MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事

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多種多様なアイデアを核としたトレーディングシステムに関する記事をご覧ください。統計とロウソク足チャートのパターンをどのように使用するか、どのようにシグナルをフィルタするか、どこでセマフォインディケータを使用するかを学べます。

MQL5ウィザードを使用すれば、プログラミングなしでロボットを作成して、トレーディングのアイデアを素早く確認できます。遺伝的アルゴリズムについて知るためにウィザードを使用してください。

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われわれはいかにして MetaTrader シグナルサービスとソーシャルトレーディングを発展させたのでしょうか
われわれはいかにして MetaTrader シグナルサービスとソーシャルトレーディングを発展させたのでしょうか

われわれはいかにして MetaTrader シグナルサービスとソーシャルトレーディングを発展させたのでしょうか

われわれはシグナルサービスを強化し、メカニズムを改良し、新しい関数を追加し、欠陥を修正し続けています。2012年の MetaTrader シグナルサービスと現在の MetaTrader シグナルサービスはまったく異なる2つのサービスのようなものです。現在、特定バージョンの MetaTrader クライアントターミナルをサポートするサーバーのネットワークで構成される仮想ホスティングクラウドサービスを導入中です。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第39回):RSI (Relative Strength Index)

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第39回):RSI (Relative Strength Index)

RSIは、モメンタムオシレーターとして人気があり、最近の価格変動のペースと大きさを測定し、証券価格の過大評価と過小評価の状況を評価します。スピードと大きさに関するこれらの洞察は、反転ポイントを定義する上で鍵となります。このオシレーターを別のカスタムシグナルクラスで動作させ、そのシグナルの特徴を調べてみましょう。まず、ボリンジャーバンドについてのまとめから始めます。
DoEasyライブラリの時系列(第45部): 複数期間指標バッファ
DoEasyライブラリの時系列(第45部): 複数期間指標バッファ

DoEasyライブラリの時系列(第45部): 複数期間指標バッファ

本稿では、複数期間モードと複数銘柄モードで使用する指標バッファオブジェクトおよびコレクションクラスの改善を始めます。現在の銘柄チャートの任意の時間枠からデータを受信して表示するためのバッファオブジェクトの使用を検討するつもりです。
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データサイエンスと機械学習(第14回):コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける

データサイエンスと機械学習(第14回):コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける

複雑で変化し続ける市場をナビゲートする、最先端の取引アプローチをお探しですか。人工ニューラルネットワークの革新的な形態であるコホネンマップは、市場データの隠れたパターンやトレンドを発見するのに役立ちます。この記事では、コホネンマップがどのように機能するのか、そして、より賢く、より効果的な取引戦略を開発するために、どのように活用できるのかを探ります。経験豊富なトレーダーも、これから取引を始める人も、このエキサイティングな新しいアプローチを見逃す手はありません。
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MQL5とデータ処理パッケージの統合(第2回):機械学習と予測分析

MQL5とデータ処理パッケージの統合(第2回):機械学習と予測分析

本連載では、MQL5とデータ処理パッケージの統合について考察し、機械学習と予測分析の強力な組み合わせを深掘りします。MQL5と一般的な機械学習ライブラリをシームレスに接続することで、金融市場向けの高度な予測モデルを実現する方法を探ります。
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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7回):オーサムオシレーターシグナルを持つジグザグ

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7回):オーサムオシレーターシグナルを持つジグザグ

この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、オーサムオシレーター(AO、Awesome Oscillator)でフィルタされたジグザグ(ZigZag)指標を使用するまたは互いのシグナルをフィルタするEA(自動売買)です。
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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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リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第1回):最初の実験(I)

リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第1回):最初の実験(I)

市場がしまっているときに研究したり、市場の状況をシミュレーションしたりできるシステムを作成してはどうでしょうか。ここで、このトピックを扱う新しい連載を開始します。
最後の改革
最後の改革

最後の改革

トレーディングターミナルを見てください。価格の提示はどのような意味に見えますか?バー、ろうそく足、罫線私たちは価格からしか利益を得ない一方、時間と価格の両方を追求しています。市場を分析する際に、価格のみに注意を向けるだけで良いのでしょうか?この記事は、(「3目並べ」)ポイント・フィギュアチャート作成のためのスクリプトとアルゴリズムを提唱します。記されている推奨にて、記載されている実用的な使用方法の様々な価格パターンを考察していきます。
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データサイエンスと機械学習(第15回):SVM、すべてのトレーダーのツールボックスの必須ツール

データサイエンスと機械学習(第15回):SVM、すべてのトレーダーのツールボックスの必須ツール

取引の未来を形作るサポートベクターマシン(SVM)の不可欠な役割をご覧ください。この包括的なガイドブックでは、SVMがどのように取引戦略を向上させ、意思決定を強化し、金融市場における新たな機会を解き放つことができるかを探求しています。実際のアプリケーション、ステップバイステップのチュートリアル、専門家の洞察でSVMの世界に飛び込みましょう。現代の複雑な取引をナビゲートするのに不可欠なツールを装備してください。SVMはすべてのトレーダーのツールボックスの必需品です。
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ニューラルネットワークが簡単に(第58回):Decision Transformer (DT)

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。
リニアなトレーディングシステムを指数に高める
リニアなトレーディングシステムを指数に高める

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。
マーケット価格予測に対する汎用回帰モデル(第2部): 自然、技術、社会の過渡関数
マーケット価格予測に対する汎用回帰モデル(第2部): 自然、技術、社会の過渡関数

マーケット価格予測に対する汎用回帰モデル(第2部): 自然、技術、社会の過渡関数

本稿は前稿からの論理的続編で、最初の記事で出された結論を確認する事実にハイライトを当てています。これらの事実は、その出版後10年以内に明らかになったもので、マーケット価格変化のパターンを説明する3つの検出された動的過渡関数を中心としています。
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MQL5におけるARIMAモデルによる予測

MQL5におけるARIMAモデルによる予測

この記事では、ARIMAモデルを構築するためのCArimaクラスの開発を継続し、予測を可能にする直感的な手法を追加します。
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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)

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。
2013 年第二四半期 MQL5マーケット 実績
2013 年第二四半期 MQL5マーケット 実績

2013 年第二四半期 MQL5マーケット 実績

1年半成功裏に実績を積み、MQL5 「マーケット」はトレーダーにとってトレーディング戦略およびテクニカルインディケータの最大のストアとなりました。そこでは世界中の開発者 350 名から提供される約 800 件のトレーディングアプリケーションが提供されています。100,000 件以上のトレーディングプログラムがすでにトレーダーにより購入され、MetaTrader 5 ターミナルにダウンロードされています。
トレーダーは開発者によるサービスを必要とするのでしょうか?
トレーダーは開発者によるサービスを必要とするのでしょうか?

トレーダーは開発者によるサービスを必要とするのでしょうか?

アルゴリズムによるトレードが人気になり求められ、珍しいアルゴリズムや変わった作業への需要につながりました。ある程度、そのような複雑なアプリケーションは、Code BaseやMarketにて取得できます。トレーダーは、これらのアプリケーションに数クリックでアクセスできますが、これらは完全に彼らの要求を満たすことができないこともあります。その場合、トレーダーは、MQL5 Freelanceセクションにて望ましいアプリケーションを作成できる開発者を探し、注文を行います。
モメンタムによるトレーディングシステムの設計方法を学ぶ
モメンタムによるトレーディングシステムの設計方法を学ぶ

モメンタムによるトレーディングシステムの設計方法を学ぶ

前回は、価格の方向性であるトレンドを見極めることの重要性について述べました。この記事では、最も重要な概念と指標の1つであるモメンタム指標を紹介します。このモメンタム指標に基づいたトレーディングシステムの設計方法を紹介します。
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独自のLLMをEAに統合する(第5部):LLMによる取引戦略の開発とテスト(IV) - 取引戦略のテスト

独自のLLMをEAに統合する(第5部):LLMによる取引戦略の開発とテスト(IV) - 取引戦略のテスト

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ファインチューニングし、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。
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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チャート上で取引を視覚化する(第2回):データのグラフ表示

チャート上で取引を視覚化する(第2回):データのグラフ表示

ここでは、取引エントリを分析するために取引の印刷画面のアンロードを簡素化するスクリプトをゼロから開発します。単一の取引に関するすべての必要な情報は、異なる時間枠を描画する機能を備えた1つのチャートに便利に表示されます。
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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

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。
2013 年第三四半期 MetaTrader AppStore 実績
2013 年第三四半期 MetaTrader AppStore 実績

2013 年第三四半期 MetaTrader AppStore 実績

また四半期が経過したところで、 MetaTrader AppStore の実績を集計することにしました。MetaTrader AppStore は MetaTrader の売買ロボットおよびテクニカルインディケータの最大ストアです。報告対象四半期の終わりまでに「マーケット」には 500 人以上の開発者が 1,200 以上のプロダクツを出しました。
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データサイエンスと機械学習(第07回)::多項式回帰

データサイエンスと機械学習(第07回)::多項式回帰

線形回帰とは異なり、多項式回帰は、線形回帰モデルでは処理できないタスクをより適切に実行することを目的とした柔軟なモデルです。MQL5で多項式モデルを作成し、そこから何か良いものを作る方法を見つけてみましょう。
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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)

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。
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MFIによる取引システムの設計方法を学ぶ

MFI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連載のこの新しい記事では、新しくマネーフローインデックス(Money Flow Index、MFI)テクニカル指標を考察します。その詳細を学び、MQL5によって簡単な取引システムを開発し、MetaTrader 5で実行します。
DoEasyライブラリの時系列(第48部): 複数銘柄・複数期間指標バッファ
DoEasyライブラリの時系列(第48部): 複数銘柄・複数期間指標バッファ

DoEasyライブラリの時系列(第48部): 複数銘柄・複数期間指標バッファ

本稿では、指標バッファオブジェクトのクラスを改善して、複数銘柄モードで動作するようにします。これにより、カスタムプログラムで複数銘柄・複数期間指標を作成するための道が開かれます。複数銘柄・複数期間指標標準指標を作成するために、不足している機能を計算バッファオブジェクトに追加します。
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MQL5オブジェクト指向プログラミング(OOP)について

MQL5オブジェクト指向プログラミング(OOP)について

開発者として、私たちは、特に異なる動作をするオブジェクトがある場合に、コードを重複せずに再利用可能で柔軟なソフトウェアを作成し開発する方法を学ぶ必要があります。これは、オブジェクト指向プログラミングのテクニックと原則を使うことでスムーズにおこなうことができます。この記事では、MQL5オブジェクト指向プログラミングの基本を紹介し、この重要なトピックの原則とプラクティスをソフトウェアでどのように使用できるかを説明します。
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MQL5とデータ処理パッケージの統合(第1回):高度なデータ分析と統計処理

MQL5とデータ処理パッケージの統合(第1回):高度なデータ分析と統計処理

統合により、MQL5から生の財務データをJupyter Labのようなデータ処理パッケージにインポートし、統計テストを含む高度な分析をおこなうシームレスなワークフローが実現します。
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予測による統計的裁定取引

予測による統計的裁定取引

統計的裁定取引について調べ、共和分で相関する銘柄をPythonで検索し、ピアソン係数の指標を作成し、PythonとONNX モデルで予測をおこなって統計的裁定取引を行うEAを作成します。
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ウィリアムズPRによる取引システムの設計方法を学ぶ

ウィリアムズPRによる取引システムの設計方法を学ぶ

MetaTrader 5で使用される最も人気のあるテクニカル指標によってMQL5で取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事です。今回は、ウィリアムズの%R指標による取引システムの設計方法について学びます。
戦略ビルダー機能の拡張
戦略ビルダー機能の拡張

戦略ビルダー機能の拡張

前の2つの記事では、さまざまなデータ型へのメリルパターンの適用について説明し、提示されたアイデアをテストするためのアプリケーションを開発しました。本稿では、引き続き戦略ビルダーで作業し、その効率を改善し、新しい機能を実装します。
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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。
ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上
ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上

ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上

本稿では、バギングアンサンブルの分類品質を高めるために使用できる3つの方法を検討し、その効率を評価します。ELMニューラルネットワークのハイパーパラメータと後処理パラメータの最適化の効果が評価されます。
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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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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

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。
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CatBoostモデルにおける交差検証と因果推論の基本、ONNX形式への書き出し

CatBoostモデルにおける交差検証と因果推論の基本、ONNX形式への書き出し

この記事では、機械学習を使用してボットを作成する方法を提案しています。
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MQL5取引ツール(第15回):Canvas/ja/ぼかし効果、影描画、滑らかなマウスホイールスクロール

MQL5取引ツール(第15回):Canvas/ja/ぼかし効果、影描画、滑らかなマウスホイールスクロール

MQL5 Canvasダッシュボードを高度な視覚効果で強化します。具体的には、フォグオーバーレイ/ja/ため/ja/ぼかしグラデーション、ヘッダー/ja/影描画、そしてより滑らかな線や曲線を実現するアンチエイリアス描画を追加します。また、チャート/ja/ズームスケールに干渉しない滑らかなマウスホイールスクロールもテキストパネルに実装し、機能面でも改良を加えます。
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リプレイシステムの開発 — 市場シミュレーション(第4回):設定の調整(II)

リプレイシステムの開発 — 市場シミュレーション(第4回):設定の調整(II)

システムとコントロールを作り続けましょう。サービスをコントロールする能力がなければ、システムを前進させ、改善することは難しくなります。
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プライスアクション分析ツールキットの開発(第21回):Market Structure Flip Detector Tool

プライスアクション分析ツールキットの開発(第21回):Market Structure Flip Detector Tool

The Market Structure Flip Detectorエキスパートアドバイザー(EA)は、市場センチメントの変化を常に監視する頼れるパートナーとして機能します。ATR (Average True Range)に基づく閾値を活用することで、構造の反転を的確に検出し、各高値切り下げおよび安値切り上げを明確なインジケーターで表示します。MQL5の高速な実行性能と柔軟なAPIにより、このツールはリアルタイム分析を可能にし、最適な視認性を保つよう表示を調整しながら、反転の回数やタイミングをモニターできるライブダッシュボードも提供します。さらに、カスタマイズ可能なサウンド通知やプッシュ通知により、重要なシグナルを確実に受け取ることができ、シンプルな入力と補助ルーチンがどのように価格変動を実用的な戦略へと変換するかを実感できます。