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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独自のLLMをEAに統合する（第2部）：環境展開例
今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。
標準偏差による取引システムの設計方法を学ぶ
これは、MetaTrader 5取引プラットフォームで最も人気のあるテクニカル指標による取引システムの設計方法に関する連載の新しい記事です。この新しい記事では、標準偏差指標による取引システムの設計方法を学びます。
MQL5を使用してカスタムドンチャンチャネル指標を作成する方法
価格周辺のチャネルを視覚化するために使用できるテクニカルツールは数多くあります。これらのツールの1つが、ドンチャンチャネル指標です。この記事では、ドンチャンチャネル指標を作成する方法と、EAを使用してカスタム指標としてそれを取引する方法を学びます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第44回）：ATR (Average True Range)テクニカル指標
ATRオシレーターは、特に外国為替市場において、ボラティリティの代理として機能する非常に人気のあるインジケーターです。これは、特にボリュームデータが不足している市場で広く活用されています。以前のインジケーターと同様に、パターンに基づいて分析をおこない、MQL5ウィザードライブラリのクラスとアセンブリを活用して、戦略およびテストレポートを共有します。
MQL5を使用したカスタムTrue Strength Index指標の作成方法
カスタム指標の作成方法についてご紹介します。今回はTSI (True Strength Index)を扱い、それに基づいてエキスパートアドバイザー(EA)を作成することにします。
MetaTrader マーケットの概要(インフォグラフィック)
数週間前「フリーランス」サービスのインフォグラフィックを公表しました。また「マーケット」の統計をいくつか明らかにすることを約束しました。ここでわれわれが収集したデータの検討にみなさんをご招待します。
自己適応アルゴリズム(第IV部)：その他の機能とテスト
引き続き、必要最小限の機能でアルゴリズムを実装して結果をテストします。収益性は非常に低いですが、連載では、完全に自動化された、根本的に異なる市場で取引される完全に異なる商品で収益性の高い取引モデルを示しています。
オーサムオシレーター(Awesome Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ
連載の今回の新しい記事では、私たちの取引に役立ちそうな新しいテクニカルツールについてご紹介します。これは、オーサムオシレーター(Awesome Oscillator、AO）という指標です。この指標を使用した取引システムの設計方法を学びます。
ニューラルネットワークが簡単に（第43回）：報酬関数なしでスキルを習得する
強化学習の問題は、報酬関数を定義する必要性にあります。それは複雑であったり、形式化するのが難しかったりします。この問題に対処するため、明確な報酬関数を持たずにスキルを学習する、活動ベースや環境ベースのアプローチが研究されています。
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）
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。
プロフィット引き出しモデル構築のためのTesterWithdrawal() 関数の使用
本稿は処理中に資産の特定部分の引き出しをするトレードシステムにおけるリスク見積をするためのTesterWithDrawal()関数使用について述べていきます。また、ストラテジーテスタにおける資産の引き出し計算のアルゴリズムへのこの関数の影響についても述べます。この関数はExpert Advisorsのパラメータ最適化に有用です。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第3回）：アーキテクチャの改訂
複数の戦略が並行して動作する多通貨EAの開発はすでにある程度進んでいます。蓄積された経験を考慮し、先に進みすぎる前に、ソリューションのアーキテクチャを見直し、改善を試みましょう。
ニューラルネットワークが簡単に（第94回）：入力シーケンスの最適化
時系列を扱うときは、常にソースデータを履歴シーケンスで使用します。しかし、これが最善の選択肢なのでしょうか。入力データの順序を変更すると、訓練されたモデルの効率が向上するという意見があります。この記事では、入力シーケンスを最適化する方法の1つを紹介します。
機械学習や取引におけるメタモデル：取引注文のオリジナルタイミング
機械学習におけるメタモデル：人間がほとんど介在しない取引システムの自動作成 - いつ、どのように取引をおこなうかはモデルが自ら決定します。
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3回）：銘柄名のプレフィックスおよび/またはサフィックスと取引時間セッションを追加しました
数人のトレーダー仲間から、プレフィックスやサフィックスを持つ銘柄名を持つブローカーでこの多通貨EAを使用する方法、およびこの多通貨EAで取引タイムゾーンや取引タイムセッションを実装する方法についてメールやコメントをいただきました。
リニアなトレーディングシステムを指数に高める
本稿では MQL5 プログラマーの中級者にリニアなトレーディングシステム（固定ロット）からいわゆる指数の技術を簡単に実装することでより収益を上げる方法をお伝えします。これは結果として生じる資金曲線の成長が幾何学的または指数関数で放物線の形を取ります。特にラルフ・ビンス氏によって開発された実用的な「固定比率」のポジションサイジングの MQL5 のバリアントを実装します。
データサイエンスと機械学習（第03回）：行列回帰
今回のモデルは行列によって作成されています。これにより柔軟性が得られ、コンピュータの計算限界内に留まる限り、5つの独立変数だけでなく多くの変数を処理できる強力なモデルを作成できます。この記事を面白く読めることは間違いありません。
ゲータ―オシレーター(Gator Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ
人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶ本連載の新しい記事では、ゲータ―オシレーターテクニカル指標を取り上げ、簡単な戦略を通じて取引システムを作成する方法について学びます。
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。
MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成する方法
MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成しましょう。HTTP POST経由で取引データを同期し、HTTPリクエストを使用して取得する方法を学習します。最終的には、取引を効果的かつ効率的に追跡するのに役立つ取引ジャーナルが手に入ります。
ケルトナーチャネル取引システムの構築とテスト
この記事では、金融市場において非常に重要な概念であるボラティリティを利用した取引システムを紹介します。ケルトナーチャネル指標を理解し、それをどのようにコードし、どのように簡単な取引戦略に基づいて取引システムを作成し、様々な資産でテストすることができるかを理解した上で、ケルトナーチャネル指標に基づく取引システムを提供します。
MQL5の統合：Python
Pythonは、特に金融、データサイエンス、人工知能、機械学習の分野で多くの特徴を持つ、よく知られた人気のプログラミング言語です。また、Pythonは取引にも有効な強力なツールです。MQL5では、この強力な言語を統合して使用することで、目的を効果的に達成することができます。本記事では、Pythonの基本的な情報を学んだ後、MQL5でPythonを統合して使用する方法を紹介します。
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。
ボリンジャーバンドを活用したピラニア戦略に基づくMQL5エキスパートアドバイザーの作成
この記事では、ボリンジャーバンドを利用したピラニア戦略に基づいてMQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を作成し、取引の有効性を高めます。この戦略の重要な原則、コーディングの実装、テストと最適化の方法について説明します。この知識によって、取引シナリオにEAを効果的に導入することが可能になります。
ニューラルネットワークが簡単に（第18部）：アソシエーションルール
この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。
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。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第69部): チャットオブジェクトコレクションクラス
本稿からチャートオブジェクトコレクションクラスの開発を開始します。このクラスでは、サブウィンドウと指標とともにチャートオブジェクトのコレクションリストを保存し、選択したチャートとそのサブウィンドウ、または複数のチャートのリストを一度に操作する機能を提供します。
自動で動くEAを作る（第15回）：自動化(VII)
自動化に関するこの連載を完結させるために、前回に引き続きトピックについて説明しましょう。EAを時計仕掛けのように動かすために、すべてがどのように組み合わされるかを見ていきます。
独自のLLMをEAに統合する（第1部）：ハードウェアと環境の導入
今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。
MQL5でパラボリックSARと単純移動平均(SMA)を使用した高速取引戦略アルゴリズムを実装する
この記事では、パラボリックSARと単純移動平均(SMA)インジケーターを活用し、応答性の高い取引戦略を構築する高速取引型エキスパートアドバイザー(EA)をMQL5で開発します。インジケーターの使用方法、シグナルの生成、テストおよび最適化プロセスなど、戦略の実装について詳しく解説します。
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でボリンジャーバンド取引戦略を実装する：ステップごとのガイド
ボリンジャーバンド売買戦略に基づくMQL5での自動売買アルゴリズム実装のためのステップごとのガイドです。トレーダーに役立つEAの作成に基づく詳細なチュートリアルです。
Expert Advisor動作中のバランス曲線勾配調整
トレードシステムのルールを見つけ、それをExpert Advisorにプログラムするのが仕事の半分です。Expert Advisorはトレーディング結果を集積するので、いくらかの処理を修正する必要があります。本項では、バランス曲線の勾配測定のフィードバックを作成することで、Expert Advisorのパフォーマンスを向上させる方法の一つについて述べます。
アリゲーター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基づいて取引システムを設計する方法についての連載は今回で完結します。アリゲーター指標を基にした取引システムの作り方を学びます。
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。
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5回）： ケルトナーチャネルのボリンジャーバンド—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。この記事では、2つの指標、この場合はケルトナーチャネルのボリンジャーバンド®からのシグナルを使用します。
MQL5でゾーン回復マーチンゲール戦略を開発する
この記事では、ゾーン回復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)の作成に向けて実施すべきステップについて、詳細な観点から論じています。これは、アルゴリズムトレーダーの時間を節約するシステムの自動化に役立ちます。
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
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。