記事、ライブラリコメント - ページ 20

新しい記事「 MQL5で他の言語の実用的なモジュールを実装する（第3回）：Pythonのscheduleモジュール、強化版OnTimerイベント 」はパブリッシュされました: Pythonのscheduleモジュールは、繰り返しタスクをスケジュールする簡単な方法を提供します。MQL5には組み込みの同等機能はありませんが、この記事ではMetaTrader 5でのタイムイベントの設定を容易にするために、類似のライブラリを実装します。

新しい記事「 OBVによる取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 今回は、初心者向けのシリーズとして、人気のあるいくつかの指標をもとに取引システムを設計する方法について、新しい記事をお届けします。今回は、新しい指標であるOBV (On Balance Volume)を学び、その使い方とそれに基づいた取引システムの設計を学びます。 戦略1：Simple OBV Movement

VR Breakdown level - 過去の高値または安値のブレイクアウトを利用したトレーディング戦略 : 過去の高値または安値の単純なブレイクアウトによるトレーディング戦略 作者: Vladimir Pastushak

新しい記事「 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 」はパブリッシュされました: 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。

RSI with RSI : エントリとエグジットには5週間RSIと17週間RSIの値が使用され、リトレースメントエントリのエントリフィルタとして、トレンド方向に17週間RSIが使用されます。 作者: Mladen Rakic

ニューロプロ・コンバーター : MQL5用NeuroPro動詞化コンバーター Author: Ivan Butko

新しい記事「 MQL5入門（第29回）：MQL5のAPIとWebRequest関数の習得(III) 」はパブリッシュされました: 本記事では、MQL5におけるAPIおよびWebRequestの理解をさらに深め、外部サービスからローソク足データを取得する方法を解説します。サーバーレスポンスの分割、データのクレンジング、そして複数の日足に対する始値時刻やOHLC値などの主要要素の抽出に焦点を当て、後続の分析に利用可能な形へと整形していきます。 連載「MQL5入門」の第29回へようこそ。前回の 記事

新しい記事「 MQL5でかぎ足をマスターする（第1回）：インジケーターの作成 」はパブリッシュされました: MQL5で完全なかぎ足エンジンを構築する方法を学びましょう。価格の反転の構築、動的な線分の生成、そしてかぎ足の構造をリアルタイムで更新する方法を扱います。本連載第1回では、MetaTrader 5上にかぎ足を直接描画する方法を解説します。これにより、トレーダーはトレンドの転換や市場の強さを明確に把握できるようになり、第2部で扱うかぎ足ベースの自動売買ロジックの準備が整います。 かぎ足 は、実際の市場の動きに焦点を当てた特別なタイプの価格チャートです。これは何年も前に日本で生まれました。

新しい記事「 MQL5での取引戦略の自動化（第42回）：セッションベースのオープニングレンジブレイクアウト(ORB)システム 」はパブリッシュされました: MQL5で完全にカスタマイズ可能なセッションベースのオープニングレンジブレイクアウト(ORB)システムを作成します。このシステムでは、任意のセッション開始時刻とレンジの期間を設定でき、指定したオープニング期間の高値と安値を自動計算し、かつ動きの方向に沿った確定ブレイクアウトのみを取引します。 オープニングレンジブレイクアウト(ORB)

新しい記事「 MQL5入門（第28回）：MQL5のAPIとWebRequest関数の習得(II) 」はパブリッシュされました: 本記事では、APIとMQL5のWebRequest関数を使用して、外部プラットフォームから価格データを取得および抽出する方法を解説します。URLの構造、APIレスポンスの形式、サーバーデータを可読な文字列へ変換する方法、そしてJSONレスポンスから特定の値を識別および抽出する方法を学びます。

新しい記事「 分析型ボリュームプロファイル取引(AVPT)：流動性アーキテクチャ、市場メモリ、アルゴリズム実行 」はパブリッシュされました: 分析型ボリュームプロファイル取引(AVPT, Analytical Volume Profile Trading)は、流動性構造と市場記憶がプライスアクションに与える影響を分析し、機関投資家のポジション構築や出来高駆動の構造をより深く理解する手法です。POC、HVN、LVN、バリューエリアを可視化することで、受容、拒否、アンバランスゾーンを高い精度で特定できます。

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

コンポジットRSI : コンポジットRSI 作者: Mladen Rakic

新しい記事「 MetaTrader 5機械学習の設計図（第6回）：実務で使えるキャッシュシステムの設計 」はパブリッシュされました

新しい記事「 ケンドールのタウ係数と距離相関を用いたVGTの市場ポジショニング分析コード 」はパブリッシュされました: この記事では、相補的なインジケーターのペアをどのように活用して、過去5年間のVanguard Information Technology Index Fund ETF (VGT)を分析できるかを検討します。具体的には、ケンドールのタウ係数と距離相関という2つの指標を用い、VGTの取引に適したインジケーターの組み合わせだけでなく、それら2つのインジケーターに対するシグナルパターンの最適なペアリングも選定することを目指します。

新しい記事「 データサイエンスとML（第37回）：ローソク足パターンとAIを活用して市場をリードする 」はパブリッシュされました: ローソク足パターンは、トレーダーが市場の心理を理解し、金融市場におけるトレンドを特定するのに役立ちます。これにより、より情報に基づいた取引判断が可能となり、より良い成果につながる可能性があります。本記事では、AIモデルとローソク足パターンを組み合わせて最適な取引パフォーマンスを実現する方法を探っていきます。 ローソク足の基本

Mikahekin : Mikahekinはただのインディケータのみではなく完全な分析ブロックです。バーの色はトレンドの方向を示しており、その高さはトレンドのパワーを示しています。青とマゼンタの点はそれぞれロングとショートのポジションのためのトレーリングストップのレベルを示します。 作者: Nikolay Kositsin

メモリー : メモリ消費量の監視。 Author: fxsaber

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51回）：ローソク足パターン発見のための革新的なチャート検索技術 」はパブリッシュされました: 本記事は、アルゴリズムトレーダー、クオンツ分析担当者、そしてMQL5開発者を対象に、ローソク足パターン認識の理解を深めるための実践的な実装方法を紹介することを目的としています。本記事では、MetaTrader

新しい記事「 機械学習の限界を克服する（第8回）：ノンパラメトリックな戦略選択 」はパブリッシュされました: データ駆動型アプローチを用いて強力な取引戦略を自動的に発見するために、ブラックボックスモデルをどのように設定するかを解説します。相互情報量を利用して学習しやすいシグナルを優先的に選択することで、従来の手法よりも優れた、よりスマートで適応的なモデルを構築することができます。また読者は、表面的な指標に過度に依存するという一般的な落とし穴を避け、意味のある統計的洞察に基づいた戦略を開発する方法についても学ぶことができます。 前回

新しい記事「 ブラック–ショールズのギリシャ指標の自動化：高度なスキャルピングとマイクロストラクチャ取引 」はパブリッシュされました: ガンマ(Γ)とデルタ(Δ)はもともとオプションのエクスポージャーをヘッジするためのリスク管理ツールとして開発されましたが、時間の経過とともに、高度なスキャルピング、オーダーフローモデリング、マイクロストラクチャ取引における強力なツールへと進化しました。現在では、価格感応度や流動性行動のリアルタイム指標として機能し、トレーダーが短期的なボラティリティを驚くほど正確に予測できるようにしています。

新しい記事「 取引戦略の開発：Flower Volatility Indexのトレンドフォローアプローチ 」はパブリッシュされました: 市場のリズムを解読する絶え間ない探求により、トレーダーやクオンツアナリストは数多くの数学モデルを生み出してきました。本記事では、Flower Volatility Index (FVI)を紹介します。これは、バラ曲線の数学的優雅さを実用的な取引ツールに変換した新しいアプローチです。この研究を通じて、数学モデルを実際の市場環境で分析や意思決定を支援できる実用的な取引メカニズムに適応できることを示しました。

新しい記事「 機械学習の限界を克服する（第7回）：自動戦略選択 」はパブリッシュされました: 本記事では、MetaTrader 5を用いて潜在的に収益性の高い取引戦略を自動的に特定する方法を紹介します。ホワイトボックスソリューションは、教師なし学習による行列分解によって動作し、設定が容易で解釈もしやすく、どの戦略を保持すべきか明確な指針を提供します。一方、ブラックボックスソリューションはより時間がかかりますが、ホワイトボックスアプローチでは捉えきれない複雑な市場環境に適しています。本記事では、あらゆる状況下で収益性の高い戦略を慎重に見極めるために、どのように取引戦略を活用できるかを解説します。

新しい記事「 MQL5でのAI搭載取引システムの構築（第6回）：チャットの削除と検索機能の導入 」はパブリッシュされました: 連載第6回では、ChatGPT統合型エキスパートアドバイザー(EA)をさらに進化させ、サイドバーのインタラクティブな削除ボタン、大・小の履歴ポップアップ、新しい検索ポップアップを導入することで、トレーダーが永続的な会話履歴を効率的に管理および整理できるようにしました。これにより、チャートデータからのAI駆動のシグナルを維持しつつ、暗号化されたストレージに会話を安全に保存できます。 AI取引インターフェースにおけるチャット削除機能および 検索

新しい記事「 機械学習の限界を克服する（第4回）：複数ホライズン予測による既約誤差の回避 」はパブリッシュされました

新しい記事「 MQL5でのもみ合いレンジブレイクアウト戦略に基づくエキスパートアドバイザー(EA)の開発 」はパブリッシュされました: この記事では、もみ合い期間後の価格ブレイクアウトを活用したエキスパートアドバイザー(EA)の作成手順を説明します。トレーダーは、もみ合いレンジを特定し、ブレイクアウトレベルを設定することで、この戦略に基づいて取引判断を自動化できます。EAは、誤ったブレイクアウトを回避しつつ、明確なエントリポイントとエグジットポイントを提供することを目的としています。 Strategy Blueprint To easily understand the concept

新しい記事「 マーケットプロファイルインジケーター 」はパブリッシュされました: この記事では、マーケットプロファイルインジケーターについて考察します。この名前の背後に何があるのかを探り、その動作原理を理解し、さらに端末版(MarketProfile)も見ていきます。

Support and Resistance(SNR) Sentinel Indicator : このインジケータは、設定可能な確認バーを使用して、最寄りの有効な S/Rレベルを自動的に検出、追跡、更新します。ブレイクアウトが確認された後、レベルは動的にシフトし、リアルタイムで前方に延長されます。 Author: Chukwubuikem Okeke

Candle Time End and Spread : このインディケータは、現在のスプレッドと同時にバー（ローソク足）を閉じるまでの時間を表示します。 作者: Olexiy Polyakov

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50回）：MQL5でのRVGI、CCI、SMA Confluenceエンジンの開発 」はパブリッシュされました: 多くのトレーダーにとって、真の反転を見極めるのは簡単ではありません。本記事では、RVGI、CCI (±100)、およびSMAトレンドフィルタを組み合わせ、単一の明確な反転シグナルを生成するEAを紹介します。EAには、チャート上のパネル、設定可能なアラート、およびすぐにダウンロードしてテスト可能な完全なソースファイルが含まれています。