記事「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」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.10.31 08:32 新しい記事「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」はパブリッシュされました: 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。 TA-Lib (Technical Analysis Library)は、トレーダー、投資家、アナリストによって広く利用されているオープンソースのライブラリで、複雑なテクニカル計算や取引戦略の開発に使われます。もともとはMario Fortierによって開発され、ANSI Cで実装されています。TA-Libは200以上のテクニカル指標（ADX、MACD、RSI、ストキャスティクス、ボリンジャーバンドなど）を網羅しており、さらに60種類以上のローソク足パターンを認識する機能も備えていますそのC/C++コアはAPIを提供しており、Pythonからも利用可能です。これにより、さまざまなアプリケーションへのシームレスな統合が可能になります。2001年にBSDライセンスのもとで初公開されて以来、TA-Libは安定性と信頼性の高いツールとして確立されており、そのアルゴリズムは長年にわたり検証され、現在でもオープンソースおよび商用の両方の分野で広く使用されています。 本システムでは、TA-Libの豊富なパターン認識機能をPythonベースの分析パイプラインへ統合し、ローソク足パターン検出を自動化しています。TA-Lib内のすべての関連パターン関数を動的に読み込み、受信したマーケットデータ内で60種類以上のパターンを検出できるようになります。また、TA-Libの信頼性の高いアルゴリズムとカスタムフィルタリングロジックを組み合わせることで、強気や弱気のシグナルを正確に検出します。検出されたシグナルは、mplfinanceを使用してローソク足チャート上に視覚的に重ねて表示されます。全体の処理はFlask Webサービスで実装されており、リアルタイムでのデータ処理、パターン検出、可視化を可能にしています。この構成は、TA-Libの包括的なライブラリを最新のPythonツールと組み合わせ、MQL5戦略を補完する高度な自動取引分析システムを構築できることを示します。 作者: Christian Benjamin 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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TA-Lib (Technical Analysis Library)は、トレーダー、投資家、アナリストによって広く利用されているオープンソースのライブラリで、複雑なテクニカル計算や取引戦略の開発に使われます。もともとはMario Fortierによって開発され、ANSI Cで実装されています。TA-Libは200以上のテクニカル指標（ADX、MACD、RSI、ストキャスティクス、ボリンジャーバンドなど）を網羅しており、さらに60種類以上のローソク足パターンを認識する機能も備えていますそのC/C++コアはAPIを提供しており、Pythonからも利用可能です。これにより、さまざまなアプリケーションへのシームレスな統合が可能になります。2001年にBSDライセンスのもとで初公開されて以来、TA-Libは安定性と信頼性の高いツールとして確立されており、そのアルゴリズムは長年にわたり検証され、現在でもオープンソースおよび商用の両方の分野で広く使用されています。
本システムでは、TA-Libの豊富なパターン認識機能をPythonベースの分析パイプラインへ統合し、ローソク足パターン検出を自動化しています。TA-Lib内のすべての関連パターン関数を動的に読み込み、受信したマーケットデータ内で60種類以上のパターンを検出できるようになります。また、TA-Libの信頼性の高いアルゴリズムとカスタムフィルタリングロジックを組み合わせることで、強気や弱気のシグナルを正確に検出します。検出されたシグナルは、mplfinanceを使用してローソク足チャート上に視覚的に重ねて表示されます。全体の処理はFlask Webサービスで実装されており、リアルタイムでのデータ処理、パターン検出、可視化を可能にしています。この構成は、TA-Libの包括的なライブラリを最新のPythonツールと組み合わせ、MQL5戦略を補完する高度な自動取引分析システムを構築できることを示します。
作者: Christian Benjamin