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

本記事では、MQL5でのEnvelopes Trend Bounce Scalpingエキスパートアドバイザー(EA)のコア基盤を構築します。シグナル生成のためにエンベロープやその他のインジケーターを初期化します。また、次回の取引実行に備えてバックテストの設定をおこないます。

ガウス過程カーネルは正規分布の共分散関数であり、予測において役割を果たす可能性があります。MQL5のカスタムシグナルクラスで、このユニークなアルゴリズムを探求し、プライムエントリシグナルやエグジットシグナルとして活用できるかを検証しました。

この記事では、為替レートの予測を目的とした取引用EAの構築を試みます。アルゴリズムは、ロジスティック回帰およびプロビット回帰といった古典的な分類モデルに基づいています。取引シグナルのフィルターとして、尤度比検定が用いられます。

本日は、コミュニケーションパネルのメッセージングインターフェースを、現代の高性能なコミュニケーションアプリの標準に合わせて強化することに焦点を当てます。この改善は、CommunicationsDialogクラスの更新によって実現されます。この記事とディスカッションでは、主要な知見を紹介しつつ、MQL5を用いたインターフェースプログラミングの次のステップを整理していきます。

本記事は第74回の続編です。第74回では、教師あり学習の枠組みにおける一目均衡表とADXの組み合わせを検討しました。本記事では焦点を強化学習に移します。一目均衡表とADXは、サポート/レジスタンスの把握とトレンドの強さの検出という点で、互いに補完し合う組み合わせを形成します。今回は、TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)アルゴリズムをこのインジケーターセットでどのように活用できるかを詳しく解説します。前回までと同様に、実装はMQL5ウィザードに統合できるカスタムシグナルクラスとしておこないます。MQL5ウィザードを使用すると、エキスパートアドバイザー(EA)の構築をスムーズに進めることが可能です。

ADXオシレーターとCCIオシレーターはそれぞれトレンドフォローインジケーターおよびモメンタムインジケーターであり、エキスパートアドバイザー(EA)を開発する際に組み合わせることができます。前回の記事に続き、今回は開発済みモデルの運用中の学習や更新を、強化学習を用いてどのように実現できるかを検討します。この記事で使用するアルゴリズムは、本連載ではまだ扱っていない「TRPO（Trust Region Policy Optimization、信頼領域方策最適化)」として知られる手法です。また、MQL5ウィザードによるEAの組み立ては、モデルのテストをより迅速におこなえるだけでなく、異なるシグナルタイプで配布し検証できる形でセットアップできる点も利点です。

これまで手動でおこなっていた手順の自動化を引き続き進めていきましょう。今回は、第2段階の自動化、すなわち取引戦略の単一インスタンスの最適なグループ選定に立ち返り、フォワード期間におけるインスタンスの結果を考慮する機能を追加します。

エキスパートアドバイザー(EA)の開発計画は複数の段階で構成されており、中間結果はデータベースに保存されます。しかし、これらの結果はオブジェクトとしてではなく、文字列や数値としてのみ抽出できます。したがって、データベースから読み込んだ文字列を基に、EAで目的のオブジェクトを再構築する方法が必要です。

本記事では、取引におけるリスク管理の基礎を解説し、適切なロットサイズやストップロスを計算するための最初の関数の作成方法を学びます。さらに、これらの機能がどのように動作するのかを、各ステップを追いながら詳しく説明します。本記事の目的は、自動売買においてこれらの概念をどのように適用するかを明確に理解することです。最後に、インクルードファイルを使用したシンプルなスクリプトを作成し、すべてを実践に落とし込みます。

自己教師あり学習は、ラベル付けされていない大量のデータを分析する効果的な手段となり得ます。この手法の効率性は、モデルが金融市場特有の特徴に適応することで実現され、従来手法の有効性も向上します。本記事では、入力間の相対的な依存関係や関係性を考慮した新しいAttention（注意）機構を紹介します。