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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Connecting NeuroSolutions Neuronets
Connecting NeuroSolutions Neuronets

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ニューロネットの作成に加え、NeuroSolutions ソフトウェアスウィートによりそれらを DLLとしてエクスポートすることが可能となります。本稿では、ニューロネット作成とDLL生成とそれを MetaTrader 5でのトレーディングのためExpert Advisor に連携する手順について述べています。
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ニューラルネットワークが簡単に(第22部):回帰モデルの教師なし学習

ニューラルネットワークが簡単に(第22部):回帰モデルの教師なし学習

モデルと教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。今回は、回帰モデルの学習に適用した場合のオートエンコーダの特徴について提案します。
グラフィカルインターフェイスXI:ライブラリコードのリファクタリング(ビルド14.1)
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ライブラリが大きくなるにつれて、コードをサイズを減らすために最適化が再び必要がです。本稿で説明するライブラリのバージョンはさらにオブジェクト指向になっており、コードの学習もさらに容易になります。読者は、最新の変更の詳細な記述によって、独自のニーズに基づいて独自にライブラリを開発できるでしょう。
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MQL5での発注を理解する

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取引システムを構築する際には、効果的に処理しなければならない作業があります。この作業は、注文の発注、または作成された取引システムに注文を自動的に処理させることです。これはあらゆる取引システムにおいて極めて重要だからです。この記事では、発注が効果的な取引システムを作成する作業のために理解する必要があるほとんどのトピックについて説明します。
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単一チャート上の複数インジケータ(第05部):MetaTrader 5をRADシステムに変える(I)

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プログラミングはできなくても創造性に富んだ素晴らしいアイデアを持っている人はたくさんいます。しかし、プログラミングの知識がないため、これらのアイデアを実行に移すことができないのです。MetaTrader5のプラットフォームそのものをIDEのように使って、Chart Tradeを作成する方法を一緒に見てみましょう。
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エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート(第3部):トレンド指標

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この参考記事では、トレンド指標カテゴリから標準的な指標を取り上げます。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAで指標を使用するためのすぐに使えるテンプレートを作成します。
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ニューラルネットワークの実験(第6回):価格予測のための自給自足ツールとしてのパーセプトロン

ニューラルネットワークの実験(第6回):価格予測のための自給自足ツールとしてのパーセプトロン

この記事では、パーセプトロンを自給自足の価格予測ツールとして使用する例として、一般的な概念と最もシンプルな既製のエキスパートアドバイザー(EA)を紹介し、その最適化の結果について説明します。
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初心者からプロまでMQL5をマスターする(第1回):プログラミングを始める

初心者からプロまでMQL5をマスターする(第1回):プログラミングを始める

この記事は、プログラミングに関する連載の紹介です。読者がこれまでプログラミングを扱ったことがないことを前提としているため、この連載は基礎から始まります。プログラミング知識レベル:全くの初心者。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第68部): チャットウィンドウオブジェクトクラスとチャートでの指標オブジェクトクラス
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第68部): チャットウィンドウオブジェクトクラスとチャートでの指標オブジェクトクラス

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本稿では、チャートオブジェクトクラスの開発を続け、利用可能な指標のリストを含むチャートウィンドウオブジェクトのリストに追加します。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第19部):新規受注システム(II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第19部):新規受注システム(II)

今回は、「見てわかる」タイプのグラフィカルな受注システムを開発します。なお、今回はゼロから始めるのではなく、取引する資産のチャート上にオブジェクトやイベントを追加して既存のシステムを修正します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第32部):分散型Q学習

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この連載で前回Q学習法を紹介しました。この手法は、各行動の報酬を平均化するものです。2017年には、報酬分布関数を研究する際に、より大きな成果を示す2つの研究が発表されました。そのような技術を使って、私たちの問題を解決する可能性を考えてみましょう。
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モスクワ取引所(MOEX)の指値注文を使用した自動グリッド取引

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この記事では、MOEXでの作業を目的としたMetaTrader 5用のMQL5エキスパートアドバイザー(EA)の開発について考察します。EAは、MetaTrader 5ターミナルを使用して、グリッド戦略に従いながらMOEXで取引することになります。EAには、ストップロスとテイクプロフィットによるポジションの決済、および特定の市況での未決注文の削除が含まれます。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第8部):概念的な飛躍

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第8部):概念的な飛躍

新しい機能を実装する最も簡単な方法は何でしょうか。この記事では、1歩後退してから2歩前進します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第14部):データクラスタリング

ニューラルネットワークが簡単に(第14部):データクラスタリング

前回の記事を公開してから1年以上が経過しました。アイデアを修正して新しいアプローチを開発するには、これはかなりの時間です。この新しい記事では、以前に使用された教師あり学習法から逸れようと思います。今回は、教師なし学習アルゴリズムについて説明します。特に、クラスタリングアルゴリズムの1つであるk-meansについて検討していきます。
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非線形指標

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今回は、非線形指標を構築する方法と取引での使用について、いくつか考えてみたいと思います。MetaTraderの取引プラットフォームには、非線形なアプローチを使用する指標がかなりあります。
グラフィカルインターフェイスX:レンダーテーブルの更新とコード最適化(ビルド10)
グラフィカルインターフェイスX:レンダーテーブルの更新とコード最適化(ビルド10)

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レンダーテーブル(CCanvasTable)に新しい機能を補完していきます。テーブルには、ホバー時の列の強調表示;、各セルにアイコンの配列を追加する機能とそれらを切り替えるメソッド、 実行時にセルテキストを設定または変更する機能などが含まれます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第33部):分散型Q学習における分位点回帰

ニューラルネットワークが簡単に(第33部):分散型Q学習における分位点回帰

分散型Q学習の研究を続けます。今日は、この方法を反対側から見てみましょう。価格予測問題を解決するために、分位点回帰を利用する可能性を検討します。
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自動で動くEAを作る(第12回):自動化(IV)

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自動化されたシステムをシンプルだと思う方はおそらく、それを作るために必要なことを十分に理解していないのでしょう。今回は、多くのエキスパートアドバイザー(EA)を死に至らしめる問題点についてお話します。この問題を解決するために、無差別に注文をトリガーすることが考えられます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第21部):変分オートエンコーダ(Variational autoencoder、VAE)

ニューラルネットワークが簡単に(第21部):変分オートエンコーダ(Variational autoencoder、VAE)

前回の記事で、オートエンコーダアルゴリズムについて学びました。他のアルゴリズム同様、このアルゴリズムには長所と短所があります。元の実装では、オートエンコーダは、訓練標本からオブジェクトを可能な限り分離するために使用されます。今回はその短所への対処法についてお話します。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第22部):新規受注システム(V)

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今日は、新しい受注システムの開発を進めていきます。新しいシステムを導入するのはそう簡単なことではありません。プロセスが非常に複雑になるような問題がしばしば発生します。このような問題が発生したときは、一度立ち止まって、自分たちの進むべき方向を再分析しなければなりません。
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MQL5の圏論(第6回):単射的引き戻しと全射的押し出し

MQL5の圏論(第6回):単射的引き戻しと全射的押し出し

圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索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。
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ニューラルネットワークが簡単に(第29部):Advantage Actor-Criticアルゴリズム

ニューラルネットワークが簡単に(第29部):Advantage Actor-Criticアルゴリズム

本連載のこれまでの記事で、2つの強化学習アルゴリズムを見てきました。それぞれに長所と短所があります。このような場合ではよくあることですが、次に、2つの方法の良いところを組み合わせてアルゴリズムにすることが考え出されます。そうすれば、それぞれの欠点が補われることになります。今回は、そのような手法の1つを紹介します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第16部):クラスタリングの実用化

ニューラルネットワークが簡単に(第16部):クラスタリングの実用化

前回は、データのクラスタリングをおこなうためのクラスを作成しました。今回は、得られた結果を実際の取引に応用するためのバリエーションを紹介したいと思います。
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MQL5の圏論(第10回):モノイド群

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。
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ニューラルネットワークの実験(第4回):テンプレート

ニューラルネットワークの実験(第4回):テンプレート

この記事では、実験と非標準的な方法を使用して収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5を使用します。簡単に説明します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第38回):不一致による自己監視型探索

ニューラルネットワークが簡単に(第38回):不一致による自己監視型探索

強化学習における重要な問題のひとつは、環境探索です。前回までに、「内因性好奇心」に基づく研究方法について見てきました。今日は別のアルゴリズムを見てみましょう。不一致による探求です。
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DoEasyライブラリの時系列(第54部): 抽象基本指標の子孫クラス

DoEasyライブラリの時系列(第54部): 抽象基本指標の子孫クラス

本稿では、基本抽象指標の子孫オブジェクトのクラスの作成について検討しています。このようなオブジェクトは、指標EAを作成し、さまざまな指標と価格のデータ値統計を収集および取得する機能へのアクセスを備えています。また、プログラムで作成された各指標のプロパティとデータにアクセスできる指標オブジェクトコレクションを作成します。
DoEasyライブラリでの価格(第63部): 板情報とその抽象リクエストクラス
DoEasyライブラリでの価格(第63部): 板情報とその抽象リクエストクラス

DoEasyライブラリでの価格(第63部): 板情報とその抽象リクエストクラス

本稿では、板情報を使用するための機能の開発を開始します。また、板情報抽象注文オブジェクトとその子孫のクラスも作成します。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第20部):新規受注システム(III)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第20部):新規受注システム(III)

新しい受注システムの導入を継続します。このようなシステムを作るには、MQL5を使いこなすだけでなく、MetaTrader 5プラットフォームが実際にどのように機能し、どのようなリソースを提供しているかを理解することが必要です。
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ニューラルネットワークが簡単に(第15部):MQL5によるデータクラスタリング

ニューラルネットワークが簡単に(第15部):MQL5によるデータクラスタリング

クラスタリング法について引き続き検討します。今回は、最も一般的なk-meansクラスタリング手法の1つを実装するために、新しいCKmeansクラスを作成します。テスト中には約500のパターンを識別することができました。
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自動で動くEAを作る(第14回):自動化(VI)

自動で動くEAを作る(第14回):自動化(VI)

今回は、この連載で得た知識をすべて実践してみましょう。最終的には、100%自動化された機能的なシステムを構築します。しかしその前に、まだ最後の詳細を学ばなければなりません。
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ONNXモデルをクラスでラップする

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。
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DoEasyライブラリの時系列(第56部):カスタム指標オブジェクト、コレクション内指標オブジェクトからのデータ取得

DoEasyライブラリの時系列(第56部):カスタム指標オブジェクト、コレクション内指標オブジェクトからのデータ取得

本稿では、EAで使用するためのカスタム指標オブジェクトの作成について検討します。ライブラリクラスを少し改善し、EAの指標オブジェクトからデータを取得するメソッドを追加しましょう。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第9部):概念的な飛躍(II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第9部):概念的な飛躍(II)

この記事では、Chart Tradeをフローティングウィンドウに配置します。前稿では、フローティングウィンドウ内でテンプレートを使用できるようにする基本的なシステムを作成しました。
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ニューラルネットワークが簡単に(第53回):報酬の分解

ニューラルネットワークが簡単に(第53回):報酬の分解

報酬関数を正しく選択することの重要性については、すでに何度かお話ししました。報酬関数は、個々の行動に報酬またはペナルティを追加することでエージェントの望ましい行動を刺激するために使用されます。しかし、エージェントによる信号の解読については未解決のままです。この記事では、訓練されたエージェントに個々のシグナルを送信するという観点からの報酬分解について説明します。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第13部):Times & Trade (II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第13部):Times & Trade (II)

本日は、Times & Tradeシステムの第2部である市場分析を構築します。前回の「Times & Trade (I)」稿では、市場で実行された取引を可能な限り迅速に解釈するための指標を持つことを可能にする代替のチャート編成システムについて説明しました。
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MQL5のALGLIB数値解析ライブラリ

MQL5のALGLIB数値解析ライブラリ

この記事では、ALGLIB3.19数値分析ライブラリ、その応用、金融データ分析の効率を向上させる新しいアルゴリズムについて簡単に説明します。
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モスクワ取引所(MOEX)におけるストップ注文を利用した取引所グリッド取引の自動化

モスクワ取引所(MOEX)におけるストップ注文を利用した取引所グリッド取引の自動化

本稿では、MQL5エキスパートアドバイザー(EA)に実装されたストップ指値注文に基づくグリッド取引についてモスクワ取引所(MOEX)で考察します。市場で取引する場合、最も単純な戦略の1つは、市場価格を「キャッチ」するように設計された注文のグリッドです。
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ニューラルネットワークが簡単に(第47回):連続行動空間

ニューラルネットワークが簡単に(第47回):連続行動空間

この記事では、エージェントのタスクの範囲を拡大します。訓練の過程には、どのような取引戦略にも不可欠な資金管理とリスク管理の側面も含まれます。
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MQL5の圏論(第11回):グラフ

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。