MQL4とMQL5のプログラム記事

すべての市場の取引期間には始まりと終わりがあり、それぞれは終値によって完結します。この終値がその期間のセンチメントを定義します。各ローソク足のセッションも同様に、終値によってその性質が示されます。これらの基準点を理解することで、市場における現在のムードを測定でき、強気勢力と弱気勢力のどちらが支配しているのかを明らかにすることが可能になります。本記事では、Market Periods Synchronizerに新しい機能を開発するという重要な段階に進みます。この機能は、FX市場のセッションを可視化するものであり、より情報に基づいた取引判断を支援します。このツールは、強気派と弱気派のどちらがセッションを支配しているのかをリアルタイムで識別するうえで特に有効です。それでは、この概念について検討し、それが提供する洞察を明らかにしていきます。

本記事では、PythonおよびMQL5を用いて合成通貨の動きを分析し、現在のFX裁定取引の実現可能性について検討します。また、合成通貨を分析するための既製Pythonコードを紹介するとともに、FXにおける合成通貨の概念についても詳しく解説します。

今日は私の最初の裁定取引ロボット、つまり合成資産向けの流動性プロバイダー（と言えるかどうかは微妙ですが）を見ていきます。現在、このボットは大規模な機械学習システムのモジュールとして実運用で使われていますが、クラウドから古いFX裁定取引ロボットを引っ張り出してきたので、これを確認し、現代でどのように活用できるか考えてみたいと思います。

この議論では、ローソク足のヒゲに隠された価格変動の裏側を解明する一歩を踏み出します。Market Periods Synchronizerにヒゲ可視化機能を統合することで、ツールの分析深度とインタラクティビティを向上させます。このアップグレードされたシステムにより、トレーダーは下位時間足チャート上で上位時間足の価格拒否を直接可視化でき、これまでヒゲの陰に隠されていた詳細な構造を明らかにできます。

本記事では、作成済みの自動最適化システムに新しい戦略を連携する方法を見ていきます。どのようなEAを作成する必要があるのか、EAライブラリのファイルを変更せずにできるのか、必要な変更を最小限に抑えられるかを確認してみましょう。

この記事では、革新的なChimeraフレームワークについて解説します。Chimeraは二次元状態空間モデルを用い、ニューラルネットワークで多変量時系列を解析する手法です。この方法は、従来手法やTransformerアーキテクチャを上回る低い計算コストで高い精度を実現します実現します。

オリジナルの「ロイヤルフラッシュ最適化」アルゴリズムは、最適化問題を解決するための新しいアプローチを提示しています。この手法では、遺伝的アルゴリズムで一般的に用いられる古典的な二進符号化を、ポーカーの原理に着想を得たセクターベースのアプローチに置き換えています。RFOは、基本原理を単純化することで、効率的かつ実用的な最適化手法が実現できることを示しています。本記事では、アルゴリズムの詳細な解析とテスト結果を紹介します。

階層型ダブルタワーTransformer (Hidformer: Hierarchical Double-Tower Transformer)フレームワークについて紹介します。このフレームワークは時系列予測およびデータ分析向けに開発されました。Hidformerの開発者は、Transformerアーキテクチャに対して複数の改良を提案しており、その結果、予測精度の向上と計算リソースの削減を実現しています。

本記事では、前回の記事で紹介した内容をさらに発展させ、MQL5の強力なグラフィカルコントロールライブラリを使って実際にGUIを作成する方法を解説します。ステップごとに、完全に動作するGUIを作る過程を追いながら、各メソッドの仕組みや役割、そしてその背後にある考え方についても丁寧に説明します。また、記事の最後には、作成したパネルをテストして、正しく機能することを確認します。

本記事では、Chart Tradeとエキスパートアドバイザー(EA)が連携して、ユーザーが保有しているすべてのポジションを決済する要求をどのように処理するのかを解説します。一見すると単純な処理に思えるかもしれませんが、実際には注意すべきいくつかの複雑な点があります。