MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミングと使用に関する記事
MetaTraderプラットフォームのために作られたExpert Advisorsは、開発者により導入された様々な機能を実行します。自動売買ロボットは1日24時間、通貨をトラックし、取引をコピーし、レポートを送信し、ニュースを分析し、 特別に作成されたグラフィカルインターフェイスを提供することができます。
記事はプログラミングのテクニック、データ処理のための数学的なアイデア、自動売買ロボットの開発と発注についてのヒントを記載します。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第30回）：機械学習におけるバッチ正規化のスポットライト
バッチ正規化とは、ニューラルネットワークのような機械学習アルゴリズムに投入するデータの前処理です。これは、アルゴリズムが使用する活性化の種類を常に意識しながらおこなわれます。そこで、エキスパートアドバイザー(EA)を使って、そのメリットを享受するためのさまざまなアプローチを探ります。
ニューラルネットワークが簡単に（第19部）：MQL5を使用したアソシエーションルール
アソシエーションルールの検討を続けます。前回の記事では、このタイプの問題の理論的側面について説明しました。この記事では、MQL5を使用したFPGrowthメソッドの実装を紹介します。また、実装したソリューションを実際のデータを使用してテストします。
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。
ニューラルネットワークが簡単に（第57回）：Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)
今回は、かなり新しいStochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)アルゴリズムを検討します。このアルゴリズムは、エントロピー最大化の枠組みの中で潜在変数方策を構築することができます。
MQL5での取引戦略の自動化（第6回）：スマートマネートレーディングのためのオーダーブロック検出の習得
この記事では、純粋なプライスアクション分析を用いてMQL5でオーダーブロック検出を自動化します。オーダーブロックの定義、検出の実装、自動売買への統合をおこない、最後に戦略のバックテストを通じてパフォーマンスを評価します。
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。
ニューラルネットワークが簡単に（第60回）：Online Decision Transformer (ODT)
最後の2つの記事は、望ましい報酬の自己回帰モデルの文脈で行動シーケンスをモデル化するDecision Transformer法に費やされました。この記事では、この方法の別の最適化アルゴリズムについて見ていきます。
MQL5での取引戦略の自動化（第13回）：三尊天井取引アルゴリズムの構築
この記事では、三尊天井(Head and Shoulders)パターンの検出と売買をMQL5で自動化します。その構造を分析し、検出および取引をおこなうエキスパートアドバイザー(EA)を実装し、バックテストでその結果を検証します。このプロセスを通じて、改良の余地を残しつつも実用的な取引アルゴリズムが明らかになります。
Bears Powerによる取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事へようこそ。この新しい記事では、Bears Power（ベアーパワー）テクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学びます。
MQL5での取引戦略の自動化（第16回）：ミッドナイトレンジブレイクアウト+Break of Structure (BoS)のプライスアクション
本記事では、MQL5を用いて「ミッドナイトレンジブレイクアウト + Break of Structure (BoS)」戦略を自動化し、ブレイクアウトの検出および取引実行のコードを詳細に解説します。エントリー、ストップ、利益確定のためのリスクパラメータを正確に定義し、実際の取引に活用できるようバックテストおよび最適化もおこないます。
取引におけるカオス理論（第1回）：金融市場における導入と応用、リアプノフ指数
カオス理論は金融市場に適用できるでしょうか。この記事では、従来のカオス理論とカオスシステムがビル・ウィリアムズが提案した市場のカオスの概念とどのように異なるかについて考察します。
因果推論における傾向スコア
本稿では、因果推論におけるマッチングについて考察します。マッチングは、データセット内の類似した観測を比較するために使用されます。これは因果関係を正しく判定し、バイアスを取り除くために必要なことです。著者は、訓練されていない新しいデータではより安定する、機械学習に基づく取引システムを構築する際に、これがどのように役立つかを説明しています。傾向スコアは因果推論において中心的な役割を果たし、広く用いられています。
MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第4回）：関数コードのモジュール化による再利用性の向上
の記事では、MQL5からTelegramへのメッセージおよびスクリーンショット送信に使用されている既存コードを、再利用可能なモジュール関数へと整理し、リファクタリングをおこないます。これによりプロセス全体が効率化され、複数インスタンスでの実行効率が高まるだけでなく、コードの管理も容易になります。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第53回）：MFI (Market Facilitation Index)
MFI（Market Facilitation Index、マーケットファシリテーションインデックス）は、ビル・ウィリアムズによる指標の一つで、出来高と連動した価格変動の効率性を測定することを目的としています。いつものように、本記事では、ウィザードアセンブリシグナルクラスの枠組みにおいて、このインジケーターのさまざまなパターンを検証し、それに基づいたテストレポートおよび分析結果を紹介します。
制約付きCustom Maxを実装するための一般的な最適化定式化(GOF)
この記事では、MetaTrader 5端末の設定タブでCustom Maxを選択する際に、複数の目的と制約条件を持つ最適化問題を実装する方法を紹介します。最適化問題の例は、ドローダウンが10%未満、連敗回数が5回未満、1週間の取引回数が5回以上となるように、プロフィットファクター、ネットプロフィット、リカバリーファクターを最大化するといったものです。
Controlsクラスを使用してインタラクティブなMQL5ダッシュボード/パネルを作成する方法（第1回）：パネルの設定
この記事では、取引操作を効率化するために設計されたMQL5のControlsクラスを使用して、インタラクティブな取引ダッシュボードを作成します。パネルには、タイトル、[Trade]、[Close]、[Information]のナビゲーションボタン、取引の実行とポジションの管理用の専用アクションボタンが表示されます。この記事を読み終える頃には、今後の記事でさらに機能強化するための基礎パネルが完成しているはずです。
ニューラルネットワークが簡単に（第97回）：MSFformerによるモデルの訓練
さまざまなモデルアーキテクチャの設計を検討する際、モデルの訓練プロセスには十分な注意が払われないことがよくあります。この記事では、そのギャップを埋めることを目指します。
MQL5での取引戦略の自動化（第34回）：R²適合度を用いたトレンドラインブレイクアウトシステム
本記事では、スイングポイントを用いてサポートおよびレジスタンスのトレンドラインを特定し、R²（決定係数）による適合度と角度制約で検証することで、ブレイクアウト取引を自動化するMQL5によるトレンドラインブレイクアウトシステムを構築します。本システムでは、指定したルックバック期間内のスイングハイとスイングローを検出し、一定数以上のタッチポイントを持つトレンドラインを生成します。その後、R²指標および角度制約を用いてトレンドラインの信頼性を評価し、取引に使用可能かを判定します。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第9回）：マルチ戦略エキスパートアドバイザー(II)
エキスパートアドバイザー(EA)に統合できる戦略の数は、事実上無限と言えます。しかし、戦略を追加するたびにアルゴリズムの複雑さが増していきます。複数の戦略を組み込むことで、EAは多様な市場環境により柔軟に適応し、収益性を向上させる可能性が高まります。本日は、Trend Constraint EAの機能をさらに強化するための取り組みとして、リチャード・ドンチャンが開発した著名な戦略のひとつを対象に、MQL5を活用する方法をご紹介します。
MQL5でスマート取引マネージャーを構築する：損益分岐点、トレーリングストップ、部分決済を自動化する
「スマート取引マネージャー」エキスパートアドバイザー(EA)をMQL5で構築し、損益分岐点へのストップロス移動、トレーリングストップ、部分決済などの機能で取引管理を自動化する方法を学びましょう。これは、時間を節約し、取引の一貫性を向上させたいトレーダー向けの、実践的かつステップバイステップのガイドです。
取引戦略の開発：出来高制限アプローチの使用
テクニカル分析の世界では、価格がしばしば中心的な役割を果たします。トレーダーはサポートやレジスタンス、パターンを綿密に描きますが、多くの場合、これらの動きを駆動する重要な力である「出来高」を見落としています。本記事では、新しい出来高分析のアプローチであるVolume Boundaryインジケーターについて解説します。この指標は、バタフライ曲線やトリプルサイン曲線といった高度な平滑化関数を用いることで変換をおこない、より明確な解釈と体系的な取引戦略の構築を可能にします。
ニューラルネットワークが簡単に（第67回）：過去の経験を活かした新しい課題の解決
この記事では、訓練セットにデータを収集する方法について引き続き説明します。明らかに、学習プロセスには環境との絶え間ない相互作用が必要です。しかし、状況はさまざまです。
ニューラルネットワークが簡単に（第61回）：オフライン強化学習における楽観論の問題
オフライン訓練では、訓練サンプルデータに基づいてエージェントの方策を最適化します。その結果、エージェントは自分の行動に自信を持つことができます。しかし、そのような楽観論は必ずしも正当化されるとは限らず、模型の操作中にリスクを増大させる可能性があります。今日は、こうしたリスクを軽減するための方法の1つを紹介しましょう。
MQL5入門（第10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
この記事では、プロジェクトベースのアプローチを使用してRSIベースのエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法に焦点を当て、MQL5の組み込みインジケーターの活用方法を紹介します。RSI値を取得して活用し、流動性スイープに対応し、チャートオブジェクトを使用して取引の視覚化を強化する方法を学びます。さらに、パーセンテージベースのリスク設定、リスク報酬比率の実装、利益確保のためのリスク修正など、効果的なリスク管理についても解説します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第10回）：型破りなRBM
制限ボルツマンマシン（Restrictive Boltzmann Machine、RBM）は、基本的なレベルでは、次元削減による教師なし分類に長けた2層のニューラルネットワークです。その基本原理を採用し、常識にとらわれない方法で設計し直して訓練すれば有用なシグナルフィルタが得られるかどうかを検証します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第23回）：CNN
畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN)もまた、多次元のデータセットを主要な構成要素に分解することに特化した機械学習アルゴリズムです。一般的にどのように達成されるかを見て、別のMQL5ウィザードシグナルクラスのトレーダーへの応用の可能性を探ります。
ニューラルネットワークが簡単に（第41回）：階層モデル
この記事では、複雑な機械学習問題を解決するための効果的なアプローチを提供する階層的訓練モデルについて説明します。階層モデルはいくつかのレベルで構成され、それぞれがタスクの異なる側面を担当します。
時系列マイニングのためのデータラベル（第1回）：EA操作チャートでトレンドマーカー付きデータセットを作成する
この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
取引におけるニューラルネットワーク：点群用Transformer (Pointformer)
この記事では、点群におけるオブジェクト検出問題を解決するためのアテンションを用いたアルゴリズムについて解説します。点群におけるオブジェクト検出は、多くの現実世界の応用において極めて重要です。
既存のMQL5取引戦略へのAIモデルの統合
このトピックでは、強化学習モデル（LSTMなど）や機械学習ベースの予測モデルのような訓練済みAIモデルを、既存のMQL5取引戦略に組み込むことに焦点を当てています。
MQL5における取引戦略の自動化（第45回）：逆フェアバリューギャップ(IFVG)
本記事では、MQL5において逆フェアバリューギャップ(IFVG, Inverse Fair Value Gap)検出システムを構築します。このシステムは、直近のバーにおける強気/弱気のFVG（フェアバリューギャップ）を最小ギャップサイズフィルターを適用して識別し、価格との相互作用に基づき、その状態をnormal（通常）、mitigated（解消）、inverted（反転）として追跡します（遠側ブレイクによるミティゲーション、再エントリー時のリトレース（押し戻し）、内側から遠側をブレイクしてクローズすることによるインバージョンを含みます）。また、重複は無視し、追跡するFVGの数を制限します。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第16部）：Web上のデータにアクセスする(II)
Webからエキスパートアドバイザー(EA)にデータを入力する方法はそれほど明らかにはわかりません。MetaTrader 5が提供するすべての可能性を理解しなければ、そう簡単にはいきません。
ニューラルネットワークが簡単に（第45回）：状態探索スキルの訓練
明示的な報酬関数なしに有用なスキルを訓練することは、階層的強化学習における主な課題の1つです。前回までに、この問題を解くための2つのアルゴリズムを紹介しましたが、環境調査の完全性についての疑問は残されています。この記事では、スキル訓練に対する異なるアプローチを示します。その使用は、システムの現在の状態に直接依存します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第09回）：K平均法とフラクタル波の組み合わせ
K平均法では、まず無作為に生成されたクラスタ重心を使用するデータセットのマクロビューに焦点を当てたプロセスとしてデータポイントを集団化するアプローチを採用し、その後ズームインしてこれらの重心を調整してデータセットを正確に表現します。これを見て、その使用例をいくつか活用していきます。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第2回）：取引戦略の仮想ポジションへの移行
複数の戦略を並行して動作させる多通貨エキスパートアドバイザー(EA)の開発を続けましょう。マーケットポジションを建てることに関連するすべての作業を、戦略レベルから、戦略を管理するEAのレベルに移してみましょう。戦略自体は、マーケットポジションを持つことなく、仮想の取引のみをおこないます。
アルゴリズム取引のリスクマネージャー
本稿の目的は、リスクマネージャーを利用する必要性を証明し、アルゴリズム取引におけるリスク管理の原則を別クラスで実践することで、金融市場におけるデイ取引と投資におけるリスク標準化アプローチの有効性を誰もが検証できるようにすることです。この記事では、アルゴリズム取引用のリスクマネージャークラスを作成します。これは、手動取引のリスクマネージャーの作成について述べた前回の記事の論理的な続きです。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第19回）：ベイズ推定
ベイズ推定とは、新しい情報が入手可能になったときに確率仮説を更新するためにベイズの定理を採用することです。これは直感的に時系列分析への適応につながるので、シグナルだけでなく、資金管理やトレーリングストップのためのカスタムクラスを構築する際に、これをどのように利用できるか見てみましょう。
ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第2回）：市場構造取引システムの自動化
MQL5でラリー・ウィリアムズの市場構造の概念を自動化する方法を学びます。スイングポイントを読み取り、売買シグナルを生成し、リスクを管理し、動的なトレーリングストップ戦略を適用する完全なエキスパートアドバイザー(EA)を構築します。
MQL5での取引戦略の自動化（第4回）：Multi-Level Zone Recoveryシステムの構築
この記事では、RSI（相対力指数）を活用して取引シグナルを生成する、MQL5によるMulti-Level Zone Recoveryシステムの開発について解説します。本システムでは、各シグナルインスタンスを動的に配列構造に追加し、Zone Recoveryロジックの中で複数のシグナルを同時に管理することが可能になります。このアプローチにより、スケーラブルかつ堅牢なコード設計を維持しながら、複雑な取引管理シナリオに柔軟かつ効果的に対応できる方法を紹介します。