MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事
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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取引におけるニューラルネットワーク：相対エンコーディング対応Transformer
自己教師あり学習は、ラベル付けされていない大量のデータを分析する効果的な手段となり得ます。この手法の効率性は、モデルが金融市場特有の特徴に適応することで実現され、従来手法の有効性も向上します。本記事では、入力間の相対的な依存関係や関係性を考慮した新しいAttention（注意）機構を紹介します。
リスク管理（第1回）：リスク管理クラス構築の基礎
本記事では、取引におけるリスク管理の基礎を解説し、適切なロットサイズやストップロスを計算するための最初の関数の作成方法を学びます。さらに、これらの機能がどのように動作するのかを、各ステップを追いながら詳しく説明します。本記事の目的は、自動売買においてこれらの概念をどのように適用するかを明確に理解することです。最後に、インクルードファイルを使用したシンプルなスクリプトを作成し、すべてを実践に落とし込みます。
MQL5における取引戦略の自動化（第45回）：逆フェアバリューギャップ(IFVG)
本記事では、MQL5において逆フェアバリューギャップ(IFVG, Inverse Fair Value Gap)検出システムを構築します。このシステムは、直近のバーにおける強気/弱気のFVG（フェアバリューギャップ）を最小ギャップサイズフィルターを適用して識別し、価格との相互作用に基づき、その状態をnormal（通常）、mitigated（解消）、inverted（反転）として追跡します（遠側ブレイクによるミティゲーション、再エントリー時のリトレース（押し戻し）、内側から遠側をブレイクしてクローズすることによるインバージョンを含みます）。また、重複は無視し、追跡するFVGの数を制限します。
リプレイシステムの開発（第37回）：道を切り開く（I）
今回は、もっと前にやりたかったことをようやく始めます。確固たる地盤がないため、この部分を公に発表する自信がありませんでした。今、私にはその根拠があります。この記事の内容を理解することにできるだけ集中することをお勧めします。単に読むだけではなくて、という意味です。ここで強調しておきたいのは、この記事を理解できなければ、それに続く記事の内容を理解することはできないということです。
リプレイシステムの開発（第4４回）：Chart Tradeプロジェクト（III）
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。
FVGをマスターする：ブレーカーと市場構造の変化によるフォーメーション、ロジック、自動取引
これは、FVG（Fair Value Gaps、フェアバリューギャップ）の発生の形成ロジックや、ブレーカーおよびMSS（Market Structure Shifts、市場構造の変化）を用いた自動取引について解説することを目的として執筆した記事です。
リプレイシステムの開発（第40回）：第2段階の開始(I)
今日は、リプレイ/シミュレーターシステムの新しい段階について話しましょう。この段階で、会話は本当に面白くなり、内容もかなり濃くなります。記事を熟読し、そこに掲載されているリンクを利用することを強くお勧めします。そうすることで、内容をより深く理解することができます。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第23回）：Currency Strength Meter
通貨ペアの方向性を本当に決定しているのは何でしょうか。それは各通貨自体の強さです。本記事では、通貨の強さを、その通貨が含まれるすべてのペアを順に分析することで測定します。この洞察により、各通貨ペアが相対的な強さに基づいてどのように動くかを予測することができます。詳しくは本稿をご覧ください。
取引戦略の開発：出来高制限アプローチの使用
テクニカル分析の世界では、価格がしばしば中心的な役割を果たします。トレーダーはサポートやレジスタンス、パターンを綿密に描きますが、多くの場合、これらの動きを駆動する重要な力である「出来高」を見落としています。本記事では、新しい出来高分析のアプローチであるVolume Boundaryインジケーターについて解説します。この指標は、バタフライ曲線やトリプルサイン曲線といった高度な平滑化関数を用いることで変換をおこない、より明確な解釈と体系的な取引戦略の構築を可能にします。
リプレイシステムの開発（第29回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(III)
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。
リプレイシステムの開発（第30回）：エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(IV)
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。
ニューラルネットワークが簡単に（第77回）：Cross-Covariance Transformer (XCiT)
モデルでは、しばしば様々なAttentionアルゴリズムを使用します。そして、おそらく最もよく使用するのがTransformerです。Transformerの主な欠点はリソースを必要とすることです。この記事では、品質を損なうことなく計算コストを削減する新しいアルゴリズムについて考察します。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第16回）：異なるクォート履歴がテスト結果に与える影響
開発中のエキスパートアドバイザー(EA)は、さまざまなブローカーとの取引で良好な結果を示すことが期待されていますが、現時点では、MetaQuotesデモ口座からのクォートを使用してテストを実行しています。テストや最適化に使用したクォートとは異なる価格データを持つ取引口座でも、EAが正しく機能する準備が整っているのかを確認してみましょう。
MQL5取引ツールキット（第3回）：未決注文管理EX5ライブラリの開発
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。
MQL5取引ツール（第1回）：インタラクティブで視覚的なペンディングオーダー取引アシスタントツールの構築
この記事では、FX取引におけるペンディングオーダーの設置を簡素化するために開発した、MQL5によるインタラクティブ取引アシスタントツール(Trade Assistant Tool)について紹介します。まず概念設計を説明し、チャート上でエントリー、ストップロス、テイクプロフィット水準を視覚的に設定できるユーザーフレンドリーなGUIに焦点を当てます。さらに、MQL5での実装およびバックテストのプロセスを詳述し、このツールの信頼性を確認します。そして、後続のパートで発展的な機能を追加するための基盤を整えます。
ニューラルネットワークが簡単に（第93回）：周波数領域と時間領域における適応予測（最終回）
本稿では、時系列予測において2つのブロック（周波数と時間）の結果を適応的に組み合わせるATFNetモデルのアプローチの実装を継続します。
PythonとMQL5による多銘柄分析（前編）：NASDAQ集積回路メーカー
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。
高度なICT取引システムの開発：オーダーブロックインジケーターでのシグナルの実装
この記事では、板情報（オーダーブックの数量）に基づいてオーダーブロックインジケーターを開発し、バッファを使用して最適化し、精度を向上させる方法を学習します。これにより、プロジェクトの現段階が終了し、リスク管理クラスとインジケーターによって生成されたシグナルを使用する取引ボットの実装を含む次の段階の準備が整います。
MQL5での取引戦略の自動化（第33回）：プライスアクションに基づくシャークハーモニックパターンシステムの作成
本記事では、MQL5においてピボットポイントとフィボナッチ比率に基づいて強気、弱気双方のシャークハーモニックパターンを識別し、ユーザーが選択できるカスタムエントリー、ストップロス、テイクプロフィット設定を用いて取引を実行するシャークハーモニックパターンシステムを開発します。また、X-A-B-C-D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フィードバックでトレーダーの洞察力を高めます。
MQL5での取引戦略の自動化（第17回）：ダイナミックダッシュボードで実践するグリッドマーチンゲールスキャルピング戦略
本記事では、グリッドマーチンゲールスキャルピング戦略(Grid-Mart Scalping Strategy)を探究し、MQL5による自動化と、リアルタイム取引インサイトを提供するダイナミックダッシュボードの構築をおこないます。本戦略のグリッド型マーチンゲールロジックとリスク管理機能を詳述し、さらに堅牢なパフォーマンスのためのバックテストおよび実運用展開についても案内します。
MQL5で他の言語の実用的なモジュールを実装する（第1回）：Pythonにヒントを得たSQLite3ライブラリの構築
Pythonのsqlite3モジュールは、SQLiteデータベースを扱うためのシンプルで高速かつ便利な方法を提供しています。本記事では、MQL5に組み込まれているデータベース操作用の関数群を活用し、Pythonのsqlite3モジュールと同様の操作感でSQLite3データベースを扱える独自モジュールを構築します。
ニューラルネットワークが簡単に（第51回）：Behavior-Guided Actor-Critic (BAC)
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。
取引システムの構築（第3回）：現実的な利益目標のための最小リスクレベルの決定
すべてのトレーダーの究極の目標は収益を上げることです。そのため、多くのトレーダーは、定められた取引期間内に達成すべき具体的な利益目標を設定します。本記事では、モンテカルロシミュレーションを用いて、取引目標を達成するために必要な取引ごとの最適なリスク割合を算出します。この結果は、利益目標が現実的か、それとも過度に野心的かを判断する際に役立ちます。最後に、取引目標に見合った実用的なリスク割合を設定するために調整可能なパラメータについても解説します。
ダイナミックマルチペアEAの形成（第5回）：スキャルピングとスイングトレードの切替設計
今回は、スキャルピングとスイングトレードのモードを状況に応じて切り替えることができるダイナミックマルチペアエキスパートアドバイザー(EA)の設計方法を解説します。シグナル生成、取引実行、リスク管理の構造面およびアルゴリズム面での違いを網羅し、市場状況やユーザー入力に応じてEAが状況に応じて戦略を切り替える仕組みを紹介します。
MQL5での取引戦略の自動化（第42回）：セッションベースのオープニングレンジブレイクアウト(ORB)システム
MQL5で完全にカスタマイズ可能なセッションベースのオープニングレンジブレイクアウト(ORB)システムを作成します。このシステムでは、任意のセッション開始時刻とレンジの期間を設定でき、指定したオープニング期間の高値と安値を自動計算し、かつ動きの方向に沿った確定ブレイクアウトのみを取引します。
リプレイシステムの開発（第51回）：物事は複雑になる(III)
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。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第15回）：実際の取引のためのEAの準備
既製のエキスパートアドバイザー(EA)の完成に徐々に近づくにつれ、取引戦略のテスト段階では二次的に思える問題にも注意を払う必要があります。これらの問題は、実際の取引に移行する際に重要となります。
取引におけるニューラルネットワーク：Superpoint Transformer (SPFormer)
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。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第32回）：Python Candlestick Recognitionエンジン(II) - Ta-Libを用いた検出
本記事では、Pythonでローソク足パターンを手動で検出していた前回の方法から一歩進み、TA-Libを活用した自動検出手法へと移行します。TA-Libは、60種類以上の異なるローソク足パターンを認識できる強力なテクニカル分析ライブラリです。これらのパターンは、市場の反転やトレンド継続の可能性を読み取る上で有用なインサイトを提供します。ぜひ最後までお読みください。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第29回）：MLPの学習率についての続き
エキスパートアドバイザー(EA)のパフォーマンスに対する学習率の感度を、主に適応学習率を調べることでまとめます。これらの学習率は、訓練の過程で層の各パラメータごとにカスタマイズすることを目的としており、潜在的な利点と期待されるパフォーマンスの差を評価します。
初心者からエキスパートへ：隠れフィボナッチリトレースメントレベルの謎を解く
本記事では、市場が反応する可能性のある非標準的なフィボナッチリトレースメントレベルを、データ駆動型の手法で発見および検証するアプローチを紹介します。MQL5での実装を想定した完全なワークフローを提示し、データ収集やバーやスイングの検出から始め、クラスタリング、統計的仮説検定、バックテスト、さらにMetaTrader 5のフィボナッチツールへの統合までを包括的にカバーします。ここでの目的は、経験的な観察に基づく推測を、統計的に裏付けられた売買シグナルへと変換する再現可能なパイプラインを構築することです。
MQL5での取引戦略の自動化（第6回）：スマートマネートレーディングのためのオーダーブロック検出の習得
この記事では、純粋なプライスアクション分析を用いてMQL5でオーダーブロック検出を自動化します。オーダーブロックの定義、検出の実装、自動売買への統合をおこない、最後に戦略のバックテストを通じてパフォーマンスを評価します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第22回）：条件付きGAN
敵対的生成ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Network)は、より正確な結果を得るために、互いに訓練し合うニューラルネットワークのペアです。ExpertSignalクラスにおける金融時系列の予測への応用の可能性を考慮し、これらのネットワークの条件型を採用します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第31回）：損失関数の選択
損失関数は、機械学習アルゴリズムの重要な指標です。これは、与えられたパラメータセットが目標に対してどれだけうまく機能しているかを定量的に評価し、学習プロセスにフィードバックを提供する役割を果たします。本記事では、MQL5のカスタムウィザードクラスを使って、損失関数のさまざまな形式を探っていきます。
MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第6回）：レスポンシブなインラインボタンの追加
この記事では、インタラクティブなインラインボタンをMQL5エキスパートアドバイザー(EA)に統合し、Telegram経由でリアルタイムにコントロールできるようにします。各ボタンを押すたびに特定のアクションがトリガーされ、ユーザーにレスポンスが返されます。また、Telegramメッセージやコールバッククエリを効率的に処理するための関数もモジュール化します。
MQL5取引ツール（第7回）：複数銘柄ポジションと口座監視のための情報ダッシュボード
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。
分析型ボリュームプロファイル取引(AVPT)：流動性アーキテクチャ、市場メモリ、アルゴリズム実行
分析型ボリュームプロファイル取引(AVPT, Analytical Volume Profile Trading)は、流動性構造と市場記憶がプライスアクションに与える影響を分析し、機関投資家のポジション構築や出来高駆動の構造をより深く理解する手法です。POC、HVN、LVN、バリューエリアを可視化することで、受容、拒否、アンバランスゾーンを高い精度で特定できます。
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第22回）：FOREX (III)
このトピックに関する記事は今回で3回目になりますが、株式市場とFOREX市場の違いをまだ理解していない方のために説明しなければなりません。大きな違いは、FOREXでは、取引の過程で実際に発生したいくつかのポイントに関する情報がないというか、与えられないということです。
MetaTrader 5機械学習の設計図（第3回）：トレンドスキャンラベリング法
私たちは、データリーケージを排除するために適切なティックベースバーを用いた堅牢な特徴量設計パイプラインを構築し、さらにメタラベル付きトリプルバリア法によるラベリングという重要な課題を解決してきました。本記事では、その発展的内容として、適応的な予測期間を実現する高度なラベリング手法である「トレンドスキャニング」を取り上げます。理論の解説に続き、トレンドスキャニングによるラベルをメタラベリングと組み合わせることで、従来の移動平均交差戦略を改善する具体例を示します。