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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MQL5 Market 一周年
MQL5 Market 一周年

MQL5 Market 一周年

MQL5 Marketがサービスを開始して、1年が経過しました。新しいサービスをMetaTrader5プラットフォームにおけるテクニカルインジケーターやトレーディングシステムの巨大ストアに変える困難な一年でした。
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OBVによる取引システムの設計方法を学ぶ

OBVによる取引システムの設計方法を学ぶ

今回は、初心者向けのシリーズとして、人気のあるいくつかの指標をもとに取引システムを設計する方法について、新しい記事をお届けします。今回は、新しい指標であるOBV (On Balance Volume)を学び、その使い方とそれに基づいた取引システムの設計を学びます。
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Bulls Powerによる取引システムの設計方法を学ぶ

Bulls Power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よって取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事へようこそ。この新しい記事では、Bulls Power(ブルパワー )テクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学びます。
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アルーン(Aroon)取引システムの構築とテスト

アルーン(Aroon)取引システムの構築とテスト

この記事では、指標の基本を学んだ後、どのようにアルーンの取引システムを構築できるかを学び、アルーンの指標に基づいた取引システムを構築するために必要なステップを紹介します。この取引システムを構築した後、利益が出るのかさらに最適化が必要なのかをテストします。
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Rebuyのアルゴリズム:効率を上げるための数学モデル

Rebuyのアルゴリズム:効率を上げるための数学モデル

この記事では、取引システムの効率をより深く理解するためにRebuyアルゴリズムを使用し、数学と論理を使用して取引効率を向上させる一般的な原則に着手し、どのような取引システムでも制約なく使用するという観点から、最も非標準的な、効率を高める方法を適用します。
Expert Advisor動作中のバランス曲線勾配調整
Expert Advisor動作中のバランス曲線勾配調整

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。
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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MQL5で動的な多銘柄多期間の相対力指標(RSI)指標ダッシュボードを作成する

MQL5で動的な多銘柄多期間の相対力指標(RSI)指標ダッシュボードを作成する

この記事では、MQL5を使用して、動的に複数の銘柄と時間枠にわたるRSI指標のダッシュボードを開発し、トレーダーにリアルタイムでRSI値を提供する方法を解説します。このダッシュボードには、インタラクティブなボタン、リアルタイム更新、色分けされた指標が搭載されており、トレーダーがより的確な意思決定をおこなうためのサポートをします。
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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。
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。
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。
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。
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MQL5入門(第12回):初心者のためのカスタムインジケーター作成ガイド

MQL5入門(第12回):初心者のためのカスタムインジケーター作成ガイド

MQL5でカスタムインジケーターを構築する方法を学びます。プロジェクトベースのアプローチを採用します。この初心者向けガイドでは、インジケーターバッファ、プロパティ、トレンドの視覚化について解説し、段階的に学習を進めることができます。
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。
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PythonとMQL5でロボットを開発する(第1回):データ前処理

PythonとMQL5でロボットを開発する(第1回):データ前処理

機械学習に基づく自動売買ロボットの開発の詳細なガイドです。連載第1回は、データと特徴量の収集と準備についてです。プロジェクトは、Pythonプログラミング言語とライブラリ、およびMetaTrader 5プラットフォームを使用して実装されます。
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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。
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。
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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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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ケリー基準とモンテカルロシミュレーションを使用したポートフォリオリスクモデル

ケリー基準とモンテカルロシミュレーションを使用したポートフォリオリスクモデル

数十年にわたり、トレーダーは破産リスクを最小限に抑えつつ長期的な資産成長を最大化する手法として、ケリー基準の公式を活用してきました。しかし、単一のバックテスト結果に基づいてケリー基準を盲目的に適用することは、個人トレーダーにとって非常に危険です。というのも、実際の取引では時間の経過とともに取引優位性が薄れ、過去の実績は将来の結果を保証するものではないからです。本記事では、Pythonによるモンテカルロシミュレーションの結果を取り入れ、MetaTrader 5上で1つ以上のエキスパートアドバイザー(EA)にケリー基準を現実的に適用するためのリスク配分アプローチを紹介します。
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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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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。
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MQL5取引ツールキット(第1回):ポジション管理EX5ライブラリ

MQL5取引ツールキット(第1回):ポジション管理EX5ライブラリ

MQL5で様々なポジション操作を管理するための開発者用ツールキットの作成方法をご紹介します。この記事では、MQL5でポジション管理タスクを処理する際に発生するさまざまなエラーの自動処理とレポートも含め、簡単なものから高度なものまでポジション管理操作を実行する関数ライブラリ(ex5)の作成方法を紹介します。
一般的トレーディングシステムを基にしたExpert Advisors と売買ロボット最適化の錬金術(パート3)
一般的トレーディングシステムを基にしたExpert Advisors と売買ロボット最適化の錬金術(パート3)

一般的トレーディングシステムを基にしたExpert Advisors と売買ロボット最適化の錬金術(パート3)

本稿では、もっともシンプルなトレーディングシステムのアルゴリズム実装の分析を続行し、バックテストの自動化を紹介します。初心者トレーダーや EA プログラマ―に有用です。
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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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プライスアクション分析ツールキットの開発(第19回):ZigZag Analyzer

プライスアクション分析ツールキットの開発(第19回):ZigZag Analyzer

すべてのプライスアクショントレーダーは、トレンドを確認し、転換点や継続の可能性があるレベルを見つけるために、トレンドラインを手動で使用します。本連載では、市場分析を簡単にするために、傾斜トレンドラインを描画することに特化したツールを紹介します。このツールは、トレーダーが効果的なプライスアクション評価に不可欠な主要トレンドとレベルを明確に示すことで、分析プロセスを簡素化します。
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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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MQL5入門(第17回):トレンド反転のためのエキスパートアドバイザーの構築

MQL5入門(第17回):トレンド反転のためのエキスパートアドバイザーの構築

この記事では、トレンドラインのブレイクアウトや反転を利用したチャートパターン認識に基づいて取引をおこなうMQL5のエキスパートアドバイザー(EA)の構築方法を初心者向けに解説します。トレンドラインの値を動的に取得し、プライスアクションと比較する方法を学ぶことで、読者は上昇・下降トレンドライン、チャネル、ウェッジ、トライアングルなどのチャートパターンを識別し取引できるEAを開発できるようになります。
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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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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。
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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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。
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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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データサイエンスとML(第37回):ローソク足パターンとAIを活用して市場をリードする

データサイエンスとML(第37回):ローソク足パターンとAIを活用して市場をリードする

ローソク足パターンは、トレーダーが市場の心理を理解し、金融市場におけるトレンドを特定するのに役立ちます。これにより、より情報に基づいた取引判断が可能となり、より良い成果につながる可能性があります。本記事では、AIモデルとローソク足パターンを組み合わせて最適な取引パフォーマンスを実現する方法を探っていきます。
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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データサイエンスとML(第42回):PythonでARIMAを用いた外国為替時系列予測、知っておくべきことすべて

データサイエンスとML(第42回):PythonでARIMAを用いた外国為替時系列予測、知っておくべきことすべて

ARIMAは自己回帰和分移動平均(Auto Regressive Integrated Moving Average)の略称で、強力な従来の時系列予測モデルです。このモデルは、時系列データ内の急上昇や変動を検出する機能により、次の値を正確に予測できます。この記事では、ARIMAが何であるか、どのように機能するか、市場での次の価格を高い精度で予測する際に何ができるかなどについて説明します。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第19部):新規受注システム(II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第19部):新規受注システム(II)

今回は、「見てわかる」タイプのグラフィカルな受注システムを開発します。なお、今回はゼロから始めるのではなく、取引する資産のチャート上にオブジェクトやイベントを追加して既存のシステムを修正します。