記事、ライブラリコメント - ページ 6

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55回）：CPIミニローソク足オーバーレイによるバー内圧力の可視化 」はパブリッシュされました: 価格チャート上にバー内の買い圧力と売り圧力を可視化するCLVベースのオーバーレイであるCandle Pressure Index（CPI、ローソク足圧力指数）の設計とMetaTrader 5への実装について解説します。本記事では、ローソク足の構造、圧力分類および可視化の仕組み、そして時間足や銘柄に依存せず一貫した動作を維持する、リペイントなしの遷移ベースアラートシステムに焦点を当てます。

新しい記事「 MQL5取引ツール（第12回）：相関行列ダッシュボードのインタラクティブ機能の強化 」はパブリッシュされました: MQL5における相関行列ダッシュボードを強化し、パネルのドラッグ操作、最小化と最大化、ボタンや時間足に対するホバー効果、マウスイベント処理などを追加することで、ユーザー体験の向上を図ります。さらに、相関の強さに基づく銘柄の並び替え（昇順、降順）、相関値表示とp値表示の切り替え、ライトテーマとダークテーマの切り替え、動的なカラー更新も実装します。

新しい記事「 ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第8回）：ボラティリティ、ストラクチャー、時間フィルターの組み合わせ 」はパブリッシュされました: MQL5における、ラリー・ウィリアムズに着想を得たボラティリティブレイクアウト型エキスパートアドバイザーの構築についての詳細な解説です。本手法は、スイング構造、ボラティリティベースのエントリー、曜日フィルター、時間フィルター、柔軟なリスク管理を組み合わせ、完全な実装と再現性のあるテスト環境を備えています。

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56回）：CPIを用いたセッションの受容と拒否の解読 」はパブリッシュされました: 時間で区切られた市場セッションとCandle Pressure Index (CPI)を組み合わせ、確定足データと明確に定義されたルールに基づき、セッション境界での受容と拒否の挙動を分類するセッションに基づいた分析手法を提示します。 CPIのコンセプト

新しい記事「 共和分株式による統計的裁定取引（第10回）：構造変化の検出 」はパブリッシュされました: 本記事では、ペア関係における構造変化を検出するためのChow検定と、構造変化の監視および早期検出のための累積平方和(CUSUM)の適用について解説します。例として、NvidiaとIntelの提携発表および米国政府による対外貿易関税の発表を取り上げ、それぞれ「傾きの反転」と「切片のシフト」の事例として説明します。すべてのPythonテストスクリプトも提供します。

Multi-Timeframe OHLCV CSV Exporter for Python pandas (ISO-8601) : Single-run script that exports OHLCV data for multiple timeframes to ISO-8601 CSV files, ready for direct loading into Python pandas without custom parsers. 作者: Shigemi Yagi

加重相関係数によって見つかった最近傍による価格予測 : このインディケータは、加重相関係数を使用して、より最近の価格がより大きな重みを持っている最近傍を見つけます。重みは価格パターン内の新しい価格から古い価格に直線的に減衰します。 古典的な最近傍アルゴリズムの主な欠点は（実装の例は https://www.mql5.com/en/code/133 で見られます）は、パターン内の全ての価格が同等に扱われていることです。言い換えれば、それは古い価格が新しい価格と同様に将来に影響を持っていることを前提としています。

新しい記事「 MQL5取引ツール（第11回）：ヒートマップおよび標準モード対応相関行列ダッシュボード（ピアソン、スピアマン、ケンドール） 」はパブリッシュされました

新しい記事「 Python-MetaTrader 5ストラテジーテスター（第4回）：テスター入門 」はパブリッシュされました: シミュレーター上で初めての自動売買ロボットを構築し、MetaTrader 5のストラテジーテスター風にストラテジーテスト処理を実行します。その上で、カスタムシミュレーションで生成された結果を、普段使用しているターミナルの結果と比較します。 これまでの記事では、MetaTrader 5風のストラテジーテスターをゼロから構築するための基礎を解説してきました。コアとなる構造はすでに整っていますが、プロジェクトにはまだいくつか重要な要素が不足しています。

新しい記事「 MQL5入門（第35回）：MQL5のAPIとWebRequest関数の習得(IX) 」はパブリッシュされました: MetaTrader 5でユーザー操作を検出する方法、AI APIへリクエストを送信する方法、応答を抽出する方法を学び、パネルにスクロールテキストを実装します。 連載「MQL5入門」の第35回へようこそ。前回の 記事 では、プロジェクトのフロントエンドとして、MetaTrader

新しい記事「 Python-MetaTrader 5ストラテジーテスター（第3回）：MetaTrader 5風の取引操作 — 処理と管理 」はパブリッシュされました: シミュレーター内で注文の開始、終了、変更などの取引操作を処理するための、Python-MetaTrader5と同様の方法を紹介します。シミュレーションがMT5と同様の動作となるように、取引リクエストに対して厳密な検証処理が実装されており、銘柄取引パラメータや一般的なブローカーの制限事項が考慮されています。 作者: Omega J Msigwa

新しい記事「 MQL5でカスタムインジケーターを作成する（第5回）：WaveTrend Crossover Evolution：Canvasを用いたフォグ状グラデーション、シグナルバブル、リスク管理 」はパブリッシュされました: MQL5におけるSmart WaveTrend

新しい記事「 取引戦略の開発：擬似ピアソン相関アプローチ 」はパブリッシュされました: 既存のインジケーターから新しいインジケーターを生成することは、取引分析を強化するための非常に強力な方法です。既存のインジケーターの出力を統合する数学的関数を定義することで、トレーダーは複数のシグナルを1つの効率的なツールにまとめたハイブリッドインジケーターを作成できます。本記事では、ピアソン相関関数を改良した「擬似ピアソン相関(PPC, Pseudo Pearson

新しい記事 Linux 上での MetaTrader 5 はパブリッシュされました: この記事では、一般的なLinuxバージョン（UbuntuとDebian）にMetaTrader 5をインストールする簡単な方法を示します。これらのシステムは、サーバーハードウェアだけでなく、トレーダーのパーソナルコンピューターでも広く使用されています。 作者: MetaQuotes Software Corp

新しい記事「 ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第6回）：市場変動を利用したボラティリティブレイクアウトの測定 」はパブリッシュされました: MQL5を用いてラリー・ウィリアムズのボラティリティブレイクアウト型エキスパートアドバイザーを設計および実装する方法を解説します。スイングレンジの測定、エントリーレベルの算出、リスクベースのポジションサイジング、さらに実際の市場データを用いたバックテストまでを網羅します。

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54回）：EMAと平滑化された価格変動によるトレンドのフィルタリング 」はパブリッシュされました: 取引の明確さとタイミングを向上させるために、平均足による平滑化とEMA20の高値および安値のバンド、さらにEMA50のトレンドフィルターを組み合わせた手法を解説します。これらのツールにより、トレーダーは真のモメンタムを見極め、ノイズを排除し、ボラティリティの高い局面やトレンド相場により適切に対応できます。

新しい記事「 トレンド強度の最適化：方向と強さに沿った取引戦略 」はパブリッシュされました: 短期および長期の分析を組み合わせ、全体的なトレンドとその強さに基づいて取引判断および執行をおこなう、トレンドフォロー型のエキスパートアドバイザー(EA)です。本記事では、忍耐力と規律を備え、集中力を維持しながら、トレンドの強さと方向に一致する場合にのみ取引を実行し、特にトレンドに逆らう取引や頻繁なバイアス変更を避け、テイクプロフィットに到達するまでポジションを保持できるトレーダー向けに設計されたEAについて詳しく解説します。

新しい記事「 初心者からエキスパートへ：市場の不規則性への対処 」はパブリッシュされました: 市場のルールは常に変化しており、かつて有効だった原則も、時間の経過とともにその効力を徐々に失っていきます。過去に機能していたものが、現在では一貫して機能しなくなることがあります。本記事では、このような市場の不確実性に対応するために、「確率レンジ（ゾーン）」という考え方に焦点を当てます。さらに、MQL5を用いて、特に値動きが不安定な相場環境でも機能するアルゴリズムの構築方法を解説していきます。ディスカッションにぜひご参加ください。

新しい記事 マーケットでの公開前にトレードロボットに行うべき検査 はパブリッシュされました: マーケットの全ての製品は、均一な品質基準を確保する為に、公開前に事前の必須検査を受けます。この記事では、開発者が自分のテクニカルインディケータやトレードロボットで犯しがちなミスについてお話しします。また、マーケットへ提出する前の、製品の自己テストの方法もご紹介します。 プラットフォームに組み込まれた ストラテジーテスター

新しい記事「 MQL5入門（第34回）：MQL5のAPIとWebRequest関数の習得(VIII) 」はパブリッシュされました: MetaTrader 5でインタラクティブなコントロールパネルを作成する方法を学びます。入力フィールド、アクションボタン、テキストを表示するためのラベルを追加する基本について説明します。プロジェクトベースのアプローチを用いて、ユーザーがメッセージを入力し、最終的にAPIからのサーバー応答を表示するパネルを設定する方法を学びます。 連載「MQL5入門」の第34回へようこそ。前回の 記事 では、MetaTrader 5からGoogle Generative

新しい記事「 MQL5でカスタムインジケーターを作成する（第4回）：デュアルオシレーター搭載Smart WaveTrend Crossover 」はパブリッシュされました: 本記事では、MQL5で「Smart WaveTrend

新しい記事「 MQL5入門（第33回）：MQL5のAPIとWebRequest関数の習得(VII) 」はパブリッシュされました: 本記事では、MQL5を使用してGoogle Generative AI APIをMetaTrader 5に統合する方法を解説します。APIリクエストの構築、サーバー応答の処理、AI生成コンテンツの抽出、レート制限の管理、そして結果をテキストファイルに保存して簡単に参照できるようにする方法を学びます。 本記事では、その応用としてMetaTrader 5をGoogle Generative AI

新しい記事「 共和分株式による統計的裁定取引（第2回）：エキスパートアドバイザー、バックテスト、最適化 」はパブリッシュされました

新しい記事「 ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第5回）：MQL5におけるボラティリティブレイクアウト戦略の自動化 」はパブリッシュされました: ラリー・ウィリアムズのボラティリティブレイクアウト戦略をMQL5で自動化する方法を、実践的なステップで解説します。日次のレンジ拡張の計算方法、買いと売りレベルの導出、値幅に基づくストップロスとリスクリワードに基づく利益目標によるリスク管理、そしてMetaTrader

新しい記事「 MetaTrader 5用シグマスコアインジケーター：単純な統計的異常検出器 」はパブリッシュされました: MetaTrader 5用の実践的なSigma

新しい記事「 データベースは簡単（第1回）：SQLiteを用いたMQL5向け軽量ORMフレームワーク 」はパブリッシュされました: MQL5においてSQLiteデータをORMレイヤーを通して管理する方法を体系的に紹介します。エンティティモデリングとデータベースアクセスのためのコアクラス、フルエントなCRUD

Cross_Line_Trader : このエキスパートアドバイザーでは、価格がラインオブジェクトを横切るとポジションが開かれます。 作者: Scriptor

トレーダーのためのMQL5プログラミング - 書籍からのソースコード。第6部 : 『トレーダーのためのMQL5プログラミング』の第6部では、MQL5言語の重要な要素である取引の自動化について学びます。まず、金融商品の仕様や取引口座の設定など、基本的なエンティティについて説明します。これらはエキスパートアドバイザー(EA)を適切に動作させるための前提条件です。 作者: MetaQuotes

新しい記事「 共和分株式による統計的裁定取引（第7回）：スコアリングシステム2 」はパブリッシュされました: 平均回帰戦略、特に共和分に基づく統計的裁定取引において取引対象となる株式バスケットの選定に使用する、追加の2つのスコアリング基準について解説します。前回の記事では、流動性および共和分ベクトルの強度、ならびに時間足とルックバック期間という戦略的基準を紹介しました。本記事ではそれを補完する形で、共和分ベクトルの安定性および平均回帰に要する時間、いわゆる半減期を取り上げます。また、新しいフィルタを適用したバックテスト結果の考察と、その再現に必要なファイルも提供します。

新しい記事「 MQL5でONNXモデルを使用する方法 」はパブリッシュされました: ONNX (Open Neural Network Exchange)は、機械学習モデルを表現するために構築されたオープンフォーマットです。この記事では、CNN-LSTMモデルを作成して金融時系列を予測する方法を検討します。MQL5エキスパートアドバイザー(EA)で作成されたONNXモデルを使用する方法も示します。 モデルを作成するには、次の2つの方法があります。 OnnxCreate を使用してonnxファイルからモデルを作成するか、 OnnxCreateFromBuffer