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。

共和分株式による統計的裁定取引（第1回）：エングル=グレンジャーおよびジョハンセンの共和分検定

本記事は、トレーダー向けに、最も一般的な共和分検定を優しく紹介し、その結果の理解方法を簡単に解説することを目的としています。エングル=グレンジャーおよびジョハンセンの共和分検定は、長期的なダイナミクスを共有する統計的に有意な資産のペアやグループを特定するのに有効です。特にジョハンセン検定は、3つ以上の資産を含むポートフォリオに対して有用で、複数の共和分ベクトルの強さを一度に評価できます。

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。

プライスアクション分析ツールキットの開発（第30回）：コモディティチャンネル指数(CCI)、Zero Line EA

プライスアクション分析の自動化は、今後の方向性を示す重要なステップです。本記事では、デュアルCCIインジケーター、ゼロラインクロスオーバー戦略、EMA、そしてプライスアクションを組み合わせ、ATRを用いて売買シグナルを生成し、ストップロス(SL)およびテイクプロフィット(TP)を設定するツールを開発します。CCI Zero Line EAの開発手法について学ぶために、ぜひお読みください。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第72回）：教師あり学習でMACDとOBVのパターンを活用する

前回の記事で紹介したMACDとOBVのインジケーターペアをフォローアップし、今回はこのペアを機械学習でどのように強化できるかを見ていきます。MACDとOBVは、それぞれトレンド系と出来高系という補完的なペアです。私たちの機械学習アプローチでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使い、カーネルとチャンネルのサイズを調整する際に指数カーネルを利用して、このインジケーターペアの予測をファインチューニングします。今回もこれまでと同様に、MQL5ウィザードでエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てられるようにしたカスタムシグナルクラスファイル内で実装しています。

MQL5での取引戦略の自動化（第21回）：適応学習率によるニューラルネットワーク取引の強化

本記事では、MQL5におけるニューラルネットワーク取引戦略を、適応型学習率を用いて精度を向上させる形で強化します。このメカニズムを設計・実装した後、そのパフォーマンスを検証します。記事の最後には、アルゴリズム取引における最適化の知見もまとめます。

MQL5での取引戦略の自動化（第20回）：CCIとAOを使用した多銘柄戦略

この記事では、CCI (Commodity Channel Index)とAO (Awesome Oscillator)を用いてトレンド反転を検出する多銘柄取引戦略を作成します。戦略の設計、MQL5での実装、バックテストのプロセスについて解説します。記事の最後には、パフォーマンス改善のためのヒントも紹介します。

データサイエンスとML（第44回）：ベクトル自己回帰(VAR)を用いた外国為替OHLC時系列予測

本記事では、ベクトル自己回帰(VAR: Vector Autoregression)モデルを用いて、複数の通貨ペアのOHLC（始値、高値、安値、終値）時系列データを予測する方法を解説します。VARモデルの実装、学習、MetaTrader5上でのリアルタイム予測までをカバーし、通貨間の相互依存関係を分析して取引戦略の改善に役立てることができます。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第71回）：MACDとOBVのパターンの使用

移動平均収束拡散法(MACD)オシレーターとオンバランスボリューム(OBV)オシレーターは、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)内で併用できるもう一つの指標ペアです。本連載における慣例どおり、この組み合わせも補完関係にあり、MACDがトレンドを確認し、OBVが出来高を検証します。MQL5ウィザードを用いて、この2つが持つ潜在力を構築、検証します。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第69回）：SARとRVIのパターンの使用

パラボリックSAR (SAR)と相対活力指数(RVI)は、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)内で併用可能なもう一つのインジケーターペアです。このインジケーターペアは、これまでに取り上げたものと同様に補完的で、SARはトレンドを定義し、RVIはモメンタムを確認します。通常通り、MQL5ウィザードを使用してこのインジケーターペアリングを構築し、その可能性をテストします。

MQL5での取引戦略の自動化（第19回）：Envelopes Trend Bounce Scalping - 取引執行とリスク管理（その2）

この記事では、MQL5でEnvelopes Trend Bounce Scalping戦略の取引実行とリスク管理を実装します。注文の発注、ストップロスやポジションサイズなどのリスク制御をおこないます。最後に、第18回の基盤をもとにバックテストと最適化をおこないます。

MetaTrader 5機械学習の設計図（第1回）：データリーケージとタイムスタンプの修正

MetaTrader 5で機械学習を取引に活用する以前に、最も見落とされがちな落とし穴の一つであるデータリーケージに対処することが極めて重要です。本記事では、データリーケージ、特にMetaTrader 5のタイムスタンプの罠がどのようにモデルのパフォーマンスを歪め、信頼性の低い売買シグナルにつながるのかを解説します。この問題の仕組みに踏み込み、その防止戦略を提示することで、実取引環境で信頼できる予測を提供する堅牢な機械学習モデルを構築するための道を切り開きます。

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。

MQL5取引ツール（第3回）：戦略的取引のための多時間軸スキャナーダッシュボードの構築

本記事では、MQL5で多時間軸スキャナーダッシュボードを構築し、リアルタイムの取引シグナルを表示する方法を解説します。インタラクティブなグリッドインターフェースの設計、複数のインジケーターによるシグナル計算の実装、そしてクローズボタンの追加を計画しています。記事はバックテストと戦略的取引の利点で締めくくられます。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第67回）：TRIXパターンとWilliams Percent Rangeの使用

三重指数移動平均オシレーター(TRIX: Triple Exponential Moving Average Oscillator)とウィリアムズパーセントレンジオシレーター(WPR: Williams Percent Range)は、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)において併用できるもう一組のインジケーターです。このインジケーターペアは、これまで取り上げたものと同様に補完関係にあり、TRIXがトレンドを定義し、ウィリアムズパーセントレンジがサポートおよびレジスタンス水準を確認します。いつものように、MQL5ウィザードを使用して、この2つが持つ可能性をプロトタイピングします。

MQL5での取引戦略の自動化（第18回）：Envelopes Trend Bounce Scalping - コア基盤とシグナル生成（その1）

本記事では、MQL5でのEnvelopes Trend Bounce Scalpingエキスパートアドバイザー(EA)のコア基盤を構築します。シグナル生成のためにエンベロープやその他のインジケーターを初期化します。また、次回の取引実行に備えてバックテストの設定をおこないます。

MQL5経済指標カレンダーを使った取引（第10回）：シームレスなニュースナビゲーションのためのドラッグ可能ダッシュボードとインタラクティブホバー効果

本記事では、MQL5経済カレンダーを強化し、ドラッグ可能なダッシュボードを導入してインターフェースの位置を自由に変更できるようにし、チャートの視認性を高めます。また、ボタンのホバー効果を実装して操作性を高め、動的に変化するスクロールバーによってスムーズなナビゲーションを実現します。

MetaTrader 5のPythonでMQL5のような取引クラスを構築する

MetaTrader 5のPythonパッケージは、Python言語でMetaTrader 5プラットフォーム用の取引アプリケーションを構築する簡単な方法を提供しますが、強力で有用なツールである一方で、アルゴリズム取引ソリューションを作成する際にはMQL5プログラミング言語ほど容易ではありません。本記事では、MQL5で提供されているものに類似した取引クラスを構築し、類似した構文を作成することで、MQL5と同様にPythonで自動売買ロボットをより簡単に作成できるようにします。

プライスアクション分析ツールキットの開発（第24回）：プライスアクション定量分析ツール

ローソク足のパターンは、潜在的な市場の動きに関する貴重な洞察を提供します。単一のローソク足でも、現在のトレンドの継続を示すものもあれば、価格の動きの中での位置によって反転を示唆するものもあります。本記事では、4つの主要なローソク足形成を自動で識別するエキスパートアドバイザー(EA)を紹介します。次のセクションを参照して、このツールがどのようにプライスアクション分析を強化できるかを学んでください。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第66回）：FrAMAのパターンとForce Indexを内積カーネルで使用する

FrAMAインジケーターとForce Indexオシレーターは、トレンドと出来高のツールであり、エキスパートアドバイザー(EA)を開発する際に組み合わせることができます。前回の記事では、このペアを紹介し、機械学習の適用可能性を検討しました。畳み込みニューラルネットワークを使用しており、内積カーネルを利用して、これらのインジケーターの入力に基づいた予測をおこないます。これは、MQL5ウィザードと連携してEAを組み立てるカスタムシグナルクラスファイルで実行されます。

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。

データサイエンスとML（第41回）：YOLOv8を用いた外国為替および株式市場のパターン検出

金融市場でパターンを検出するのは、チャート上の内容を確認する必要があるため困難ですが、これは画像の制限によりMQL5では実行が困難です。この記事では、最小限の労力でチャート上のパターンを検出するのに役立つ、Pythonで作成された適切なモデルについて説明します。

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。

MQL5経済指標カレンダーを使った取引（第9回）：動的スクロールバーと洗練表示によるニュースインタラクション強化

本記事では、直感的なニュースナビゲーションを実現する動的なスクロールバーを追加してMQL5経済指標カレンダーを強化します。シームレスなイベント表示と効率的な更新を保証します。テストを通じて、レスポンシブなスクロールバーと洗練されたダッシュボードを検証します。

MQL5における高度な注文執行アルゴリズム：TWAP、VWAP、アイスバーグ注文

MQL5フレームワークで、機関投資家向けの高度な執行アルゴリズム（TWAP、VWAP、アイスバーグ注文）を小口トレーダー向けに提供します。統合された実行マネージャーとパフォーマンスアナライザーを用いて、注文の分割（スライシング）や分析をよりスムーズかつ正確に行える環境を提供します。

MQL5経済指標カレンダーを使った取引（第8回）：ニュース駆動型バックテストの最適化 - スマートなイベントフィルタリングと選択的ログ

本記事では、スマートなイベントフィルタリングと選択的ログ出力を用いて経済カレンダーを最適化し、ライブおよびオフラインモードでのバックテストをより高速かつ明確に実施できるようにします。イベント処理を効率化し、ログを重要な取引やダッシュボードイベントに絞ることで、戦略の可視化を向上させます。これらの改善により、ニュース駆動型取引戦略のテストと改善をシームレスにおこなえるようになります。

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。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第65回）：FrAMAとForce Indexのパターンを活用する

フラクタル適応移動平均(FrAMA)とForce Indexオシレーターは、MQL5エキスパートアドバイザー(EA)内で組み合わせて使用できるもう1つのインジケーターのペアです。FrAMAはトレンドフォロー型インジケーターですが、Force Indexはボリュームベースのオシレーターであるため、これら2つのインジケーターは互いに少し補完し合います。いつものように、MQL5ウィザードを使用して、これら2つの可能性を迅速に調査します。

MQL5取引ツール（第2回）：インタラクティブな取引アシスタントの強化：動的視覚フィードバックの導入

この記事では、取引アシスタントツール(Trade Assistant Tool)をアップグレードし、ドラッグ＆ドロップ可能なパネル機能やホバー効果を追加して、インターフェースをより直感的で応答性の高いものにします。ツールを改良してリアルタイムの注文設定を検証し、市場価格に対して正確な取引構成が可能となるようにします。また、これらの改善をバックテストし、その信頼性を確認します。

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。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第63回）：DeMarkerとEnvelope Channelsのパターンを活用する

DeMarkerオシレーターとEnvelopesインジケーターは、エキスパートアドバイザー(EA)を開発するときに組み合わせることができるモメンタムおよびサポート/レジスタンスツールです。パターンごとに何が役に立つのか、そして何を避けることができるのかを調べます。いつものように、ウィザードで組み立てられたEAと、エキスパートシグナルクラスに組み込まれているパターン使用関数を使用しています。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第62回）：強化学習TRPOでADXとCCIのパターンを活用する

ADXオシレーターとCCIオシレーターはそれぞれトレンドフォローインジケーターおよびモメンタムインジケーターであり、エキスパートアドバイザー(EA)を開発する際に組み合わせることができます。前回の記事に続き、今回は開発済みモデルの運用中の学習や更新を、強化学習を用いてどのように実現できるかを検討します。この記事で使用するアルゴリズムは、本連載ではまだ扱っていない「TRPO（Trust Region Policy Optimization、信頼領域方策最適化)」として知られる手法です。また、MQL5ウィザードによるEAの組み立ては、モデルのテストをより迅速におこなえるだけでなく、異なるシグナルタイプで配布し検証できる形でセットアップできる点も利点です。

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第61回）：教師あり学習でADXとCCIのパターンを活用する