MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事

C_Mouseクラスを改良した後は、分析のためのまったく新しいフレームワークを作るためのクラスを作ることに集中しましょう。この新しいクラスを作るのに、継承やポリモーフィズムは使用しません。その代わりに、価格線に新しいオブジェクトを追加します。それがこの記事でやろうとしていることです。次回は、分析結果を変更する方法について見るつもりです。これらはすべて、C_Mouseクラスのコードを変更することなくおこなわれます。実際には、継承やポリモーフィズムを使用すれば、もっと簡単に実現できるでしょう。しかし、同じ結果を得る方法は他にもあります。

多通貨EAの開発を始めてから、すでに一定の成果を上げ、コードの改良を何度か繰り返すことができました。ただし、EAは保留中注文を扱うことができず、端末の再起動後に動作を再開することができませんでした。これらの機能を追加しましょう。

独立したEAについて考えてみましょう。前回は、リスクとリターンのジオメトリを描くために独立したスクリプトと連携する、指標ベースのEAについて説明しました。今回は、すべての機能を1つのプログラムに統合したMQL5 EAのアーキテクチャについて解説します。

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。

今日は、プログラマーとしての職業生活のさまざまな段階で非常に役立つテクニックを学びます。多くの場合、制限されているのはプラットフォーム自体ではなく、制限について話す人の知識です。この記事では、常識と創造性があれば、クレイジーなプログラムなどを作成することなく、MetaTrader 5 プラットフォームをより面白くて多用途にし、シンプルでありながら安全で信頼性の高いコードを作成できることを説明します。創造力を駆使して、ソース コードを1行も削除したり追加したりすることなく、既存のコードを変更します。

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。

この記事では、CypherハーモニックパターンのMQL5における自動化について探究し、その検出方法とMetaTrader 5チャート上での可視化を詳しく解説します。スイングポイントを特定し、フィボナッチに基づいたパターンを検証し、明確な視覚的注釈とともに取引を実行するエキスパートアドバイザー(EA)を実装します。記事の最後では、効果的な取引のためのバックテストおよび最適化方法についても説明します。

前回の記事では、OBJ_CHARTで使用するテンプレートデータの操作方法について解説しました。ただし、あの記事ではトピックの概要に焦点を当て、詳細な部分には触れていませんでした。これは、説明をよりシンプルにするために、非常に簡略化された手法を用いたからです。物事は一見シンプルに見えることが多いですが、実際にはそうではないケースもあり、全体を正確に理解するためには、まず最も基本的な部分をしっかり押さえる必要があります。

これまでの作業では、常に環境の現状を評価しました。同時に、指標の変化のダイナミクスは常に「舞台裏」にとどまっていました。この記事では、連続する2つの環境状態間のデータの直接的な変化を評価できるアルゴリズムを紹介したいと思います。

最新のマルチモーダル時系列予測方法のほとんどは、独立チャネルアプローチを使用しています。これにより、同じ時系列の異なるチャネルの自然な依存関係が無視されます。2つのアプローチ（独立チャネルと混合チャネル）を賢く使用することが、モデルのパフォーマンスを向上させる鍵となります。

私たちの総合ガイドで、VWAPの力を完全にマスターしましょう。MQL5とPythonを活用して、VWAP分析を取引戦略に統合する方法を学びます。市場に対する洞察を最大限に活かし、より良い取引判断を下せるようになりましょう。

トレンドは多くの取引戦略において重要な要素です。本記事では、トレンドを識別するために使用されるいくつかのツールとその特性にを見ていきます。トレンドを理解し正しく解釈することは、取引効率を大幅に高め、リスクを最小限に抑えることにつながります。

これで、ティックをバーに変換したのと同じ時点で作成がおこなわれます。こうすることで、変換プロセス中に問題が発生した場合、すぐにエラーに気づくことができます。これは、早送り中にチャート上に1分足を配置するコードと同じコードが、通常のパフォーマンス中に足を配置する位置決めシステムにも使用されるためです。言い換えれば、このタスクを担当するコードは他の場所には複製されません。このようにして、メンテナンスと改善の両方においてはるかに優れたシステムが得られます。

この記事では、ジョン・ナッシュのゲーム理論、特にナッシュ均衡の取引への応用について詳しく掘り下げます。トレーダーがPythonスクリプトとMetaTrader 5を活用し、ナッシュの原理を利用して市場の非効率性を特定し、活用する方法について解説します。また、この記事では、隠れマルコフモデル（HMM）や統計分析の利用を含むこれらの戦略を実行するためのステップバイステップのガイドを提供し、取引パフォーマンスの向上を目指します。

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、アジアブレイクアウト戦略のためのエキスパートアドバイザー(EA)をMQL5で構築します。セッション中の高値と安値を計算し、移動平均によるトレンドフィルタリングをおこないます。また、動的なオブジェクトスタイリング、ユーザー定義の時間入力、堅牢なリスク管理も実装します。最後に、プログラムの精度を高めるためのバックテストおよび最適化手法を紹介します。

アプリケーションを動作させるために必要なファイルを探すのに時間を浪費していませんか。すべてを実行ファイルに含めてみてはどうでしょうか。そうすれば、ファイルを探す必要がなくなります。多くの人がこのような配布・保管方法を採用していることは知っていますが、少なくとも、実行ファイルの配布や保管に関してはもっと適切な方法があります。ここで紹介する方法は、MQL5だけでなく、MetaTrader 5そのものを優れたアシスタントとして使うことができるので、非常に便利です。しかも、理解するのはそれほど難しくありません。

MQL5のコードやプロジェクトで、包括的な未決注文管理EX5ライブラリを開発して実装する方法を学びましょう。本記事では、広範な未決注文管理EX5ライブラリを作成する手順を紹介し、それをインポートおよび実装する方法を、取引パネルまたはグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)の構築を通じて解説します。このEA注文パネルを使用すれば、チャートウィンドウ上のGUIから、指定されたマジックナンバーに関連する未決注文を直接オープン、監視、削除することが可能です。

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。

本記事では、MQL5を使用してマルチレベルのグリッド取引システムEAを開発し、グリッド取引戦略の背後にあるアーキテクチャとアルゴリズム設計に焦点を当てます。複数層にわたるグリッドロジックの実装と、市場のさまざまな状況に対応するためのリスク管理手法について探ります。最後に、自動売買システムの構築・テスト・改善をおこなうための詳細な説明と実践的なヒントを提供します。

ポートフォリオのリターンを最大化するために、AIを活用してポジションサイジングと注文数量を最適化する方法について解説します。本稿では、アルゴリズムを用いて最適なポートフォリオを特定し、期待リターンやリスク許容度に応じてポートフォリオを調整する手法を紹介します。このプロセスでは、SciPyライブラリやMQL5言語を活用し、保有中のすべてのデータを基に、最適かつ分散化されたポートフォリオを構築します。

プライスアクションは、ダイバージェンスを特定することで効果的に分析することができます。RSI（相対力指数）などのテクニカル指標は、その確認シグナルとして重要な役割を果たします。本記事では、自動化されたRSIダイバージェンス分析によって、トレンドの継続や反転をどのように識別できるかを解説し、市場心理を読み解く上で理解を深める手助けをします。

本記事では、ダイナミックマルチペアエキスパートアドバイザー(EA)を構築する旅の第3部として、平均回帰戦略とモメンタム戦略の統合に焦点を当てます。価格の平均からの乖離（Zスコア）を検出して取引に活かす方法や、複数の通貨ペアにおけるモメンタムを測定して取引方向を判断する方法について詳しく解説します。

この記事では、14期間および50期間の移動平均クロスオーバーをシグナルとして使用し、14期間RSIフィルターで確認するAdaptive Crossover RSI Trading Suiteシステムを開発します。本システムには取引日フィルター、注釈付きのシグナル矢印、監視用のリアルタイムダッシュボードが含まれており、このアプローチにより自動取引の精度と適応性が向上します。

この記事では、今後の値動きを予測するというトピックを続けます。Multi-future Transformerのアーキテクチャーをお見せします。その主なアイデアは、未来のマルチモーダル分布をいくつかのユニモーダル分布に分解することで、シーンのエージェント間の相互作用のさまざまなモデルを効果的にシミュレートすることができるというものです。

本記事では、スマートマネー取引向けにオーダーブロックの自動検出をおこなうMQL5取引システムを構築します。戦略のルールを明確にし、そのロジックをMQL5で実装し、さらに取引を効果的に執行するためにリスク管理も統合します。最後に、システムのパフォーマンスを評価するためにバックテストをおこない、最適な結果を得るための改良を加えます。

金融市場におけるカオス理論の探究を続けます。今回は通貨やその他の資産の分析への適用性について考えます。

本稿ではWhatsAppとMetaTrader 5を統合して通知する方法を紹介します。理解を容易にするためにフローチャートを掲載し、統合におけるセキュリティ対策の重要性について説明します。指標の主な目的は、自動化によって分析を簡素化することであり、特定の条件が満たされたときにユーザーに警告するための通知方法を含むべきです。詳しくは本稿で説明します。

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。

この記事では、MQL5プログラミングの分野で最も難解な問題の1つである、チャートIDを正しく取得する方法と、オブジェクトがチャートにプロットされない場合がある理由について解説します。ここで提供される資料は教育目的のみに使用されるべきです。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。

最後の2つの記事では、エントロピー正則化を報酬関数に組み込んだSoft Actor-Criticアルゴリズムについて検討しました。このアプローチは環境探索とモデル活用のバランスをとりますが、適用できるのは確率モデルのみです。今回の記事では、確率モデルと確定モデルの両方に適用できる代替アプローチを提案します。

DQN (Deep-Q-Network)は強化学習アルゴリズムであり、機械学習モジュールの学習プロセスにおいて、次のQ値と理想的な行動を予測する際にニューラルネットワークを関与させます。別の強化学習アルゴリズムであるQ学習についてはすでに検討しました。そこでこの記事では、強化学習で訓練されたMLPが、カスタムシグナルクラス内でどのように使用できるかを示すもう1つの例を紹介します。

前回の記事では、一目均衡表とADXのインジケーターペアを紹介しました。今回は、このペアを教師あり学習でどのように改善できるかを見ていきます。一目均衡表とADXは、サポート/レジスタンスとトレンドを補完する組み合わせとして機能します。今回の教師あり学習アプローチでは、ディープスペクトル混合カーネルを用いたニューラルネットワークを活用し、このインジケーターペアの予測精度を微調整します。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。

今回は、構築の第一段階を完成させます。この部分はかなり短時間で終わりますが、前回までに説明しなかった詳細をカバーします。多くの方が理解していない点をいくつか説明します。なぜShiftキーやCtrlキーを押さなければならないかご存じでしょうか。