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
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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MQL5入門（第11回）：MQL5の組み込みインジケーターの操作に関する初心者向けガイド(II)
RSI、MA、ストキャスティクスなどの複数のインジケーターを使用してMQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を開発し、隠れた強気および弱気のダイバージェンスを検出する方法を学びます。教育目的で、詳細な例および完全にコメントされたソースコードを用いて、効果的なリスク管理を実装し、取引を自動化する方法をご紹介します。
トレーダミネーター 3：売買ロボットの台頭
記事 "Dr. Tradelove..." で Expert Advisorを作成しました。それは選択済みのトレーディングシステムのパラメータを自立的に最適化するものです。それ以上に EAにある一つのトレーディングシステムのパラメータだけを最適化するのではなく、複数あるトレーディングシステムから最良のものを選ぶExpert Advisorを作成しようと決めました。それがどうなったか見ていきます。
ニューラルネットワークが簡単に（第37回）：スパースアテンション(Sparse Attention)
前回は、アテンションメカニズムをアーキテクチャーに用いたリレーショナルモデルについて説明しました。これらのモデルの特徴の1つは、コンピューティングリソースを集中的に利用することです。今回は、セルフアテンションブロック内部の演算回数を減らす仕組みの1つについて考えてみたいと思います。これにより、モデルの一般的なパフォーマンスが向上します。
MQL5 クックブック：オーバーフィットの影響低減とクオート不足への対処
どのようなトレーディング戦略を使っていようと、将来の収益を確保するためどのパラメータを選択すべきかという疑問は常にあるものです。本稿は同時に複数のシンボルパラメータを最適化する機能を備えたExpert Advisor 例を提供します。この方法はパラメータのオーバーフィットによる影響を軽減し、1個のシンボルからのデータが調査に十分でない場合に対処するものです。
Connecting NeuroSolutions Neuronets
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。
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。
スマートマネーコンセプト(BOS)とRSI指標をEAに統合する方法
市場構造に基づいた情報に基づく自動売買の意思決定を可能にするためには、スマートマネーコンセプト(Break Of Structure: BOS)とRSI指標の組み合わせが有効です。
グラフィカルインタフェースX：レンダーテーブルの新機能(ビルド9)
今日までは、ライブラリの最も高度なテーブルはCTableでした。このテーブルは、OBJ_EDIT型のエディットボックスから組み立てられており、さらなる開発は難しいです。したがって、機能の最大化においては、ライブラリ開発の現段階を考慮しても、CCanvasTable型のレンダーテーブルを開発する方が賢明です。その現バージョンはまったく使えない状態ですが、この記事から始めて状況を改善していきましょう。
MQL5で動的な多銘柄多期間の相対力指標(RSI)指標ダッシュボードを作成する
この記事では、MQL5を使用して、動的に複数の銘柄と時間枠にわたるRSI指標のダッシュボードを開発し、トレーダーにリアルタイムでRSI値を提供する方法を解説します。このダッシュボードには、インタラクティブなボタン、リアルタイム更新、色分けされた指標が搭載されており、トレーダーがより的確な意思決定をおこなうためのサポートをします。
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4回）：三角移動平均 — 指標シグナル
この記事の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のみ複数の銘柄ペアの取引（注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど）ができるEAまたは自動売買ロボットです。今回は、多時間枠または単一時間枠の「三角移動平均」という1つの指標のみを使用します。
MQL5エキスパートアドバイザーに自動最適化を実装する方法
エキスパートアドバイザー(EA)のためのMQL5の自動最適化のためのステップバイステップガイド。堅牢な最適化ロジック、パラメーター選択のベストプラクティス、バックテストを通じた戦略の再構築方法について解説します。さらに、ウォークフォワード最適化などの高レベルな手法を紹介し、取引アプローチの強化を目指します。
ニュース取引が簡単に（第1回）：データベースの作成
ニュース取引は複雑で圧倒されるかもしれませんが、この記事ではニュースデータを入手する手順を説明し、さらに、MQL5経済指標カレンダーとその特徴についても学びます。
MQL5入門（第3部）：MQL5のコア要素をマスターする
この初心者向けの記事では、MQL5プログラミングの基本を解説します。配列、カスタム関数、プリプロセッサ、イベント処理など、すべてのコードをわかりやすく説明し、すべての行にアクセスできるようにします。すべてのステップで理解を深める独自のアプローチで、MQL5のパワーを引き出しましょう。この記事はMQL5をマスターするための基礎となるもので、各コード行の説明に重点を置き、明確で充実した学習体験を提供します。
ニューラルネットワークが簡単に（第58回）：Decision Transformer (DT)
強化学習の手法を引き続き検討します。この記事では、一連の行動を構築するパラダイムでエージェントの方策を考慮する、少し異なるアルゴリズムに焦点を当てます。
初心者からエキスパートへ：MQL5での共同デバッグ
問題解決は、MQL5でのプログラミングのような複雑なスキルを習得するための簡潔なルーチンを確立することができます。このアプローチでは、問題解決に集中しながら、同時にスキルアップを図ることができます。問題に取り組めば取り組むほど、高度な専門知識が脳に伝達されます。個人的には、デバッグはプログラミングをマスターするための最も効果的な方法だと思っています。今日は、コードクリーニングのプロセスを紹介し、乱雑なプログラムをクリーンで機能的なものに変えるための最善のテクニックについて解説します。この記事を読んで、貴重な洞察を発見してください。
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。
MQL5入門（第4部）：構造体、クラス、時間関数をマスターする
最新記事でMQL5プログラミングの秘密を解き明かしましょう。構造体、クラス、時間関数の本質に迫り、コーディングの旅に力を与えます。初心者から経験豊富な開発者まで、個のガイドは、MQL5をマスターするための貴重な洞察を提供し、複雑な概念を簡素化します。プログラミングのスキルを高め、アルゴリズム取引の世界で一歩先を行きましょう。
Pythonを使ったEAとバックテストのための感情分析とディープラーニング
この記事では、EAで使用するPythonによる感情分析とONNXモデルを紹介します。あるスクリプトはTensorFlowで学習させたONNXモデルをディープラーニング予測用に実行し、別のスクリプトはニュースのヘッドラインを取得し、AIを使用して感情を数値化します。
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。
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。
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。
取引におけるニューラルネットワーク：時系列の区分線形表現
本記事は、これまでの公開記事とはやや異なる内容となっています。本記事では、時系列データの代替的な表現について解説します。時系列の区分的線形表現とは、小さな区間ごとに線形関数を用いて時系列データを近似する手法です。
ニュース取引が簡単に（第3回）：取引の実施
この記事では、ニュース取引エキスパートアドバイザー(EA)で、データベースに保存されている経済指標カレンダーに基づいて取引を開始します。さらに、EAのグラフィックを改善し、今後の経済指標カレンダーイベントに関するより適切な情報を表示する予定です。
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。
ニューラルネットワークが簡単に（第32部）：分散型Q学習
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。
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ（第VI部）：循環最適化
この記事では、MetaTrader 4および5の取引の自動化チェーン全体を完成するだけでなく、より興味深いことができるようになった改善の最初の部分を示します。今後、このソリューションにより、EAの作成と最適化の両方を完全に自動化し、効果的な取引構成を見つけるための人件費を最小限に抑えることができます。
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
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。
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)
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。
ダイナミックマルチペアEAの形成（第1回）：通貨相関と逆相関
ダイナミックマルチペアEAは、相関戦略と逆相関戦略の両方を活用し、取引パフォーマンスの最適化を図ります。リアルタイムの市場データを分析することで、通貨ペア間の相関関係や逆相関関係を特定し、それらを取引に活かします。
ボラティリティベースの取引システムの構築と最適化の方法（チャイキンボラティリティ - CHV）
この記事では、チャイキンボラティリティ（CHV、Chaikin Volatility）という名前の、ボラティリティに基づく後1つの指標を提供します。カスタム指標の使用方法と構築方法を確認した後、カスタム指標の構築方法を理解します。使用できるいくつかの簡単な戦略を共有し、どちらがより優れているかを理解するためにテストします。
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2回）：指標シグナル：多時間枠放物線SAR指標
この記事の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のみ複数の銘柄ペアの取引（注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど）ができるEAまたは自動売買ロボットです。今回は、PERIOD_M15からPERIOD_D1までの多時間枠でパラボリックSARまたはiSARという1つの指標のみを使用します。
MQL5入門（第17回）：トレンド反転のためのエキスパートアドバイザーの構築
この記事では、トレンドラインのブレイクアウトや反転を利用したチャートパターン認識に基づいて取引をおこなうMQL5のエキスパートアドバイザー(EA)の構築方法を初心者向けに解説します。トレンドラインの値を動的に取得し、プライスアクションと比較する方法を学ぶことで、読者は上昇・下降トレンドライン、チャネル、ウェッジ、トライアングルなどのチャートパターンを識別し取引できるEAを開発できるようになります。
自動で動くEAを作る（第12回）：自動化(IV)
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。
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)
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。
古典的な戦略をPythonで再構築する（第2回）：ボリンジャーバンドのブレイクアウト
本稿では、線形判別分析(LDA: Linear Discriminant Analysis)とボリンジャーバンドを統合し、戦略的市場参入シグナルの生成を目的としたカテゴリ別ゾーン予測を活用する取引戦略を考察します。
ニューラルネットワークが簡単に（第35回）：ICM（Intrinsic Curiosity Module、内発的好奇心モジュール）
強化学習アルゴリズムの研究を続けます。これまで検討してきたすべてのアルゴリズムでは、あるシステム状態から別の状態への遷移ごとに、エージェントがそれぞれの行動を評価できるようにするための報酬方策を作成する必要がありました。しかし、この方法はかなり人工的なものです。実際には、行動と報酬の間には、ある程度の時間差があります。今回は、行動から報酬までの様々な時間の遅れを扱うことができるモデル訓練アルゴリズムに触れてみましょう。
MQL5における修正グリッドヘッジEA（第1部）：シンプルなヘッジEAを作る
古典的なグリッド戦略と古典的なヘッジ戦略を混合した、より高度なグリッドヘッジEAのベースとして、シンプルなヘッジEAを作成する予定です。この記事が終わるころには、簡単なヘッジ戦略の作り方がわかり、この戦略が本当に100%儲かるかどうかについての人々の意見も知ることができるでしょう。
手動バックテストを簡単に：MQL5でストラテジーテスター用のカスタムツールキットを構築する
この記事では、ストラテジーテスターでの手動バックテストを簡単におこなうための、カスタムMQL5ツールキットの設計について紹介します。設計と実装に焦点を当て、特にインタラクティブな取引操作の仕組みについて詳しく解説します。その後、このツールキットを使って、戦略を効果的にテストする方法を実演します。