記事、ライブラリコメント - ページ 14

新しい記事「 MQL5での取引戦略の自動化（第12回）：Mitigation Order Blocks (MOB)戦略の実装 」はパブリッシュされました: 本記事では、スマートマネー取引向けにオーダーブロックの自動検出をおこなうMQL5取引システムを構築します。戦略のルールを明確にし、そのロジックをMQL5で実装し、さらに取引を効果的に執行するためにリスク管理も統合します。最後に、システムのパフォーマンスを評価するためにバックテストをおこない、最適な結果を得るための改良を加えます。 Mitigation Order Blocks

イージーキャンバス : このライブラリと iCanvas クラスは、キャンバスを使用したプログラムの作成を簡略化します。 作者: Nikolai Semko

新しい記事「 MQL5におけるイベント駆動型アーキテクチャ：エキスパートアドバイザーを本格的なトレードシステムに進化させる方法 」はパブリッシュされました: MQL5におけるイベント駆動アーキテクチャについて解説し、モノリシックなOnTickモデルから分散処理への移行を取り上げます。定義済みイベントとカスタムイベント、サービス、およびプログラム間のメッセージングについて説明するとともに、アーキテクチャ上でよく見られる典型的な誤りについても考察します。また、実践的な例を通じて、インジケータとEAの連携をどのように構成すれば、負荷を軽減し、可読性を向上させ、保守を容易にできるのかを示します。

新しい記事「 OpenCLを用いたMQL5におけるCPUからGPUへの実践的移行パス 」はパブリッシュされました: MQL5でCPUからGPUへの移行方法を実用的に構築する方法を解説します。本記事では、コンテキストの初期化、バッファ構造の設計、大規模バッチ処理、カーネルの起動、データ転送の最小化に焦点を当てます。また、典型的なエラーとその解決方法についても取り上げます。ローソク足パターンの例を通じて、このアプローチの実用的な効果も示します。 MQL5 における CPU から GPU

新しい記事「 ルーチン作業なしのアルゴリズム取引：MetaTrader 5におけるSQLiteを用いた高速取引分析 」はパブリッシュされました: 本記事では、MQL5におけるSQLiteを用いた取引ジャーナル管理のための「最小実用構成」を紹介します。内容には、取引、シグナル、イベント用テーブル構造、インデックス設計、プリペアドステートメントによる高速かつ安全なデータ記録、さらに標準的な分析用SQLクエリが含まれます。また、MetaTrader

新しい記事「 マルコフ状態遷移行列に基づくニューラルネットワークを用いた自己学習型エキスパートアドバイザー 」はパブリッシュされました: マルコフ状態遷移行列に基づくニューラルネットワークを用いた自己学習型EA。本記事では、ALGLIB MQL5ライブラリで開発した多層ニューラルネットワーク(MLP)とマルコフ連鎖を組み合わせた自己学習型EAについて解説します。マルコフ連鎖とニューラルネットワークをどのように統合し、FX予測へ応用できるのでしょうか。

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48回）：加重バイアスダッシュボードを備えた多時間軸ハーモニー指数 」はパブリッシュされました: 本記事では、「多時間軸ハーモニー指数」を紹介します。これはMetaTrader

新しい記事「 MQL5取引ツールキット（第8回）：コードベースにHistory Manager EX5ライブラリを実装して使用する方法 」はパブリッシュされました: MetaTrader 5口座の取引履歴を処理するために、MQL5ソースコード内で「History Manager

Swing High Low and Fibonacci Retracement Indicator : これは、スイングの高値・安値とフィボナッチ・リトレースメントを組み合わ せたインディケータで、潜在的な買いゾーンを特定する。 Author: Minh Hieu Hoang

新しい記事 MQL5 プログラミング基礎：時刻 はパブリッシュされました: 本稿は時間と連携する標準的 MQL5 関数に着目します。また、プログラムテクニック、Expert Advisors およびインディケータを作成する際必要となる時間と関連する実践的に便利な関数も取り上げます。特に注意を払うのが時間測定の一般的理論です。本稿はまず MQL5 の初心者プログラマーに興味を持ってもらえる内容です。 作者: Dmitry Fedoseev

Heiken Ashi Smoothed : 平滑平均足(Heiken Ashi Smoothed)指標では計算に「生の」価格を使用する代わりに平滑化/フィルタリング済み/平均価格が使用されています。 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 Python + MetaTrader 5：データ、機能、プロトタイプのための高速研究フレームワーク 」はパブリッシュされました: 本記事では、PythonとMetaTrader 5の統合によって、研究の柔軟性と取引実行を単一のワークフローに統合できることを示しています。Pythonはデータ分析、特徴量選択、モデル学習に使用され、MetaTrader 5はテストおよび取引自動化に使用されます。このアプローチにより、ソリューションを実運用へ移行するプロセスが簡素化され、再現性が向上し、トレードシステムの開発がより迅速かつ構造化されます。 MetaTrader 5 は Python

新しい記事「 決定論的振動型探索（DOS） 」はパブリッシュされました: 決定論的振動型探索(DOS, Deterministic Oscillatory Search)アルゴリズムは、乱数を使用せずに勾配法と群知能アルゴリズムの利点を組み合わせた、革新的な大域最適化手法です。適応度の振動と勾配状態メカニズムによって、DOSは複雑な探索空間を決定論的に探索することができます。 本記事では、決定論的振動型探索(DOS, Deterministic Oscillatory

新しい記事「 マルコフ連鎖に基づく行列予測モデル 」はパブリッシュされました: マルコフ連鎖に基づいた行列予測モデルを作成します。マルコフ連鎖とは何でしょうか。また、マルコフ連鎖を外国為替取引にどのように活用できるのでしょうか。

新しい記事「 価格変動：数理モデルとテクニカル分析 」はパブリッシュされました: 為替通貨ペアの価格変動を予測することは、トレーディング成功における重要な要素です。本記事では、さまざまな価格変動モデルを検討し、それぞれの利点と欠点を分析するとともに、実際のトレード戦略への応用可能性を探ります。また、隠れたパターンを特定し、予測精度を向上させるためのアプローチについても考察します。 以下のルールを持つトレード戦略を考えてみましょう。 新しいバーが始まるたびに、既存ポジションを決済する オープンするポジション方向はランダムに決定する

新しい記事「 市場シミュレーション（第20回）：SQL入門(III) 」はパブリッシュされました: 約10件程度のレコードを含むデータベースでも操作をおこなうことはできますが、15,000件を超えるレコードを含むファイルを使って作業したほうが、内容をはるかに理解しやすくなります。つまり、そのようなデータベースを手作業で作成しようとすると、膨大な作業になってしまうということです。しかし、教育目的で利用可能な、そのようなデータベースをダウンロードできる場所を見つけるのは簡単ではありません。ですが、実際にはその必要はありません。MetaTrader

新しい記事「 MQL5での取引戦略の自動化（第14回）：MACD-RSI統計手法を用いた取引レイヤリング戦略 」はパブリッシュされました

MQL5 Wizard - RSIの条件付きの"Bullish Engulfing/Bearish Engulfing"のシグナル : MQL5 Wizard を使えば、クライアントターミナルにある Standard library のエキスパートアドバイザーを自動生成することができます。(詳細は、 Creating Ready-Made Expert Advisors in MQL5 Wizard を参照)トレードシグナルのクラスを生成しさせすれば、トレードアイディアをすぐに確認することができますクラスの例と構造については MQL5 Wizard: How to Create a

新しい記事「 外国為替平均回帰戦略のためのカルマンフィルター 」はパブリッシュされました: カルマンフィルターは、価格変動のノイズを除去して金融時系列の真の状態を推定するために、アルゴリズム取引で用いられる再帰的なアルゴリズムです。新しい市場データに基づいて予測を動的に更新するため、平均回帰のような適応型戦略において非常に有用です。本記事ではまず、カルマンフィルターの計算方法と実装について紹介します。次に、このフィルターをクラシックな平均回帰型の外国為替(FX)戦略に適用する例を示します。最後に、異なる通貨ペアにおいてカルマンフィルターと移動平均を比較し、さまざまな統計分析をおこないます。

新しい記事「 初級から中級まで：継承 」はパブリッシュされました: 間違いなく、本記事の内容を理解し、それがどのように、そしてなぜ機能するのかを把握するためには、かなりの時間を要するでしょう。というのも、ここで示されている内容はすべて、一見するとオブジェクト指向的に見えますが、実際には構造化プログラミングの原理に基づいているためです。 前回の「 初級から中級まで：構造体(VII)

新しい記事「 MQL5における取引へのコンピュータビジョンの統合（第2回）：アーキテクチャを2D RGB画像解析に拡張する 」はパブリッシュされました: 取引におけるコンピュータビジョン：仕組みと開発手順本記事では、RGB画像として価格チャートを認識するアルゴリズムを構築し、アテンション機構と双方向LSTM層を用いる方法について説明します。結果として、EURUSDの価格を予測する動作モデルを構築し、検証セクションにおいて最大55%の正解率を得ます。 第一回

新しい記事「 MQL5でボリンジャーバンド取引戦略を実装する：ステップごとのガイド 」はパブリッシュされました: ボリンジャーバンド売買戦略に基づくMQL5での自動売買アルゴリズム実装のためのステップごとのガイドです。トレーダーに役立つEAの作成に基づく詳細なチュートリアルです。

新しい記事「 ラクダアルゴリズム(CA) 」はパブリッシュされました: ラクダアルゴリズムは2016年に開発され、砂漠におけるラクダの行動をシミュレートして最適化問題を解く手法です。本アルゴリズムは、温度、補給、持久力といった要素を考慮しています。また、本記事では改良版であるCAmも紹介しており、ガウス分布による解生成とオアシス効果パラメータの最適化という主要な改良が含まれています。

新しい記事「 機械学習ベースの取引システムにおける隠れマルコフモデル 」はパブリッシュされました: 隠れマルコフモデル(HMM, Hidden Markov Models)は、観測された事象が、マルコフ過程を形成する未観測（隠れ）状態の系列に依存するような逐次データを解析するために設計された、確率的モデルの強力なクラスです。HMMの主要な仮定には、隠れ状態に対するマルコフ性（すなわち、次の状態への遷移確率は現在の状態のみに依存すること）と、現在の隠れ状態が既知である場合における観測の独立性が含まれます。 hmmlearn

新しい記事「 ヒルベルト＝シュミット独立性基準(HSIC) 」はパブリッシュされました: データ内の線形および非線形依存関係を検出するために設計されたノンパラメトリック統計検定HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criterion)について解説します。MQL5言語におけるHSIC計算アルゴリズムとして、厳密な置換検定とガンマ近似の2つの実装を提案します。また、特徴量と目的変数の間の非線形関係をモデル化した合成データを用いて、本手法の有効性を示します。

VR Rsi Robot - マルチタイムフレーム取引戦略 : たった2つのタイムフレーム（H1とD1）が同期して動作し、ノイズを除去して、RSIが過熱圏（買われ過ぎ/売られ過ぎ）から起こす力強い反転だけを捉えます。ランダムなエントリーは一切排除し、「兄貴分」による明確な方向性の確認のみで取引を行います。 作者: Vladimir Pastushak

新しい記事「 フラクタルベースアルゴリズム(FBA) 」はパブリッシュされました: 最適化問題を解くための、フラクタルアプローチに基づく新しいメタヒューリスティック手法を紹介します。本アルゴリズムは、探索空間を分割しながら有望な領域を順次特定し分割していくことで、自己相似的なフラクタル構造を形成し、計算資源を最も有望な領域へ集中的に投入します。さらに、より良い解を指向する独自の突然変異メカニズムにより、探索空間における探索と活用の最適なバランスを実現し、アルゴリズムの効率を大幅に向上させています。 本記事では、2017年にMarjan

ICT True Open and Power of 3 (PO3) Lines : ICTトレーダーやSMCトレーダーに欠かせない軽量ユーティリティ。真の日足、週足、月足の建値を自動的にプロットし、パワー・オブ・スリー（累積、操作、分配）のコンセプトの基礎となります。 Author: Amanda Vitoria De Paula Pereira

新しい記事「 市場シミュレーション（第19回）：SQL入門(II) 」はパブリッシュされました: 最初のSQLに関する記事でも説明したように、SQLにすでに組み込まれていることを実現するために、わざわざ時間をかけて手続きをプログラミングする意味はありません。しかし、基礎を理解していなければ、SQLを使って何かをおこなうことも、このツールが提供する機能を十分に活用することもできません。そこで今回の記事では、データベースにおける基本的な作業をどのようにおこなうかを見ていきます。

新しい記事「 初級から中級まで：構造体(VII) 」はパブリッシュされました: 本日の記事では、さまざまな要素の構造化に関する問題をどのように解決し、よりシンプルで魅力的な設計へと導くかについて解説します。内容は学習向けであり、そのため本番環境のコードを構成するものではありませんが、ここで扱う概念や知識を十分に理解することが極めて重要です。これにより、今後提示するコードをよりスムーズに追えるようになります。