。本EAを活用することで、確率プロフィールの構築、戦略の最適化をおこない、ローソク足パターン認識を定量的な優位性へと変換できます。

MQL5標準ライブラリは、MetaTrader 5における取引アルゴリズム開発において重要な役割を果たします。本連載では、このライブラリを使いこなし、MetaTrader 5用の効率的な取引ツールをより簡単に作成する方法を身につけることを目指します。これには、カスタムのエキスパートアドバイザー(EA)、インジケーター、その他のユーティリティが含まれます。本日はその第一歩として、CTrade、CiMA、そしてCiATR クラスを用いたトレンドフォロー型のEAを開発します。これは初心者、熟練者を問わず、すべての開発者にとって非常に重要なテーマです。ぜひ本ディスカッションにご参加いただき、理解を深めてください。