MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事

本記事では、「多時間軸ハーモニー指数」を紹介します。これはMetaTrader 5向けの高度なエキスパートアドバイザー(EA)で、複数の時間軸からのトレンドの傾向を加重平均し、EMAによって平滑化したうえで、見やすいチャートパネル型ダッシュボードに表示します。さらに、カスタマイズ可能なアラート機能に加え、強いバイアスの閾値を超えた際には自動で売買シグナルをチャート上に描画します。複数時間軸分析を活用し、市場構造に沿ったエントリーを目指すトレーダーに最適なEAです。

本記事では、スイングポイントの強さを考慮し、バー制限や許容幅のチェックを組み合わせて、レギュラーRSIダイバージェンスを検出するMQL5エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。このEAは、強気または弱気シグナルに基づいて固定ロットでエントリーし、SL/TPをpips単位で設定でき、任意でトレーリングストップも適用可能です。視覚要素として、チャート上に色分けされたラインおよびラベル付きスイングポイントを表示し、戦略分析を強化します。

外国為替市場における定量的トレンド分析とは何でしょうか。本記事では、EURUSD通貨ペアにおけるトレンド、その大きさ、分布に関する統計を収集します。利益を生む取引用エキスパートアドバイザー(EA)の開発に、定量的トレンド分析がどのように役立つかも示します。

本記事では、機械学習を使った取引システムを構築するための、もう1つの独自のアプローチを提案します。クラスタ分析（クラスタリング）と取引のラベル付けを用いた平均回帰戦略のための手法です。

フィボナッチレベルは、市場がしばしば尊重する実践的な枠組みを提供し、価格が反応しやすいゾーンを明確に示します。本記事では、フィボナッチリトレースメントのロジックを用いて将来の値動きを予測し、指値注文で押し目を狙うエキスパートアドバイザー(EA)を構築します。スイング検出からレベル描画、リスク管理、注文執行まで、一連のワークフロー全体を解説します。

本記事では、MQL5におけるWebRequest関数とAPIの使用方法を紹介し、外部プラットフォームと通信する方法を解説します。MetaTrader 5から直接Telegramボットを作成し、チャットやグループのIDを取得し、メッセージの送信、編集、削除をおこなう方法を学びます。これにより、今後のMQL5プロジェクトでのAPI統合の基礎をしっかり身につけることができます。

すべての市場の取引期間には始まりと終わりがあり、それぞれは終値によって完結します。この終値がその期間のセンチメントを定義します。各ローソク足のセッションも同様に、終値によってその性質が示されます。これらの基準点を理解することで、市場における現在のムードを測定でき、強気勢力と弱気勢力のどちらが支配しているのかを明らかにすることが可能になります。本記事では、Market Periods Synchronizerに新しい機能を開発するという重要な段階に進みます。この機能は、FX市場のセッションを可視化するものであり、より情報に基づいた取引判断を支援します。このツールは、強気派と弱気派のどちらがセッションを支配しているのかをリアルタイムで識別するうえで特に有効です。それでは、この概念について検討し、それが提供する洞察を明らかにしていきます。

今日は私の最初の裁定取引ロボット、つまり合成資産向けの流動性プロバイダー（と言えるかどうかは微妙ですが）を見ていきます。現在、このボットは大規模な機械学習システムのモジュールとして実運用で使われていますが、クラウドから古いFX裁定取引ロボットを引っ張り出してきたので、これを確認し、現代でどのように活用できるか考えてみたいと思います。

本記事では、作成済みの自動最適化システムに新しい戦略を連携する方法を見ていきます。どのようなEAを作成する必要があるのか、EAライブラリのファイルを変更せずにできるのか、必要な変更を最小限に抑えられるかを確認してみましょう。

この記事では、革新的なChimeraフレームワークについて解説します。Chimeraは二次元状態空間モデルを用い、ニューラルネットワークで多変量時系列を解析する手法です。この方法は、従来手法やTransformerアーキテクチャを上回る低い計算コストで高い精度を実現します実現します。

オリジナルの「ロイヤルフラッシュ最適化」アルゴリズムは、最適化問題を解決するための新しいアプローチを提示しています。この手法では、遺伝的アルゴリズムで一般的に用いられる古典的な二進符号化を、ポーカーの原理に着想を得たセクターベースのアプローチに置き換えています。RFOは、基本原理を単純化することで、効率的かつ実用的な最適化手法が実現できることを示しています。本記事では、アルゴリズムの詳細な解析とテスト結果を紹介します。

階層型ダブルタワーTransformer (Hidformer: Hierarchical Double-Tower Transformer)フレームワークについて紹介します。このフレームワークは時系列予測およびデータ分析向けに開発されました。Hidformerの開発者は、Transformerアーキテクチャに対して複数の改良を提案しており、その結果、予測精度の向上と計算リソースの削減を実現しています。

本記事では、前回の記事で紹介した内容をさらに発展させ、MQL5の強力なグラフィカルコントロールライブラリを使って実際にGUIを作成する方法を解説します。ステップごとに、完全に動作するGUIを作る過程を追いながら、各メソッドの仕組みや役割、そしてその背後にある考え方についても丁寧に説明します。また、記事の最後には、作成したパネルをテストして、正しく機能することを確認します。