MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事

SMC（オーダーブロック）は、機関投資家トレーダーが大規模なな売買を開始する主要領域です。価格が大きく動いた後、フィボナッチは直近のスイングハイからスイングローへの潜在的なリトレースメントを特定し、最適な取引エントリーを特定するのに役立ちます。

PythonとMQL5で自動売買ロボットを開発する連載を続けます。この記事では、Pythonで取引アルゴリズムを作成します。

Transformerアーキテクチャに基づくモデルは高い効率を示しますが、その使用は、訓練段階と運転中の両方で高いリソースコストによって複雑になります。この記事では、このようなモデルのメモリ使用量を削減するアルゴリズムを紹介します。

時系列を扱うときは、常にソースデータを履歴シーケンスで使用します。しかし、これが最善の選択肢なのでしょうか。入力データの順序を変更すると、訓練されたモデルの効率が向上するという意見があります。この記事では、入力シーケンスを最適化する方法の1つを紹介します。

今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じてファインチューニング（微調整）し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。

この記事では、リプレイ/シミュレーターシステムで使用するための、他の目的にも汎用的に使用できる、実際に機能するモジュールの最初のものを組み立てる方法について説明します。マウスモジュールです。

ADXは、一部のトレーダーが一般的なトレンドの強さを測定するために使用する、もう1つの比較的人気のあるテクニカルインジケーターです。これは他の2つのインジケーターの組み合わせとして機能し、オシレーターとして表示されます。この記事では、MQL5ウィザードアセンブリとそのサポートクラスを使用して、そのパターンについて説明します。

このディスカッションでは、既存のダイアログライブラリを慎重に拡張して、テーマ管理ロジックを組み込みます。さらに、管理パネルプロジェクトで使用されるCDialog、CEdit、およびCButtonクラスにテーマ切り替えのメソッドを統合します。さらに洞察力のある視点については、引き続きお読みください。

この記事では、ボリンジャーバンドを利用したピラニア戦略に基づいてMQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を作成し、取引の有効性を高めます。この戦略の重要な原則、コーディングの実装、テストと最適化の方法について説明します。この知識によって、取引シナリオにEAを効果的に導入することが可能になります。

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。

この記事では、TelegramコマンドをMQL5と統合して、取引チャートへのインジケーターの追加を自動化する方法について解説します。ユーザーからのコマンドを解析し、MQL5で実行し、インジケーターベースの取引を円滑におこなうためのシステムをテストするプロセスについて説明します。

この記事の最初の部分では、化学反応の世界に飛び込み、最適化への新しいアプローチを発見します。化学反応最適化(CRO)は、熱力学の法則から導き出された原理を使用して効率的な結果をもたらします。この革新的な方法の基礎となった分解、合成、その他の化学プロセスの秘密を明らかにします。

今日は、MQL5を使って複数の戦略をエキスパートアドバイザー(EA)に組み込む可能性を探ります。EAは、指標やスクリプトよりも幅広い機能を提供し、変化する市場環境に適応できる、より洗練された取引アプローチを可能にします。詳しくは、この記事のディスカッションをご覧ください。

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。

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。

今回は、あまり理解されていない重要なトピックを取り上げます。「カスタムイベント」です。これは危険です。これらの要素の長所と短所を解説します。このトピックは、MQL5やその他の言語でプロのプログラマーになりたい人にとって重要な鍵となります。ここではMQL5とMetaTrader 5に焦点を当てます。

この記事では、信頼性と安定性のある操作を確保するために、マウスポインタを変更してコントロール指標との対話を有効にします。

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。

このMetaTrader 5エキスパートアドバイザー(EA)は、高度なリスク管理を備えたスキャルピングオーダーフロー戦略を実装しています。複数のテクニカル指標を使用し、オーダーフローの不均衡に基づいて取引機会を特定します。バックテストは潜在的な収益性を示しているが、特にリスク管理と取引結果の比率において、さらなる最適化の必要性を強調しています。経験豊富なトレーダーに適していますが、本番運用の前に十分なテストと理解が必要です。

パラボリックSAR (Stop-and-Reversal)は、トレンドの確認と終了点を示す指標です。トレンドの見極めが遅れるため、その主な目的は、ポジションのトレーリングストップロスを位置づけることです。ウィザードで組み立てられるエキスパートアドバイザー(EA)のカスタムシグナルクラスを活用して、本当にEAのシグナルとして使えるかどうか調べてみました。

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。

自動最適化の第１段階はすでに実装されています。いくつかの基準に従ってさまざま銘柄と時間枠の最適化を実行し、各パスの結果に関する情報をデータベースに保存します。ここで、最初の段階で見つかったものから最適なパラメータセットのグループを選択します。

FreDF法の著者は、周波数領域と時間領域を組み合わせた予測の利点を実験的に確認しました。しかし、重みハイパーパラメータの使用は、非定常時系列には最適ではありません。この記事では、周波数領域と時間領域における予測の適応的組み合わせの方法について学びます。

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。

周波数領域における時系列の分析と予測を継続的に探求していきます。この記事では、これまでに学習した多くのアルゴリズムに追加できる、周波数領域でデータを予測する新しい方法について説明します。

この記事では、以前作成した管理パネルの応答性を強化します。さらに、取引シグナルの文脈におけるクイックメッセージングの重要性についても検討します。

線形カーネルは、線形回帰やサポートベクターマシンの機械学習で使用される、この種の行列の中で最も単純な行列です。一方、Matérnカーネルは、以前の記事で紹介したRBF (Radial Basis Function)をより汎用的にしたもので、RBFが想定するほど滑らかではない関数をマッピングするのに長けています。売買条件を予測する際に、両方のカーネルを利用するカスタムシグナルクラスを構築します。

SMOC（Stochastic Model Optimal Controlの略と思われる）と名付けられたこのエキスパートアドバイザー(EA)は、MetaTrader 5用の高度なアルゴリズム取引システムのシンプルな例です。テクニカル指標、モデル予測制御、動的リスク管理を組み合わせて取引判断をおこないます。このEAには、適応パラメーター、ボラティリティに基づくポジションサイジング、トレンド分析が組み込まれており、さまざまな市場環境においてパフォーマンスを最適化します。

強化学習は、教師あり学習、教師なし学習と並んで、機械学習における3つの主要な考え方の1つです。そのため、最適制御、つまり目的関数に最も適した長期的な方針を学習することに関心があります。このような背景から、ウィザードが作成したEAのMLPの学習プロセスにおいて、MLPがどのような役割を果たす可能性があるのかを探ります。

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。

FEDformer法を研究することで、時系列表現の周波数領域への扉を開きました。この新しい記事では、私たちが始めたトピックを続けます。分析をおこなうだけでなく、特定の分野におけるその後の状態を予測することができる手法について考えてみたいと思います。

開発中のEAには、ドローダウンを制御するための特定のメカニズムがすでに備わっています。しかし、これは過去の価格データに対するテストの結果に基づいているため、本質的には確率的です。したがって、ドローダウンは最大予想値を超える場合があります (ただし、確率は小さいです)。指定されたドローダウン レベルへの準拠を保証するメカニズムを追加してみましょう。

これまで検討してきたすべてのモデルは、環境の状態を時系列として分析します。ただし、時系列は周波数特徴の形式で表現することもできます。この記事では、時系列の周波数成分を使用して将来の状態を予測するアルゴリズムを紹介します。

チャートIDの問題を解決すると同時に、ユーザーが希望する資産の分析とシミュレーションに個人用テンプレートを使用できるようにする機能を提供し始めます。ここで提示される資料は教育目的のみであり、提示される概念の学習および習得以外の目的には決して適用されないものとします。

この記事では、物事は少し複雑になります。前回の記事で紹介した内容を使用して、ユーザーが独自のテンプレートを使用できるようにテンプレート ファイルを開きます。ただし、MetaTrader 5の負荷を軽減するために指標を改良していく予定なので、変更は徐々におこなっていく予定です。