MQL5言語のプログラミング例に関する記事

MQL5言語でMetaTraderプラットフォームのインジケータと自動売買ロボットを作成する方法を示すコード例を含む膨大な記事のコレクションにアクセスします。ソースコードは記事に添付されているので、MetaEditorで開いて実行して、アプリがどのように機能するかを確認できます。

これらの記事は自動取引初心者にも、プログラム経験があるプロのトレーダーにも役に立つでしょう。それらは単に例を特徴とするだけではなく、新しいアイデアも含んでいます。

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リプレイシステムの開発—市場シミュレーション（第7回）：最初の改善（II）

前回の記事では、可能な限り最高の安定性を確保するために、レプリケーションシステムにいくつかの修正を加え、テストを追加しました。また、このシステムのコンフィギュレーションファイルの作成と使用も開始しました。

MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方（第1回）：ADXとパラボリックSARの組み合わせによる指標シグナル

この記事で紹介する多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートから複数の銘柄ペアの取引（新規注文、決済注文、注文の管理など）を行うことができるEA（自動売買ロボット）です。

回帰指標を用いたONNXモデルの評価

回帰とは、ラベル付けされていない例から実際の値を予測するタスクのことです。いわゆる回帰メトリクスは、回帰モデルの予測精度を評価するために使用されます。

リプレイシステムの開発—市場シミュレーション（第5回）：プレビューの追加

現実的で利用しやすい方法で市場リプレイシステムを実装する方法を開発することができたので、プロジェクトを続けて、リプレイの動作を改善するためのデータを追加してみましょう。

DoEasy - コントロール（第32部）：水平スクロールバー、マウスホイールスクロール

この記事では、水平スクロールバーオブジェクト機能の開発を完成します。また、スクロールバーのスライダーを動かしたり、マウスホイールを回転させたりしてコンテナの内容をスクロールできるようにするほか、MQL5の新しい注文実行ポリシーや新しいランタイムエラーコードを考慮したライブラリへの追加もおこないます。

ONNXモデルをクラスでラップする

オブジェクト指向プログラミングは、読みやすく修正しやすい、よりコンパクトなコードの作成を可能にします。ここでは3つのONNXモデルの例を見てみましょう。

リプレイシステムの開発 — 市場シミュレーション（第4回）：設定の調整(II)

システムとコントロールを作り続けましょう。サービスをコントロールする能力がなければ、システムを前進させ、改善することは難しくなります。

MQL5の圏論（第11回）：グラフ

この記事は、MQL5での圏論の実装を考察する連載の続きです。ここでは、取引システムへのクローズアウト戦略を開発する際に、グラフ理論をモノイドやその他のデータ構造とどのように統合できるかを検討します。

MQL5の圏論（第10回）：モノイド群

MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。ここでは、モノイド集合を正規化して、より幅広いモノイド集合とデータ型にわたって比較しやすくする手段としてモノイド群を見ていきます。

時系列の周波数領域表現：パワースペクトル

この記事では、周波数領域での時系列分析に関連する方法について説明します。予測モデルを構築する際に、時系列のパワースペクトルを調べることの有用性を強調します。この記事では、離散フーリエ変換(dft)を用いて時系列を周波数領域で分析することで得られる有用な視点のいくつかを説明します。

リプレイシステムの開発—市場シミュレーション（第3回）：設定の調整(I)

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。

MQL5：あなたもこの言語の達人になれます

この記事は自己インタビューのようなもので、私がどのようにMQL5言語への第一歩を踏み出したかをお話しします。どうすれば優れたMQL5プログラマーになれるかをお見せして、この偉業を達成するために必要なベースについて説明します。唯一の前提条件は学ぶ意欲です。

MQL5における行列とベクトル：活性化関数

ここでは、機械学習の一側面である活性化関数についてのみ説明します。人工ニューラルネットワークでは、ニューロンの活性化関数は、入力シグナルまたは入力シグナルのセットの値に基づいて出力シグナル値を計算します。その内幕に迫ります。

自動で動くEAを作る（第15回）：自動化(VII)

自動化に関するこの連載を完結させるために、前回に引き続きトピックについて説明しましょう。EAを時計仕掛けのように動かすために、すべてがどのように組み合わされるかを見ていきます。

MQL5でのARIMAトレーニングアルゴリズムの実装

この記事では、関数最小化のPowell法を使用して、ボックス・ジェンキンス法の自己回帰和分移動平均モデルを適用するアルゴリズムを実装します。ボックスとジェンキンスは、ほとんどの時系列は2つのフレームワークの一方または両方でモデル化できると述べました。

MetaTraderのMultibot：1つのチャートから複数のロボットを起動させる

今回は、個々のチャートにロボットの各インスタンスを設定する必要がなく、1つのチャートにのみ接続された状態で複数のチャートで使用できる汎用MetaTraderロボットを作成するための簡単なテンプレートについて考えてみます。

MQL5でJanus factorを実装する

ゲイリー・アンダーソンは、「Janus factor」と名付けた理論に基づく市場分析法を開発しました。この理論は、トレンドを明らかにし、市場リスクを評価するために使用できる一連の指標を記述するものです。今回は、これらのツールをMQL5で実装してみます。

母集団最適化アルゴリズム：電磁気的アルゴリズム(ЕМ)

この記事では、様々な最適化問題において、電磁気的アルゴリズム（EM、electroMagnetism-like Algorithm）を使用する原理、方法、可能性について解説しています。EMアルゴリズムは、大量のデータや多次元関数を扱うことができる効率的な最適化ツールです。

MQL5の圏論（第4回）：スパン、実験、合成

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。

キャンバスベースのインジケーター：チャネル内を透明にする

この記事では、標準ライブラリのCCanvasクラスを使用して描画されるカスタムインジケーターを作成して、座標変換のチャートプロパティを確認する方法を紹介します。特に、2本の線の間の領域を透明にする必要があるインジケーターに取り組みます。

母集団最適化アルゴリズム：SSG（Saplings Sowing and Growing up、苗木の播種と育成）

SSG（Saplings Sowing and Growing up、苗木の播種と育成）アルゴリズムは、様々な条件下で優れた生存能力を発揮する、地球上で最も回復力のある生物の1つからインスピレーションを得ています。

MQL5行列を使用した誤差逆伝播法によるニューラルネットワーク

この記事では、行列を使用してMQL5で誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）アルゴリズムを適用する理論と実践について説明します。スクリプト、インジケータ、エキスパートアドバイザー(EA)の例とともに、既製のクラスが提示されます。

母集団最適化アルゴリズム：ハーモニーサーチ(HS)

今回は、完璧な音のハーモニーを見つける過程に着想を得た、最も強力な最適化アルゴリズムであるハーモニーサーチ(HS)を研究し、検証してみます。私たちの評価でトップになるのはどのアルゴリズムでしょうか。

母集団最適化アルゴリズム：重力探索アルゴリズム(GSA)

GSAは、無生物から着想を得た母集団最適化アルゴリズムです。アルゴリズムに実装されたニュートンの重力の法則のおかげで、その物体の相互作用をモデル化する高い信頼性によって、惑星系や銀河団の魅惑的なダンスを観察することができます。今回は、最も興味深く、独創的な最適化アルゴリズムの1つを考えてみます。また、宇宙物体の移動シミュレータも提示されています。

MQL5クックブック - マクロ経済イベントデータベース

この記事では、SQLiteエンジンに基づいてデータベースを処理する可能性について説明します。CDatabaseクラスは、OOP原則を便利かつ効率的に使用するために作成されました。その後、マクロ経済イベントのデータベースの作成と管理に関与しています。この記事では、CDatabaseクラスの複数のメソッドを使用する例を示します。

母集団最適化アルゴリズム：細菌採餌最適化(BFO)

大腸菌の採餌戦略は、科学者にBFO最適化アルゴリズムの作成を促しました。このアルゴリズムには、最適化に対する独自のアイデアと有望なアプローチが含まれており、さらに研究する価値があります。

母集団最適化アルゴリズム：侵入雑草最適化(IWO)

雑草がさまざまな条件で生き残る驚くべき能力は、強力な最適化アルゴリズムのアイデアになっています。IWO(Invasive Weed Optimization)は、以前にレビューされたものの中で最高のアルゴリズムの1つです。

母集団最適化アルゴリズム：コウモリアルゴリズム(BA)

今回は、滑らかな関数に対して良好な収束性を示すコウモリアルゴリズム(BA)について考えてみることにします。

DoEasy - コントロール（第31部）：ScrollBarコントロールのコンテンツのスクロール

この記事では、水平スクロールバーのボタンを使用してコンテナのコンテンツをスクロールする機能を実装します。

母集団最適化アルゴリズム：ホタルアルゴリズム(FA)

今回は、ホタルアルゴリズム(FA)という最適化手法について考えてみます。修正により、このアルゴリズムは部外者から真の評価表リーダーへと変貌を遂げました。

機械学習は、ストラテジー開発の手法として注目されています。これまで、収益性と予測精度の最大化が重視される一方で、予測モデル構築のためのデータ処理の重要性はあまり注目されてきませんでした。この記事では、Timothy Masters著の書籍「Testing and Tuning Market Trading Systems」に記載されているように、予測モデル構築に使用するインディケーターの適切性を評価するために、エントロピーの概念を使用することについて考察しています。

DoEasy - コントロール（第30部）：ScrollBarコントロールのアニメーション化

今回は、ScrollBarコントロールの開発の続きと、マウスインタラクション機能の実装を開始します。さらに、マウスの状態フラグやイベントのリストも充実させる予定です。

Linux上のMetaTrader 5のC++マルチスレッドサポートを備えた概念実証DLLを開発する

最終製品がWindowsとLinuxシステムの両方でシームレスに動作するMetaTrader 5プラットフォームの開発をLinuxシステムのみでおこなう方法のステップとワークフローを探索する旅を始めます。WineとMinGWについて学ぶことができます。これらはどちらも、クロスプラットフォーム開発を機能させるために不可欠なツールです。特に、MinGWのスレッド実装（POSIXおよびWin32）については、どれを使用するかを選択する際に考慮する必要があります。次に、概念実証のDLLを構築し、それをMQL5コードで使用して、最後に両方のスレッド実装のパフォーマンスを比較します。すべては読者の基盤が自力でさらに拡大するようにするためです。この記事を読めば、LinuxでMT関連のツールを快適に構築できるはずです。