MQL4とMQL5のプログラム記事

本記事では、ハーモニックパターンの基本、構造、そして取引での応用方法について解説します。フィボナッチリトレースメントやフィボナッチエクステンションについて学び、MQL5におけるハーモニックパターン検出の実装方法を理解することで、より高度な取引ツールやエキスパートアドバイザー(EA)を構築するための基礎を築くことができます。

本記事では、新しく作成したデータベースを更新するためのMQL5 Serviceのサンプル実装を紹介します。このデータベースはデータ分析や、共和分関係にある株式バスケットの取引に利用されます。データベース設計の根拠についても詳しく説明し、参照用としてデータディクショナリを文書化します。さらに、データベースの作成、スキーマ初期化、市場データ挿入のためのMQL5とPythonのスクリプトも提供します。

本連載「機械学習の設計図」の第2回では、単純なラベル付けがなぜモデルを誤った方向に導いてしまうのか、そしてトリプルバリア法やトレンドスキャン法といった高度な手法をどのように適用すれば、リスクを考慮した堅牢なターゲットを定義できるのかをご紹介します。計算負荷の高いこれらの手法を最適化する実践的なPythonコード例も多数取り上げ、市場のノイズに満ちたデータを、現実の取引環境に即した信頼性の高いラベルへと変換する方法を詳しく解説します。

ニュース取引では、ボラティリティが高まるため、非常に短時間で複数のポジションや通貨ペアを管理する必要があります。本記事では、News Headline EAにこの機能を統合することで、マルチペア取引の課題にどのように対応できるかを解説します。MQL5を用いたアルゴリズム取引により、マルチペア取引を効率的かつ強力に実現する方法を一緒に探っていきます。

前回の記事では、ゲーターオシレーターとA/Dオシレーターの組み合わせについて、通常の設定における生のシグナルを用いた場合の挙動を確認しました。この2つのインジケーターは、それぞれトレンド指標と出来高指標として相補的に機能します。今回の記事では、その続編として、教師あり学習を活用することで、前回レビューした特徴量パターンの一部をどのように強化できるかを検証します。この教師あり学習アプローチでは、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を用い、カーネル回帰およびドット積類似度を活用して、カーネルやチャネルのサイズを決定しています。今回もこれまでと同様に、MQL5ウィザードでエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てられるようにしたカスタムシグナルクラスファイル内で実装しています。

市場センチメントは、価格変動に影響を与える要因の中でも最も見落とされがちでありながら強力な要因のひとつです。多くのトレーダーが遅行指標や経験則に頼る中、Sentiment Tilt Meter (STM) EAは生の市場データを明確で視覚的なガイダンスへと変換し、市場が強気、弱気、中立のどちらへ傾いているのかをリアルタイムで示します。これにより、エントリーの根拠を確認し、ダマシを回避し、市場参加のタイミングをより適切に図りやすくなります。

この記事では、FirebaseのCRUD（作成、読み取り、更新、削除）操作を習得するためのステップバイステップガイドを提供します。Realtime DatabaseおよびFirestoreを中心に、Firebase SDKのメソッドを活用して、Webやモバイルアプリで効率的にデータを管理する方法を解説します。新しいレコードの追加から、データの検索、修正、削除まで、実践的なコード例とベストプラクティスを紹介し、リアルタイムでのデータ構造と操作方法を理解することで、開発者がFirebaseの柔軟なNoSQLアーキテクチャを活かして、動的でスケーラブルなアプリケーションを構築できるようになります。

本記事では、アルゴリズム取引における行列分解の強力な役割、特にMQL5アプリケーション内での活用について探ります。回帰モデルからマルチターゲット分類器まで、実際の例を通して、これらの手法が組み込みのMQL5関数を使ってどれほど容易に統合できるかを示します。価格の方向性を予測する場合でも、インジケーターの挙動をモデル化する場合でも、このガイドは行列手法を用いたインテリジェントな取引システム構築の強固な基盤を提供します。

パラボリックSARとフラクタルインジケーターを組み合わせて、新しいオシレーターベースのインジケーターを作成する方法について説明します。両ツールの独自の強みを統合することにより、トレーダーはより洗練された効果的な取引戦略の開発を目指すことができます。

本記事では、MQL5で弱気、強気両方のクラブ(Crab)ハーモニックパターンを、ピボットポイントとフィボナッチ比率を用いて識別し、正確なエントリー、ストップロス、テイクプロフィットレベルを使用して取引を自動化するクラブパターンシステムを開発します。また、XABCDパターン構造やエントリーレベルを表示するために、三角形やトレンドラインなどのチャートオブジェクトを使った視覚的な表示機能を追加します。

MetaTrader 5ターミナルの潜在能力を最大限に引き出すために、Pythonのデータサイエンスエコシステムと公式のMetaTrader 5クライアントライブラリを活用する方法を紹介します。本記事では、認証をおこない、ライブティックおよび分足データを直接Parquetストレージにストリーミングする手法を解説し、taやProphetを用いた高度な特徴量エンジニアリングをおこない、時間依存型の勾配ブースティングモデルを学習させる方法を示します。その後、軽量なFlaskサービスを展開して、リアルタイムで取引シグナルを提供します。ハイブリッドクオンツフレームワークを構築する場合でも、エキスパートアドバイザー(EA)に機械学習を組み込む場合でも、データ駆動型アルゴリズム取引のための堅牢なエンドツーエンドパイプラインを習得できます。

本記事では、ピンバーを検出して取引を開始し、複数ポジションを管理するためのナンピン（難平、Averaging）戦略を用いたピンバーシステムをMQL5で開発します。さらに、トレーリングストップやブレークイーブン調整で強化し、リアルタイムでポジションと利益を監視できるダッシュボードも組み込みます。

本記事では、最小二乗法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検出し、価格がこれらのラインに触れた際に動的な売買シグナルを生成するTrendline Traderプログラムを開発します。また、生成されたシグナルに基づきポジションをオープンする仕組みも構築します。

今回は、過去のXAU/USDデータを用いて柔軟で適応的な取引モデルを構築し、ONNX形式でのエクスポートや実際の取引システムへの統合に備えることに焦点を当てます。

このフェーズでは、マルチペアEAを微調整し、ATRなどのボラティリティ指標を活用してリアルタイムで取引サイズとリスクを調整します。これにより、一貫性の向上、資金保護、そしてさまざまな市場状況下でのパフォーマンス改善を実現します。

期待値がプラスのシステムであっても、ポジションサイズ管理の決定次第で取引が成功するか破綻するかが決まります。ポジションサイズ管理はリスク管理の中心であり、統計的な優位性を現実の利益に変換しつつ、資本を守る役割を担います。

この記事では、ナスダックの4銘柄のバスケットを対象としたサンプルのエキスパートアドバイザー(EA)実装を紹介します。銘柄はまずピアソン相関係数に基づいてフィルタリングされました。その後、フィルタリングされた銘柄群について、ジョハンセン検定を用いて共和分関係の有無を検証しました。最後に、共和分関係から得られたスプレッドについて、ADF検定およびKPSS検定を用いて定常性を検証しました。ここでは、このプロセスに関する補足と、小規模な最適化後のバックテスト結果について説明します。

アルゴリズム取引システムは自動売買を担いますが、多くのニューストレーダーやスキャルパーは、高インパクトなニュースイベントや急速に変化する市場環境では能動的なコントロールを好み、迅速な注文執行およびポジション管理を必要とします。これにより、リアルタイムニュースフィード、経済指標カレンダーデータ、インジケーターによる分析、AI駆動型分析、そして即応性の高い取引操作を統合した直感的フロントエンドツールの必要性が明らかになります。

本記事では、MQL5の行列・ベクトルAPIで利用できる強力な線形代数ツールの基礎を解説します。このAPIを効果的に利用するためには、これらの手法を賢く活用するための線形代数の原理をしっかり理解しておく必要があります。本稿は、MQL5でアルゴリズム取引をおこなう際にこの強力なライブラリを活用して作業を開始するために必要となる線形代数の最も重要な規則のいくつかを、読者が直感的に理解できるレベルで身につけることを目的としています。

本記事では、ゲーターオシレーターとA/Dオシレーターを用いた取引の体系的アプローチの後半部分を紹介します。新たに5つのパターンを導入することで、偽の動きをフィルタリングし、早期の反転を検出し、時間軸をまたいでシグナルを整合させる方法を示します。明確なコーディング例とパフォーマンステストを通じて、この資料は理論と実践をMQL5開発者向けに橋渡ししています。

本記事では、MQL5で情報ダッシュボードを開発し、複数銘柄のポジションや口座指標（残高、証拠金、余剰証拠金など）を監視できるようにします。リアルタイム更新可能なソート可能グリッド、CSVエクスポート機能、ヘッダーのグロー効果を実装し、使いやすさと視覚的魅力を向上させます。

突然のマーケットスパイクを見逃したり、それが発生したときに対応が間に合わなかったことはありませんか。ライブイベントを予測する最良の方法は、過去のパターンから学ぶことです。本記事では、MetaTrader 5で履歴データを取得し、それをPythonに送信して保存するスクリプトの作成方法を紹介します。これにより、スパイク検知システムの基礎を構築できます。以下で各ステップを詳しく見ていきましょう。

行列分解は、データの特性を理解するために用いられる数学的手法です。行と列で整理された大規模な市場データに行列分解を適用することで、市場のパターンや特性を明らかにすることができます。行列分解は非常に強力なツールであり、本記事ではMetaTrader 5のターミナル内でMQL5 APIを活用し、市場データをより深く分析する方法を紹介します。

ブローカーは、多くの場合、あらかじめ定められたスケジュールに基づいて取引口座のレポートを定期的に提供します。これらの企業はAPI技術を通じて顧客の口座活動や取引履歴にアクセスできるため、取引パフォーマンスのレポートを代わりに生成することが可能です。同様に、MetaTrader 5ターミナルも詳細な取引履歴を保存しており、MQL5を利用することで完全にカスタマイズされたレポートの作成や、個別に設定した配信方法の定義が可能です。

高インパクトの経済ニュースが発表された直後の1分間は、ウィップソー（騙しの多い相場）リスクが非常に高い時間帯です。この短い瞬間、価格変動は不規則で、かつ極めてボラティリティが高く、両方向のペンディング注文が立て続けに発動されることも少なくありません。しかし、通常は1分以内には市場が次第に安定し、従来のトレンドへと戻ったり、修正の動きを見せたりしながら、より通常に近いボラティリティ水準に落ち着いていきます。このセクションでは、ニュース取引における代替アプローチを検討し、その有効性を検証し、トレーダーの戦略ツールキットにどのように加えられるかを探っていきます。詳細と洞察は、以下の項目で順を追って解説します。

本記事では、MQL5で動的なホログラフィックダッシュボードを作成し、RSIやボラティリティアラート、ソートオプションを使用して銘柄と時間足を監視します。さらに、パルスアニメーション、インタラクティブボタン、ホログラフィック効果を追加して、ツールを視覚的に魅力的で反応の良いものにします。

本記事では、強気（上昇）および弱気（下降）のウォルフ波動パターンをプログラムで識別し、MQL5を使用して取引する方法を紹介します。ウォルフ波動構造をプログラムで検出し、それに基づいて取引の実行方法を詳しく解説します。これには、主要なスイングポイントの検出、パターンルールの検証、シグナルに基づくエキスパートアドバイザー(EA)の準備が含まれます。

本記事では、ロンドン市場開場前のレンジブレイクアウトを検出し、任意の取引タイプおよびリスク設定に基づいてペンディング注文（指値・逆指値注文）を自動で発注する「ロンドンセッションブレイクアウトシステム」を開発します。トレーリングストップ、リスクリワード比率、最大ドローダウン制限、そしてリアルタイム監視と管理をおこなうためのコントロールパネルなどの機能も組み込みます。

前回の記事では、オーサムオシレータ(AO: Awesome Oscillator)とエンベロープチャネル(Envelopes Channel)のインディケーターの組み合わせを紹介しましたが、今回はこのペアリングを教師あり学習でどのように強化できるかを見ていきます。Awesome OscillatorとEnvelope Channelは、トレンドの把握とサポート/レジスタンスの補完的な組み合わせです。私たちの教師あり学習アプローチでは、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を使用し、ドット積カーネルとクロスタイムアテンションを活用してカーネルとチャネルのサイズを決定します。通常どおり、この処理はMQL5ウィザードでエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てる際に利用できるカスタムシグナルクラスファイル内でおこないます。

N-BEATSは、時系列予測のために設計された革新的なディープラーニングモデルです。このモデルは、ARIMAやPROPHET、VARなどの従来の時系列予測モデルを超えることを目指して公開されました。本記事では、このモデルについて説明し、株式市場の予測にどのように活用できるかを紹介します。