記事、ライブラリコメント - ページ 40

KhaosAssault_HTF : 入力パラメータでの時間枠選択オプションを持つKhaosAssault指標です。 作者: Nikolay Kositsin

Multiple EA Tracking with a Magic Number Based Profit and Loss Live Dashboard in MQL5 : 複数の取引ロボットを同時に稼働させている場合でも、洗練されたストラテジーを1つだけ稼働させている場合でも、各Expert Advisorのパフォーマンスを追跡するのは意外と時間がかかるものです。MetaTrader

新しい記事「 知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第54回）：SACとテンソルのハイブリッドによる強化学習 」はパブリッシュされました: Soft Actor Critic (SAC)は、以前の記事で紹介した強化学習アルゴリズムです。その際には、効率的にネットワークを学習させる手法としてPythonやONNXの活用についても触れました。今回は、このアルゴリズムを改めて取り上げ、Pythonでよく使われるテンソルや計算グラフを活用することを目的としています。 Soft Actor Critic

新しい記事「 MQL5での取引戦略の自動化（第6回）：スマートマネートレーディングのためのオーダーブロック検出の習得 」はパブリッシュされました: この記事では、純粋なプライスアクション分析を用いてMQL5でオーダーブロック検出を自動化します。オーダーブロックの定義、検出の実装、自動売買への統合をおこない、最後に戦略のバックテストを通じてパフォーマンスを評価します。

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12回）：External Flow (III)トレンドマップ 」はパブリッシュされました: 市場の流れは、ブル（買い手）とベア（売り手）の力関係によって決まります。市場が反応する特定の水準には、そうした力が作用しています。中でも、フィボナッチとVWAPの水準は、市場の動きに強い影響を与える傾向があります。この記事では、VWAPとフィボナッチ水準に基づいたシグナル生成の戦略を一緒に探っていきましょう。 前回の プライスアクション分析ツールキット開発

新しい記事「 MQL5入門（第12回）：初心者のためのカスタムインジケーター作成ガイド 」はパブリッシュされました: MQL5でカスタムインジケーターを構築する方法を学びます。プロジェクトベースのアプローチを採用します。この初心者向けガイドでは、インジケーターバッファ、プロパティ、トレンドの視覚化について解説し、段階的に学習を進めることができます。

Price_Channel : これは、直近のn個のバーの最大値と最小値の価格（および平均値）を示す、よく知られたインディケータです。 作者: Alexandr Bryzgalov

Autoscaling Zigzag : 波の方向変化を検知するために、1つの入力を使ってステップサイズを調整するジグザグインジケーター Author: Conor Mcnamara

Fibonacci ZigZag : ジグザグ・インディケータは、それぞれの前の波に対するリトレースメントの最小%にのみ依存し、オプションとして、atr単位で測定された特定のサイズよりも大きい。 Author: Lorentzos Roussos

TradeReportExporter : TradeReportExporterスクリプトは、取引（トレード）の履歴を便利なCSVファイルにエクスポートするように設計されています。このスクリプトは、インストールされている商品の過去1年間の全取引データを自動的に収集します。ファイルには、日時、取引タイプ（買い/売り）、価格、数量、手数料、損益などのデータが含まれます。結果はエクセルやその他の表計算エディターで開くことができるファイルに保存されます。 Author: Anatoliy Migachyov

新しい記事「 日足レンジブレイクアウト戦略に基づくMQL5 EAの作成 」はパブリッシュされました: この記事では、日足レンジブレイクアウト(Daily Range Breakout)戦略に基づいてMQL5エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。戦略の重要な概念を説明し、EAの設計図を設計し、MQL5でブレイクアウトロジックを実装します。最後に、EAの効果を最大限に引き出すためのバックテストと最適化の手法について探ります。

新しい記事「 ログレコードをマスターする（第5回）：キャッシュとローテーションによるハンドラの最適化 」はパブリッシュされました: この記事では、ハンドラへのフォーマッタ追加、実行サイクルを管理するためのCIntervalWatcherクラスの導入、キャッシュとファイルローテーションによる最適化、さらにパフォーマンステストおよび実用的な使用例を通じて、ログライブラリをさらに改善します。これらの機能強化により、さまざまな開発シナリオに柔軟に対応可能な、効率的でスケーラブルなロギングシステムが実現します。 本連載最初の記事、「

新しい記事「 MQL5で取引管理者パネルを作成する（第9回）：コード編成(I) 」はパブリッシュされました: このディスカッションでは、大規模なコードベースを扱う際に直面する課題について掘り下げます。MQL5におけるコード構成のベストプラクティスを紹介し、取引管理パネルのソースコードの可読性と拡張性を向上させるための実践的なアプローチを実装します。また、他の開発者がアルゴリズム開発で活用できる再利用可能なコードコンポーネントの開発も目指しています。ぜひ最後までお読みいただき、ご意見をお寄せください。 前回

アルファトレンド : 市場のトレンドや支持線、抵抗線を判断するための指標。 出来高データがある場合はMFIで計算し、ない場合はRSIで計算する。 モメンタム：RSIとMFI ボラティリティ：ATR Author: Mahmut Deniz

新しい記事「 ニューラルネットワークが簡単に（第17部）：次元削減 」はパブリッシュされました: 今回は、人工知能モデルについて引き続き説明します。具体的には、教師なし学習アルゴリズムについて学びます。クラスタリングアルゴリズムの1つについては既に説明しました。今回は、次元削減に関連する問題を解決する方法のバリエーションを紹介します。 主成分分析は、1901年にイギリスの数学者カール・ピアソンによって発明され、それ以来、多くの科学分野で成功裏に使用されてきました。

Relative Strength Index (RSI) : Relative Strength Index (RSI) は、0から100まで変化する価格追従型のオシレーターです。ワイルダー氏はRSIを利用する場合、14日を推奨していましたが、その後、9日と25日RSIが一般的になりました。 RSIを分析する一般的な方法は、価格が新しい高値をつけたにも関わらず、RSIが前の 高値よりも下がったときのダイバージェンスを見ることです。このダイバージェンスは転換の兆候でもあります。RSIが下に転換して直近の底よりも下がった とき、"failure swing"を完了したと言われます。failure

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11回）：Heikin Ashi Signal EA 」はパブリッシュされました: MQL5は、ユーザーの好みに合わせてカスタマイズ可能な自動売買システムを開発するための無限の可能性を提供します。複雑な数値計算も実行できることをご存知でしょうか。この記事では、自動売買戦略として日本の平均足手法を紹介します。

新しい記事「 知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第53回）：MFI (Market Facilitation Index) 」はパブリッシュされました: MFI（Market Facilitation Index、マーケットファシリテーションインデックス）は、ビル・ウィリアムズによる指標の一つで、出来高と連動した価格変動の効率性を測定することを目的としています。いつものように、本記事では、ウィザードアセンブリシグナルクラスの枠組みにおいて、このインジケーターのさまざまなパターンを検証し、それに基づいたテストレポートおよび分析結果を紹介します。 MFI（Market

新しい記事「 MQL5での取引戦略の自動化（第5回）：Adaptive Crossover RSI Trading Suite戦略の開発 」はパブリッシュされました: この記事では、14期間および50期間の移動平均クロスオーバーをシグナルとして使用し、14期間RSIフィルターで確認するAdaptive Crossover RSI Trading Suiteシステムを開発します。本システムには取引日フィルター、注釈付きのシグナル矢印、監視用のリアルタイムダッシュボードが含まれており、このアプローチにより自動取引の精度と適応性が向上します。 Adaptive Crossover RSI

新しい記事「 データサイエンスとML（第33回）：MQL5におけるPandas DataFrame、ML使用のためのデータ収集が簡単に 」はパブリッシュされました: 機械学習モデルを使用する際は、学習・検証・テストに使用するデータの一貫性を確保することが重要です。この記事では、MQL5の外部（多くの学習がおこなわれる環境）とMQL5内部の両方で同じデータを利用できるようにするため、MQL5で独自のPandasライブラリを作成します。

履歴利益計算パネル : このCalculateHistoryProfitスクリプトバージョン1.0は、チャートパネルを使って指定された期間の利益を計算するように設計されています。 Author: Sergey Porphiryev

母集団ベースの最適化アルゴリズム : ポピュレーションベースの最適化アルゴリズムがここに集められています。このアーカイブには、テスト関数上でアルゴリズムを実行するために必要なすべてのファイルが含まれています。 Author: Andrey Dik

新しい記事「 MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第5回）：自己適応型取引ルール 」はパブリッシュされました: インジケーターを安全に使用する方法を定義したベストプラクティスに従うのは、必ずしも容易ではありません。市場の動きが穏やかな状況では、インジケーターが意図した通りのシグナルを発しないことがあり、その結果、アルゴリズム取引における貴重なチャンスを逃してしまう可能性があります。本稿では、この問題に対する潜在的な解決策として、利用可能な市場データに応じて取引ルールを適応させることが可能な取引アプリケーションの構築方法を提案します。

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10回）：External Flow (II) VWAP 」はパブリッシュされました: 私たちの総合ガイドで、VWAPの力を完全にマスターしましょう。MQL5とPythonを活用して、VWAP分析を取引戦略に統合する方法を学びます。市場に対する洞察を最大限に活かし、より良い取引判断を下せるようになりましょう。

新しい記事「 金融モデリングにおける合成データのための敵対的生成ネットワーク(GAN)（第2回）：テスト用の合成シンボルの作成 」はパブリッシュされました: この記事では、敵対的生成ネットワーク(GAN)を使用して合成シンボルを作成し、EURUSDなどの実際の市場商品の挙動を模倣した現実的な金融データを生成します。GANモデルは、過去の市場データからパターンやボラティリティを学習し、同様の特性を持つ合成価格データを生成します。 以下は、合成シンボル「SYNTH_EURUSD」のチャートウィンドウです。

ErrorDescription : このライブラリには、ランタイムエラーコードと取引サーバーの詳細を返す関数が入っています。 作者: MetaQuotes Software Corp

Relative Vigor Index (RVI) : Relative Vigor Index (RVI) の主なポイントは、ブル相場においては一般的に終値が始値よりも高いということです。 ベア相場にも同様のことが当てはまります。そのため、RSIの背景となる考え方は、変化の力・エネルギーは価格が終値に近づく場所によって確立されていることです。 日々のトレードにおいては、日中の価格の上下幅で価格変化を割ります。より計算をしやすくするためには、 単純移動平均線

Price Rate of Change (ROC) : 周知のされているように、価格は周期性があり、波のように上がったり下がったりします。この周期性のある動きは投資家の期待の変化の結果で、価格はブル側とベア側のぶつかり合いを制御します。 レートオブチェンジ(ROC) は、特定の期間の価格変化を計算し、オシレーターのように波の動きで表します。価格が上がるとROCも同様に上がります。価格が下がるとROCも下がります。価格が変われば変わるほど、ROCも変化します。 12日と25日がROCに広く使われる期間です。12日ROCは、買われ過ぎ/売られ過ぎのインジケーターの短期中期の期間として完璧です。

Price and Volume Trend (PVT) : プライスボリュームトレンド (PVT) は、 オンバランスボリューム (OBV)同様に、終値の変化を想定した上で取引量の累積地を表します。 計算方法はOBVと類似しています。OBVでは終値が高い場合は日の取引量をすべてイン ジケーターの値に加算し、低い場合には引きましたが、PVTでは日の取引量の一部しか加算・減算しません。PVTに加算するべきボリュームは、前日の終値 に関係した価格変化の値によって決定されます。

Price Channel : 相場はしばしば値動きを加速させたり、減速させます。そのため、サポートラインとレジスタンスラインをまっすぐ引くことは容易ではありません。 プライスチャネルは、特定の期間の高値と安値から上限にバンドを形成します。 作者: MetaQuotes Software Corp