MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミング例に関する記事

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エキスパートアドバイザーはプログラミングの「頂点」であり、それぞれの自動取引の開発者の求めたゴールです。このセクションの記事を読んで、ご自分の自動売買ロボットを作成してください。記述された手順に従うことにより、どのように自動取引システムを作成し、デバッグし、テストするかを学びます。

記事はMQL5プログラミングを教えるだけでなく、どのようにトレーディングアイデアとテクニックを導入するかを示します。どのようにトレーリングストップをプログラムするか、どのように資金管理を適用するか、どのようにインディケータ値を取得するかなど、さらに多くのことを学べます。

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Frames Analyzerツールによるタイムトレード間隔の魔法

Frames Analyzerツールによるタイムトレード間隔の魔法

Frames Analyzerとは何でしょうか。これは、パラメータ最適化の直後に作成されたMQDファイルまたはデータベースを読み取ることにより、ストラテジーテスター内外でパラメータ最適化中に最適化フレームを分析するためのエキスパートアドバイザー(EA)のプラグインモジュールです。これらの最適化の結果はFrames Analyzerツールを使用している他のユーザーと共有して、結果について話し合うことができます。
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MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成(第2回):MQL5からTelegramへのシグナル送信

MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成(第2回):MQL5からTelegramへのシグナル送信

この記事では、移動平均クロスオーバーシグナルをTelegramに送信するMQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。移動平均クロスオーバーから売買シグナルを生成し、MQL5で必要なコードを実装し、統合がシームレスに機能するようにするプロセスを詳しく説明します。その結果、リアルタイムの取引アラートをTelegramのグループチャットに直接提供するシステムが完成します。
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CCI指標:アップグレードと新機能

CCI指標:アップグレードと新機能

この記事では、CCI指標をアップグレードする可能性について検討するとともに、この指標の修正を提示します。
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単一チャート上の複数インジケータ(第06部):MetaTrader 5をRADシステムに変える(II)

単一チャート上の複数インジケータ(第06部):MetaTrader 5をRADシステムに変える(II)

前回の記事では、MetaTrader 5のオブジェクトを使ってChart Tradeを作成し、プラットフォームをRADシステムに変える方法を紹介しました。このシステムは非常によく機能しており、読者の多くは、提案されたシステムの機能を拡張できるようなライブラリを作成することをお考えになったのではないでしょうか。これに基づいて、より直感的で使い勝手の良いEAを開発することも可能でしょう。
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ニューラルネットワークが簡単に (第42回):先延ばしのモデル、理由と解決策

ニューラルネットワークが簡単に (第42回):先延ばしのモデル、理由と解決策

強化学習の文脈では、モデルの先延ばしにはいくつかの理由があります。この記事では、モデルの先延ばしの原因として考えられることと、それを克服するための方法について考察しています。
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ニューラルネットワークが簡単に(第52回):楽観論と分布補正の研究

ニューラルネットワークが簡単に(第52回):楽観論と分布補正の研究

経験再現バッファに基づいてモデルが訓練されるにつれて、現在のActor方策は保存されている例からどんどん離れていき、モデル全体としての訓練効率が低下します。今回は、強化学習アルゴリズムにおけるサンプルの利用効率を向上させるアルゴリズムについて見ていきます。
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MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する

MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する

どのような市場にも対応できる専門的なエキスパートアドバイザー(EA)を構築します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第49回):Soft Actor-Critic

ニューラルネットワークが簡単に(第49回):Soft Actor-Critic

連続行動空間の問題を解決するための強化学習アルゴリズムについての議論を続けます。この記事では、Soft Actor-Critic (SAC)アルゴリズムについて説明します。SACの主な利点は、期待される報酬を最大化するだけでなく、行動のエントロピー(多様性)を最大化する最適な方策を見つけられることです。
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ニューラルネットワークの実験(第7回):指標の受け渡し

ニューラルネットワークの実験(第7回):指標の受け渡し

指標をパーセプトロンに渡す例。この記事では、一般的な概念について説明し、最も単純な既製のエキスパートアドバイザー(EA)と、それに続く最適化とフォワードテストの結果を紹介します。
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プログラミングパラダイムについて(第2部):オブジェクト指向アプローチによるプライスアクションエキスパートアドバイザーの開発

プログラミングパラダイムについて(第2部):オブジェクト指向アプローチによるプライスアクションエキスパートアドバイザーの開発

オブジェクト指向プログラミングのパラダイムとMQL5コードへの応用について学びます。この第2回目の記事では、オブジェクト指向プログラミングの具体的な内容をより深く掘り下げ、実践的な例を通して実体験を提供します。EMA指標とローソク足価格データを使用した、手続き型プライスアクションエキスパートアドバイザー(EA)をオブジェクト指向コードに変換する方法を学びます。
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MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する(第3回):ダイナミックトレンドフォローと平均回帰戦略

MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する(第3回):ダイナミックトレンドフォローと平均回帰戦略

金融市場は一般的に、「レンジ相場」または「トレンド相場」のいずれかに分類されます。このような静的な市場の見方は、短期的な取引においては判断を容易にしてくれるかもしれません。しかし、実際の市場の動きとはかけ離れている側面もあります。この記事では、金融市場がこれら2つのモードをどのように移行するのかを探り、その理解を活かしてアルゴリズム取引戦略への自信をどのように高められるのかを考察します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第28部):方策勾配アルゴリズム

ニューラルネットワークが簡単に(第28部):方策勾配アルゴリズム

強化学習法の研究を続けます。前回は、Deep Q-Learning手法に触れました。この手法では、特定の状況下でとった行動に応じて、これから得られる報酬を予測するようにモデルを訓練します。そして、方策と期待される報酬に応じた行動がとられます。ただし、Q関数を近似的に求めることは必ずしも可能ではありません。その近似が望ましい結果を生み出さないこともあります。このような場合、効用関数ではなく、行動の直接的な方針(戦略)に対して、近似的な手法が適用されます。その1つが方策勾配です。
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MQL5における一般化ハースト指数と分散比検定の実装

MQL5における一般化ハースト指数と分散比検定の実装

本稿では、一般化ハースト指数と分散比検定が、MQL5における価格系列の挙動を分析するためにどのように利用できるかを調査します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第34部):FQF(Fully Parameterized Quantile Function、完全にパラメータ化された分位数関数)

ニューラルネットワークが簡単に(第34部):FQF(Fully Parameterized Quantile Function、完全にパラメータ化された分位数関数)

分散型Q学習アルゴリズムの研究を続けます。以前の記事では、分散型の分位数Q学習アルゴリズムについて検討しました。最初のアルゴリズムでは、与えられた範囲の値の確率を訓練しました。2番目のアルゴリズムでは、特定の確率で範囲を訓練しました。それらの両方で、1つの分布のアプリオリな知識を使用し、別の分布を訓練しました。この記事では、モデルが両方の分布で訓練できるようにするアルゴリズムを検討します。
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MQL5で日次ドローダウンリミッターEAを作成する

MQL5で日次ドローダウンリミッターEAを作成する

この記事では、取引アルゴリズムに基づくエキスパートアドバイザー(EA)の作成方法を、詳細な観点から解説しています。これはMQL5のシステムを自動化し、デイリードローダウンをコントロールするのに役立ちます。
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MQL5経済指標カレンダーを使った取引(第1回):MQL5経済指標カレンダーの機能をマスターする

MQL5経済指標カレンダーを使った取引(第1回):MQL5経済指標カレンダーの機能をマスターする

この記事では、まず、MQL5経済指標カレンダーの基本機能を理解し、それを取引に活用する方法を探ります。次に、MQL5で経済指標カレンダーの主要機能を実装し、取引の判断に役立つニュースを取得する方法を説明します。最後に、この情報を活用して取引戦略を効果的に強化する方法を紹介します。
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MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する(第11回):初心者向け線形代数入門

MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する(第11回):初心者向け線形代数入門

本記事では、MQL5の行列・ベクトルAPIで利用できる強力な線形代数ツールの基礎を解説します。このAPIを効果的に利用するためには、これらの手法を賢く活用するための線形代数の原理をしっかり理解しておく必要があります。本稿は、MQL5でアルゴリズム取引をおこなう際にこの強力なライブラリを活用して作業を開始するために必要となる線形代数の最も重要な規則のいくつかを、読者が直感的に理解できるレベルで身につけることを目的としています。
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ニューラルネットワークが簡単に(第30部):遺伝的アルゴリズム

ニューラルネットワークが簡単に(第30部):遺伝的アルゴリズム

今日はちょっと変わった学習法を紹介したいと思います。ダーウィンの進化論からの借用と言えます。先に述べた手法よりも制御性は劣るでしょうが、非差別的なモデルの訓練が可能です。
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初心者のためのMQL5におけるファンダメンタル分析とテクニカル分析戦略の組み合わせ

初心者のためのMQL5におけるファンダメンタル分析とテクニカル分析戦略の組み合わせ

この記事では、トレンドフォローとファンダメンタル分析の原則を1つのエキスパートアドバイザー(EA)にシームレスに統合し、より強固な取引戦略を構築する方法について説明します。MQL5を活用して、誰でも簡単にカスタマイズされた取引アルゴリズムを作成できることを紹介します。
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MQL5での取引戦略の自動化(第1回):Profitunityシステム(ビル・ウィリアムズ著「Trading Chaos」)

MQL5での取引戦略の自動化(第1回):Profitunityシステム(ビル・ウィリアムズ著「Trading Chaos」)

この記事では、ビル・ウィリアムズのProfitunityシステムを詳しく分析し、その核心となる構成要素や、市場の混乱の中での独自の取引アプローチを解説します。MQL5用いたシステムの実装方法を、主要なインジケーターやエントリー/エグジットシグナルの自動化に焦点を当てながら説明します。さらに、戦略のテストと最適化をおこない、さまざまな市場環境におけるパフォーマンスについて考察します。
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無効化されたオーダーブロックをミティゲーションブロックとして再利用する(SMC)

無効化されたオーダーブロックをミティゲーションブロックとして再利用する(SMC)

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。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第17回):多通貨取引

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第17回):多通貨取引

ウィザードを介してEAが組み立てられた場合、デフォルトでは複数の通貨をまたいだ取引は利用できません。トレーダーが一度に複数の銘柄から自分のアイデアをテストする際に、2つの可能なトリックを検討します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第62回):階層モデルにおけるDecision Transformerの使用

ニューラルネットワークが簡単に(第62回):階層モデルにおけるDecision Transformerの使用

最近の記事で、Decision Transformerを使用するためのいくつかの選択肢を見てきました。この方法では、現在の状態だけでなく、以前の状態の軌跡や、その中でおこなわれた行動も分析することができます。この記事では、階層モデルにおけるこの方法の使用に焦点を当てます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第40回):大量のデータでGo-Exploreを使用する

ニューラルネットワークが簡単に(第40回):大量のデータでGo-Exploreを使用する

この記事では、長い訓練期間に対するGo-Exploreアルゴリズムの使用について説明します。訓練時間が長くなるにつれて、ランダムな行動選択戦略が有益なパスにつながらない可能性があるためです。
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信頼区間を用いて将来のパフォーマンスを見積もる

信頼区間を用いて将来のパフォーマンスを見積もる

この記事では、自動化された戦略の将来のパフォーマンスを推定する手段として、ブーストラッピング技術の応用について掘り下げます。
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取引における多項式モデル

取引における多項式モデル

本記事では、直交多項式について説明します。直交多項式を活用することで、より正確で効果的な市場分析が可能になり、トレーダーはより多くの情報に基づいた意思決定をおこなうことができるようになります。
DoEasyライブラリでの価格(第60部): 銘柄ティックデータのシリーズリスト
DoEasyライブラリでの価格(第60部): 銘柄ティックデータのシリーズリスト

DoEasyライブラリでの価格(第60部): 銘柄ティックデータのシリーズリスト

本稿では、単一銘柄のティックデータを格納するためのリストを作成し、EAでの必要なデータの作成と取得を確認します。さらに、使用される銘柄ごとの個別のティックデータリストでティックデータのコレクションを構成します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第65回):Distance Weighted Supervised Learning (DWSL)

ニューラルネットワークが簡単に(第65回):Distance Weighted Supervised Learning (DWSL)

この記事では、教師あり学習法と強化学習法の交差点で構築された興味深いアルゴリズムに触れます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第89回):FEDformer (Frequency Enhanced Decomposition Transformer)

ニューラルネットワークが簡単に(第89回):FEDformer (Frequency Enhanced Decomposition Transformer)

これまで検討してきたすべてのモデルは、環境の状態を時系列として分析します。ただし、時系列は周波数特徴の形式で表現することもできます。この記事では、時系列の周波数成分を使用して将来の状態を予測するアルゴリズムを紹介します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第23部):転移学習用ツールの構築

ニューラルネットワークが簡単に(第23部):転移学習用ツールの構築

転移学習については当連載ですでに何度も言及していますが、これはただの言及でした。この記事では、このギャップを埋めて、転移学習の詳しい調査を提案します。
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DoEasyライブラリの時系列(第57部): 指標バッファデータオブジェクト

DoEasyライブラリの時系列(第57部): 指標バッファデータオブジェクト

本稿では、1つの指標に対して1つのバッファのすべてのデータを含むオブジェクトを開発します。このようなオブジェクトは、指標バッファのシリアルデータを格納するために必要になります。その助けを借りて、任意の指標のバッファデータ、および他の同様のデータを相互に並べ替えて比較できるようになります。
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MLモデルとストラテジーテスターの統合(結論):価格予測のための回帰モデルの実装

MLモデルとストラテジーテスターの統合(結論):価格予測のための回帰モデルの実装

この記事では、決定木に基づく回帰モデルの実装について説明します。モデルは金融資産の価格を予測しなければなりません。すでにデータを準備し、モデルを訓練評価し、調整最適化しました。ただし、このモデルはあくまで研究用であり、実際の取引に使用するものではないことに留意する必要があります。
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ニュース取引が簡単に(第6回):取引の実施(III)

ニュース取引が簡単に(第6回):取引の実施(III)

この記事では、IDに基づいて個々のニュースイベントをフィルターする関数を実装します。さらに、以前のSQLクエリを改善し、追加情報が提供されたり、クエリの実行時間が短縮されるようになります。さらに、これまでの記事で作成したコードを機能的なものにします。
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プログラミングパラダイムについて(第1部):プライスアクションエキスパートアドバイザー開発の手続き型アプローチ

プログラミングパラダイムについて(第1部):プライスアクションエキスパートアドバイザー開発の手続き型アプローチ

プログラミングパラダイムとMQL5コードへの応用について学びます。この記事では、手続き型プログラミングの具体的な方法について、実践的な例を通して説明します。EMA指標とローソク足の価格データを使って、プライスアクションエキスパートアドバイザー(EA)を開発する方法を学びます。さらに、この記事では関数型プログラミングのパラダイムについても紹介しています。
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ニューラルネットワークが簡単に(第44回):ダイナミクスを意識したスキルの習得

ニューラルネットワークが簡単に(第44回):ダイナミクスを意識したスキルの習得

前回は、様々なスキルを学習するアルゴリズムを提供するDIAYN法を紹介しました。習得したスキルはさまざまな仕事に活用できます。しかし、そのようなスキルは予測不可能なこともあり、使いこなすのは難しくなります。この記事では、予測可能なスキルを学習するアルゴリズムについて見ていきます。
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MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成(第1回):MQL5からTelegramへのメッセージ送信

MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成(第1回):MQL5からTelegramへのメッセージ送信

この記事では、MQL5を使用してEAを作成し、Telegramに自動でメッセージを送信する方法を説明します。ボットのAPIトークンやチャットIDといった必要なパラメータを設定し、HTTP POSTリクエストを実行してメッセージを配信する流れを学びます。また、応答を処理し、万が一メッセージ送信が失敗した場合には、トラブルシューティングについても解説します。最終的には、MQL5を通じてTelegramにメッセージを送るボットを構築する手順をマスターします。
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PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング(第3回):価格の角度(2)極座標

PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング(第3回):価格の角度(2)極座標

この記事では、あらゆる市場における価格レベルの変化を、それに対応する角度の変化へと変換する2回目の試みをおこないます。今回は、前回よりも数学的に洗練されたアプローチを採用しました。得られた結果は、アプローチを変更した判断が正しかった可能性を示唆しています。本日は、どの市場を分析する場合でも、極座標を用いて価格レベルの変化によって形成される角度を意味のある方法で計算する方法についてご説明します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第54回):ランダムエンコーダを使った効率的な研究(RE3)

ニューラルネットワークが簡単に(第54回):ランダムエンコーダを使った効率的な研究(RE3)

強化学習手法を検討するときは常に、環境を効率的に探索するという問題に直面します。この問題を解決すると、多くの場合、アルゴリズムが複雑になり、追加モデルの訓練が必要になります。この記事では、この問題を解決するための別のアプローチを見ていきます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第84回):RevIN (Reversible Normalization)

ニューラルネットワークが簡単に(第84回):RevIN (Reversible Normalization)

入力データの前処理がモデル訓練の安定性に大きく寄与することは、すでに広く知られています。オンラインで「生」の入力データを処理するために、バッチ正規化層が頻繁に使用されますが、時には逆の手順が求められる場合もあります。この記事では、この問題を解決するための1つのアプローチについて解説します。
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多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム(その3):ストラテジーテスターとの統合 - 概要(I)

多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム(その3):ストラテジーテスターとの統合 - 概要(I)

多層パーセプトロンは、非線形分離可能な問題を解くことができる単純なパーセプトロンを進化させたものです。バックプロパゲーションアルゴリズムと組み合わせることで、このニューラルネットワークを効果的に学習させることができます。多層パーセプトロンとバックプロパゲーション連載第3回では、このテクニックをストラテジーテスターに統合する方法を見ていきます。この統合により、取引戦略を最適化するためのより良い意思決定を目的とした複雑なデータ分析が可能になります。この記事では、このテクニックの利点と問題点について説明します。