MQL4とMQL5のプログラム記事

この記事では、基本的なファイル操作と、カスタマイズに対応した柔軟なハンドラの設定方法について紹介します。CLogifyHandlerFileクラスを更新し、ログをファイルに直接書き込むようにします。また、EURUSDで1週間にわたるストラテジーをシミュレーションし、各ティックごとにログを生成して、合計5分11秒のパフォーマンステストを実施します。この結果は今後の記事で比較し、パフォーマンス向上のためにキャッシュシステムの導入もおこなう予定です。

アルゴリズム取引を成功させるには、継続的かつ学際的な学習が必要です。しかし、その可能性は無限であるがゆえに、明確な成果が得られないまま、何年もの努力を費やしてしまうこともあります。こうした課題に対応するため、私たちは徐々に複雑さを導入するフレームワークを提案します。これにより、トレーダーは不確実な結果に対して無限の時間を費やすのではなく、戦略を反復的に洗練させることが可能になります。

MQL5でインジケーター情報を収集する革新的なアプローチにより、開発者がカスタム入力をインジケーターに渡して即座に計算をおこなえるようになり、より柔軟で効率的なデータ分析が可能になります。この方法は、従来の制約を超えてインジケーターで処理される情報に対する制御性を高めるため、アルゴリズム取引において特に有用です。

本稿では、高度な分析手法として外部ライブラリを活用する、新たなアプローチを紹介します。pandasのようなライブラリは、複雑なデータを処理・解釈するための強力なツールを提供し、トレーダーが市場の動向についてより深い洞察を得られるようにします。このようなテクノロジーを統合することで、生のデータと実用的な戦略との間にあるギャップを埋めることができます。この革新的なアプローチの基盤を築き、テクノロジーと取引の専門知識を融合させる可能性を引き出すために、ぜひご一緒に取り組んでいきましょう。

直近でキャンセルされた予約注文を処理する関数に焦点を当て、History Manager EX5ライブラリの最終モジュールの作成を完了する方法を学習します。これにより、MQL5を使用してキャンセルされた予約注文に関連する重要な詳細を効率的に取得して保存するためのツールが提供されます。

最も強力なプライスアクション分析ツールの一つである「Metrics Board」は、ワンクリックで重要な市場指標を即座に表示し、市場分析を効率化するように設計されています。各ボタンには高値・安値のトレンド分析、出来高、その他の主要な指標の解析といった特定の機能が割り当てられています。このツールは、最も必要なタイミングで正確なリアルタイムデータを提供します。この記事では、その機能についてさらに詳しく掘り下げていきましょう。

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。

ボラティリティは、影響力の大きいニュースイベントの周辺でピークに達する傾向があり、大きなブレイクアウトの機会を生み出します。本記事では、カレンダーを基にしたブレイクアウト戦略の実装プロセスについて説明します。カレンダーデータを解釈・保存するためのクラスの作成、これを活用した現実的なバックテストの開発、そして最終的にライブ取引用の実行コードの実装までを一貫して解説します。

これまで、DLLを使用せずに暗号通貨取引所との統合を構築することは長らく課題とされてきました。しかし、本ソリューションは、市場へ直接接続するための包括的なフレームワークを提供します。

流動性狩り(Liquidity Grab)取引戦略は、市場における機関投資家の行動を特定し、それを活用することを目指すSmart Money Concepts(SMC)の重要な要素です。これには、サポートゾーンやレジスタンスゾーンなどの流動性の高い領域をターゲットにすることが含まれます。市場がトレンドを再開する前に、大量の注文によって一時的な価格変動が引き起こされます。この記事では、流動性狩りの概念を詳しく説明し、MQL5による流動性狩り取引戦略エキスパートアドバイザー(EA)の開発プロセスの概要を紹介します。

隠れマルコフモデル(HMM)は、観測可能な価格変動を分析することで、市場の潜在的な状態を特定する強力な統計手法です。取引においては、市場レジームの変化をモデル化・予測することで、ボラティリティの予測精度を高め、トレンドフォロー戦略の構築に役立ちます。本記事では、HMMをボラティリティのフィルターとして活用し、トレンドフォロー戦略を開発するための一連の手順を紹介します。

EX5モジュールで、直近で約定された予約注文のデータをシームレスに取得・格納するエクスポート可能な関数を作成する方法を学びます。このステップバイステップの包括的なガイドでは、直近で約定された予約注文の重要なプロパティ（注文タイプ、発注時間、約定時間、約定タイプなど）を取得するための専用かつ機能別の関数群を開発することで、履歴管理EX5ライブラリをさらに強化していきます。これらのプロパティは、予約注文の取引履歴を効果的に管理・分析するうえで重要な情報です。

この記事は、これまでに議論してきた内容と、新たな研究段階との橋渡しとなるものです。この記事を理解するためには、前回までの記事を読んでおく必要があります。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを利用することは避けてください。

この記事では、初期の解候補集団を生成し、適応的な更新戦略を適用することで、生態系構成要素間の相互作用を模倣するメタヒューリスティック手法、人工エコシステムベース最適化(AEO: Artificial Ecosystem-based Optimization)アルゴリズムについて検討します。AEOの動作過程として、消費フェーズや分解フェーズ、さらに多様なエージェント行動戦略など、各段階を詳細に説明します。あわせて、本アルゴリズムの特徴と利点についても紹介します。

今日は、iSpread機能がなぜ必要なのかについて考察します。同時に、ティックが1つも存在しない状況で、システムがどのようにバーの残り時間を通知するのかについても理解を深めていきます。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを利用することは避けてください。

前回の記事で開始した、MQL5を使用したRefMask3Dフレームワークの構築作業を引き続き進めていきます。このフレームワークは、点群におけるマルチモーダルインタラクションと特徴量解析を包括的に研究し、自然言語で提供される説明に基づいてターゲットオブジェクトを特定・識別することを目的としています。

この記事では、アフリカ水牛の特異な行動に着想を得て2015年に開発されたメタヒューリスティック手法、アフリカ水牛最適化(ABO)アルゴリズムを紹介します。アルゴリズムの実装プロセスと、複雑な問題の解決におけるその高い効率性について詳しく解説しており、最適化分野における有用なツールであることが示されています。

市場の状況を分析する際には、それを個別のセグメントに分割し、主要なトレンドを特定します。しかし、従来の分析手法は一つの側面に偏りがちで、全体像の適切な把握を妨げます。この記事では、複数のオブジェクトを選択できる手法を通じて、状況をより包括的かつ多層的に理解する方法を紹介します。

この記事では2つの側面について考察します。まず、標準ライブラリを使ってバイナリ値を8進数、10進数、16進数などの表現に変換する方法について説明します。次に、これまでに習得した知識を活用して、秘密のフレーズに基づいてパスワードの桁数をどのように決定できるかについて解説します。

今日は、流動性が低い時間帯に、マウスポインタを使ってバーの残り時間を確認できるようにする作業を引き続き進めていきます。一見すると簡単そうに思えますが、実際にはこの作業には多くの困難が伴います。いくつかの障害を乗り越える必要があるため、このサブシリーズの最初のパートをしっかりと理解しておくことが、今後の内容を理解する上で非常に重要です。

世界銀行の経済データは、将来の動向を予測するためにどのように活用できるのでしょうか。そして、AIモデルと経済学を組み合わせることで、どのようなことが可能になるのでしょうか。

この記事では、ブローカーの観点から見て合法であり、外国為替市場において数千もの合成価格を生成・分析し、利益を上げるために取引をおこなう裁定取引システムの構築方法について解説します。

この記事では、一般的な最適化問題を解決するために開発された新しいメタヒューリスティック手法、人工散布アルゴリズム(ASHA: Artificial Showering Algorithm)を紹介します。ASHAは、水の流れと蓄積のプロセスをシミュレーションすることで、各リソース単位（水）が最適解を探索する「理想フィールド」という概念を構築します。本稿では、ASHAがフローと蓄積の原理をどのように適応させ、探索空間内でリソースを効率的に割り当てるかを解説し、その実装およびテスト結果を紹介します。

本記事では、DoEasyライブラリにおけるアウトサイドバーのプライスアクションパターンを開発し、価格パターン管理へのアクセス手法を最適化します。あわせて、ライブラリのテスト中に判明したエラーや不具合の修正もおこないます。

この記事では、Mask-Attention-Free Transformer (MAFT)法と、それを取引分野に応用する可能性について説明します。従来のTransformerはシーケンスを処理する際にマスキングを必要としますが、MAFTはこのマスキングを不要にすることでアテンション処理を最適化し、計算効率を大幅に向上させています。

本記事では、中間データの集約を不要とするSuperpoint Transformer (SPFormer)に基づく3Dオブジェクトのセグメンテーション手法を紹介します。これによりセグメンテーション処理の高速化とモデル性能の向上が実現されます。

本日の記事では、いくつかの特殊なデータ型について見ていきます。まず、文字列とは何かを定義し、いくつかの基本的な操作方法を説明します。これにより、興味深いデータ型を扱えるようになりますが、初心者にとっては少し混乱することもあるかもしれません。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。

これは間違いなく、純粋に理論だけで説明するには最も難しいテーマの一つです。だからこそ、ここで取り上げるすべての内容を実際に手を動かして練習する必要があります。一見すると単純そうに見えるかもしれませんが、演算子というトピックは、継続的な学習と実践を通じて初めて理解できるものです。

この記事では、チャート上に新しいバーがいつ表示されるかを判断するための、最初のソリューションを実装します。このソリューションは、さまざまな状況に応用可能です。その仕組みを理解することで、いくつかの重要なポイントを把握する助けとなるでしょう。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。

この記事では、FOR文の最も基本的な概念について解説します。ここで紹介する内容をしっかり理解することは非常に重要です。他の制御文と異なり、FOR文にはいくつか特有の癖があり、それが原因で複雑になりやすい側面があります。ですので、理解が追いつかないまま放置せず、できるだけ早い段階から学習と実践を始めるようにしましょう。。

ノイズの多い状況下で市場データの局所構造を効果的に識別・保持することは、取引において極めて重要な課題です。自己アテンション(Self-Attention)メカニズムの活用は、このようなデータの処理において有望な結果を示していますが、従来のアプローチでは基盤となる構造の局所的な特性が考慮されていません。この記事では、こうした構造的依存関係を組み込むことが可能なアルゴリズムを紹介します。