MQL5言語のプログラミング例に関する記事

前回の記事のテーマを発展させ、より柔軟で機能的なテンプレートを作成することにしました。このテンプレートは、より大きな機能を持ち、フリーランスとして、また外部ソリューションとの統合機能を備えた多通貨多期間EAを開発するためのベースとして効果的に使用することができます。

この記事では、コードロックを単なるセキュリティメカニズムとしてではなく、複雑な最適化問題を解くためのツールとして再考し、新たな視点から捉えます。セキュリティ装置にとどまらず、最適化への革新的アプローチのインスピレーション源となるコードロックの世界をご紹介します。各ロックが特定の問題の解を表す「ロック」の母集団を作り、機械学習や取引システム開発など様々な分野でこれらのロックを「ピッキング」し、最適解を見つけるアルゴリズムを構築します。

私たちの発注システムが対応できていないタスクがまだ1つありますが、最終的に解決する予定です。MetaTrader 5は、注文値の作成と修正を可能にするチケットのシステムを備えています。アイデアは、同じチケットシステムをより高速かつ効率的にするエキスパートアドバイザー(EA)を持つことです。

本記事では、ダイナミックマルチペアエキスパートアドバイザー(EA)を構築する旅の第3部として、平均回帰戦略とモメンタム戦略の統合に焦点を当てます。価格の平均からの乖離（Zスコア）を検出して取引に活かす方法や、複数の通貨ペアにおけるモメンタムを測定して取引方向を判断する方法について詳しく解説します。

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。

この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)がストラテジーテスターで表示できる品質スコアを開発する方法を見ていきます。Van TharpとSunny Harrisという2つの有名な計算方法を見てみましょう。

この記事は初心者向け連載の続きです。今回はエキスパートアドバイザー(EA)開発の基本原理について解説します。2つのEAを作成します。1つ目はインジケーターを使わず、予約注文で取引をおこなうEA。2つ目は標準の移動平均線(MA)インジケーターを利用し、成行価格で取引をおこなうEAです。ここでは、前回までの記事の内容をある程度理解していることを前提としています。

各取引セッションの始まりでは、市場の方向性の偏りは、価格が初期価格幅（オープニングレンジ）を突破して初めて明確になります。本記事では、MQL5エキスパートアドバイザー(EA)を構築し、セッション開始直後の初期価格幅のブレイクアウトを自動的に検出して分析し、タイムリーでデータ駆動型のシグナルを提供して自信ある日中エントリーを可能にする方法を探ります。

この記事では、細菌走化性最適化(BCO)アルゴリズムのオリジナルバージョンとその改良版を紹介します。新バージョン「BCOm」では、細菌の移動メカニズムを簡素化し、位置履歴への依78ytf存を軽減するとともに、計算負荷の大きかった元のバージョンに比べて、より単純な数学的手法を採用しています。この記事では両者の違いを詳しく検討し、とくにBCOmの特徴に焦点を当てます。また、テストを実施し、その結果をまとめます。

この記事では、RSIインジケーターに単純なマルコフ連鎖を適用し、インジケーターが主要なレベルを通過した後の価格の挙動を観察します。NZDJPYペアで最も強い買いシグナルと売りシグナルは、RSIがそれぞれ11～20の範囲と71～80の範囲にあるときに生成されるという結論に達しました。データを操作して、保有するデータから直接学習した最適な取引戦略を作成する方法を説明します。さらに、遷移行列を最適に使用することを学習するためにディープニューラルネットワークを訓練する方法を説明します。

私たちのコミュニティがAIをあらゆる形態で活用した信頼性の高い取引戦略を構築しようとする努力を、静かに蝕んでいる強力で広範な力があります。本稿では、私たちが直面している問題の一部は、「ベストプラクティス」に盲目的に従うことに根ざしていることを明らかにします。読者に対して、実際の市場に基づくシンプルな証拠を提供することで、なぜそのような行動を避け、むしろドメイン固有のベストプラクティスを採用すべきかを論理的に示します。これによって、私たちのコミュニティがAIの潜在的な可能性を回復するチャンスを少しでも持てるようになるのです。

圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQL5コミュニティでは今のところ比較的知られていません。この連載では、その概念のいくつかを紹介して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。

まずは現状を明らかにすることから始めましょう。今やらなければ、すぐに問題になります。

ここでは、カスタムイベントがどのようにトリガーされ、指標でどのようにリプレイ/シミュレーションサービスの状態がレポートされるかを見ていきます。

ブローカーは、多くの場合、あらかじめ定められたスケジュールに基づいて取引口座のレポートを定期的に提供します。これらの企業はAPI技術を通じて顧客の口座活動や取引履歴にアクセスできるため、取引パフォーマンスのレポートを代わりに生成することが可能です。同様に、MetaTrader 5ターミナルも詳細な取引履歴を保存しており、MQL5を利用することで完全にカスタマイズされたレポートの作成や、個別に設定した配信方法の定義が可能です。

この記事では、とても興味深く、難易度のやや高いプログラミングの概念について見ていきます。ただし、この概念は細心の注意をもって扱うべきです。なぜなら、誤用や誤解によって、本来は比較的単純なプログラムが、不要に複雑化してしまう危険があるからです。しかし、正しく使用し、かつ適切な状況にうまく適用できれば、再帰は、そうでなければ非常に面倒で時間のかかる問題を解決するための優れた味方となります。ここに掲載されている資料は、教育目的のみのものです。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利用することは避けてください。

この記事では、Narges Armanfardらの論文「Local Feature Selection for Data Classification」で提案された特徴量選択アルゴリズムを紹介します。このアルゴリズムはPythonで実装されており、MetaTrader 5アプリケーションに統合可能なバイナリ分類モデルの構築に使用されます。

今回は、あまり理解されていない重要なトピックを取り上げます。「カスタムイベント」です。これは危険です。これらの要素の長所と短所を解説します。このトピックは、MQL5やその他の言語でプロのプログラマーになりたい人にとって重要な鍵となります。ここではMQL5とMetaTrader 5に焦点を当てます。

この記事では、多銘柄多期間矢印指標の描画について見ていきます。また、現在のチャートの銘柄/期間と一致しない銘柄/期間で計算された矢印指標のデータを示す矢印を正しく表示するためのクラスメソッドを改善します。

今回は、過去のXAU/USDデータを用いて柔軟で適応的な取引モデルを構築し、ONNX形式でのエクスポートや実際の取引システムへの統合に備えることに焦点を当てます。

今回は、開発者にとって非常に重要なツールを紹介しましょう。GITに馴染みのない方は、この記事を読んでGITとは何か、MQL5でどのように使用するかをご覧ください。

これは私自身のアルゴリズムです。本記事では、並行宇宙や時間の流れの概念に着想を得た「時間進化移動アルゴリズム(TETA: Time Evolution Travel Algorithm)」を紹介します。本アルゴリズムの基本的な考え方は、従来の意味でのタイムトラベルは不可能であるものの、異なる現実に至る一連の出来事の順序を選択することができるという点にあります。

この記事では、MQL5における手続き型コーディングからオブジェクト指向プログラミング(OOP)への移行について、REST APIとの統合を中心に説明します。今日は、HTTPリクエスト関数（GETとPOST）をクラスにまとめる方法について説明します。コードのリファクタリングについて詳しく見ていき、孤立した関数をクラスメソッドに置き換える方法を紹介します。記事には実践的な例とテストが含まれています。

この連載では、よく知られた取引戦略を再検討し、AIを使って改善できるかどうかを検証します。本日の記事では、FTSE100について調べ、指数を構成する個別銘柄の一部を使って指数の予測を試みます。

この記事では、時系列データを使用して価格パターンを検索するメソッドの開発に着手します。パターンには、どのようなタイプのパターンにも共通する、一定のパラメータセットがあります。この種のデータはすべて、基となる抽象パターンのオブジェクトクラスに集約されます。今回は、抽象パターンクラスとピンバーパターンクラスを作成します。

詳細なステップバイステップのアプローチで拡張履歴管理EX5ライブラリを作成し、MQL5を使用してクローズされたポジション、注文、取引履歴を取得、処理、分類、並べ替え、分析、管理する方法を学びます。

悪意のある人物が取引管理者室に侵入し、世界中の何百万ものトレーダーに貴重な洞察を伝えるために使用されるコンピューターと管理パネルにアクセスしたと想像してください。このような侵入は、誤解を招くメッセージの不正送信や、意図しないアクションをトリガーするボタンのランダムクリックなど、悲惨な結果につながる可能性があります。このディスカッションでは、MQL5のセキュリティ対策と、これらの脅威から保護するために管理パネルに実装した新しいセキュリティ機能について説明します。セキュリティプロトコルを強化することで、通信チャネルを保護し、グローバルな取引コミュニティの信頼を維持することを目指しています。この記事のディスカッションでさらに詳しい情報を見つけてください。