新しい記事「 MQL5における動的時間伸縮を用いたパターン認識 」はパブリッシュされました: 本稿では、金融時系列における予測パターンを特定する手段として、動的時間伸縮の概念について論じます。その仕組みと、純粋なMQL5での実装を紹介します。
HistoryPositionInfo バージョン2 : ポイント単位でのポジションの利益を返します。手数料, スワップとトレードのヒストリーに基づいた利益も返します。 作者: Vladimir Karputov
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21回）：経済指標カレンダーデータによるテスト 」はパブリッシュされました: 経済指標カレンダーのデータは、デフォルトではストラテジーテスターのエキスパートアドバイザー(EA)でテストすることはできません。この制限を回避するために、データベースがどのように役立つかを考察します。そこでこの記事では、SQLiteデータベースを使用して経済指標カレンダーのニュースをアーカイブし、ウィザードで組み立てられたEAがこれを使用して売買シグナルを生成できるようにする方法を探ります。
ブレイクダウン : 新しい1日の初めに、EAは前日の高値と安値で買い逆指値と売り逆指値注文を出します。 作者: Vladimir Karputov
新しい記事「 Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第8回）：エキスパートアドバイザーの開発 (I) 」はパブリッシュされました: 今回は、前回の記事で作成した指標を元に、MQL5で最初のエキスパートアドバイザー(EA)を作成します。リスク管理を含め、取引プロセスを自動化するために必要な全機能を紹介します。これにより、手動の取引執行から自動化されたシステムへとスムーズに移行できるメリットがあります。
Sampler : この指標（i_Sampler.mq5）はニューラルネットワークのトレーニングのために使用することができる完全な市場参入シグナルを計算します。 バッファは 2 つです。 buffer 0(緑線）- bars_futureに当たる数の前方のバーでの正/負の価格変化の比として算出されるアナログシグナル（range [-1, +1]に正規化）, buffer 1（2色ヒストグラム）-1(売り）、0(待つ）、 +1(買い）の離散信号。 離散信号は2つの異なる方法で算出できます。
多通貨エキスパートアドバイザーとインディケータのための「MCMコントロールパネル」 : MCMコントロールパネルはMetaTrader 5での多通貨取引のソリューションを提供します。 作者: Konstantin Gruzdev
新しい記事「 MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方（第4回）：三角移動平均 — 指標シグナル 」はパブリッシュされました: この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引（注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど）ができるEAまたは自動売買ロボットです。今回は、多時間枠または単一時間枠の「三角移動平均」という1つの指標のみを使用します。
新しい記事「 コードロックアルゴリズム（CLA） 」はパブリッシュされました: この記事では、コードロックを単なるセキュリティメカニズムとしてではなく、複雑な最適化問題を解くためのツールとして再考し、新たな視点から捉えます。セキュリティ装置にとどまらず、最適化への革新的アプローチのインスピレーション源となるコードロックの世界をご紹介します。各ロックが特定の問題の解を表す「ロック」の母集団を作り、機械学習や取引システム開発など様々な分野でこれらのロックを「ピッキング」し、最適解を見つけるアルゴリズムを構築します。
新しい記事「 アルゴリズム取引のリスクマネージャー 」はパブリッシュされました: 本稿の目的は、リスクマネージャーを利用する必要性を証明し、アルゴリズム取引におけるリスク管理の原則を別クラスで実践することで、金融市場におけるデイ取引と投資におけるリスク標準化アプローチの有効性を誰もが検証できるようにすることです。この記事では、アルゴリズム取引用のリスクマネージャークラスを作成します。これは、手動取引のリスクマネージャーの作成について述べた前回の記事の論理的な続きです。
新しい記事「 彗尾アルゴリズム(CTA) 」はパブリッシュされました: この記事では、ユニークな宇宙物体である彗星と、太陽に接近する際に形成されるその印象的な尾にインスパイアされた「彗尾最適化アルゴリズム(CTA: Comet Tail Algorithm)」について考察します。このアルゴリズムは、彗星とその尾の運動の概念に基づき、最適化問題の最適解を見つけることを目的としています。 彗星は太陽系内の小天体で、太陽に近づくと蒸発し、ガスを放出します。このプロセスは「昇華」と呼ばれます。彗星は通常、楕円形の軌道を描き、その軌道周期は数年から数百万年と幅広いものです。
新しい記事「 亀甲進化アルゴリズム(TSEA) 」はパブリッシュされました: これは、亀の甲羅の進化にインスパイアされたユニークな最適化アルゴリズムです。TSEAアルゴリズムは、問題に対する最適解を表す構造化された皮膚領域が徐々に形成される様子をエミュレートします。最良の解は「硬く」なり、外側に近い位置に配置され、成功しなかった解は「柔らかい」ままで内側に留まります。このアルゴリズムは、質と距離に基づく解のクラスタリングを利用し、成功率の低い選択肢を保持しながら、柔軟性と適応性を提供します。
ZigZagNN : このインディケータは標準的なZigZagインディケータの再計算された（"broken"）高低を表示します。 作者: yu-sha
新しい記事「 リプレイシステムの開発（第46回）：Chart Tradeプロジェクト(V) 」はパブリッシュされました: アプリケーションを動作させるために必要なファイルを探すのに時間を浪費していませんか。すべてを実行ファイルに含めてみてはどうでしょうか。そうすれば、ファイルを探す必要がなくなります。多くの人がこのような配布・保管方法を採用していることは知っていますが、少なくとも、実行ファイルの配布や保管に関してはもっと適切な方法があります。ここで紹介する方法は、MQL5だけでなく、MetaTrader
新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第10回）：文字列からオブジェクトを作成する 」はパブリッシュされました: エキスパートアドバイザー(EA)の開発計画は複数の段階で構成されており、中間結果はデータベースに保存されます。しかし、これらの結果はオブジェクトとしてではなく、文字列や数値としてのみ抽出できます。したがって、データベースから読み込んだ文字列を基に、EAで目的のオブジェクトを再構築する方法が必要です。 前回の 記事
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31回）：損失関数の選択 」はパブリッシュされました: 損失関数は、機械学習アルゴリズムの重要な指標です。これは、与えられたパラメータセットが目標に対してどれだけうまく機能しているかを定量的に評価し、学習プロセスにフィードバックを提供する役割を果たします。本記事では、MQL5のカスタムウィザードクラスを使って、損失関数のさまざまな形式を探っていきます。
Pending orders DOWN : このスクリプトは、複数の未決注文を現在価格よりも低くします。 作者: Vladimir Karputov
透明な MetaTrader 5 : このスクリプトは、Windows APIを使用して、クライアント端末ウィンドウの透明度レベルを設定することができます。 作者: Karputov Vladimir
新しい記事「 多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第5回）：可変ポジションサイズ 」はパブリッシュされました: 前回開発中のエキスパートアドバイザー(EA)は、固定されたポジションサイズのみを使用して取引をおこなうことができました。これはテスト用には許容できますが、実際の口座で取引する場合にはお勧めできません。可変のポジションサイズで取引できるようにしましょう。 前回
新しい記事 不変なジグザグ はパブリッシュされました: ジグザグは、MT5のユーザーの間で人気の高いインジケーターです。この記事では、ジグザグのさまざまなパターンを作成する可能性について分析します。この結果はEAの開発に有用であるばかりでなく、その関数を拡張する不変なインジケーターとなりえます。 ジグザグ (図 1) は、メタト レーダー
新しい記事 三角裁定 はパブリッシュされました: 本稿では、良く使われる三角裁定取引方法についてお話しします。ここでは、可能な限り主題を分析し、戦略のプラスおよびマイナス側面を考察し、既製のエキスパートアドバイザーコードを開発します。 作者: Alexey Oreshkin
ThirdPartyTicks : サードパーティのチックアーカイブを扱うためのライブラリです。 作者: fxsaber
新しい記事「 Deus EAの実装：MQL5におけるRSIと移動平均を使った自動売買 」はパブリッシュされました: この記事では、RSIと移動平均指標に基づいて自動売買をおこなうDeus EAの実装手順を概説します。 MQL5を使用して構築された自動売買手法、Deus EAの機能を検証します。このディスカッションでは、Deus EAが移動平均と相対力指数(RSI)をどのように組み合わせて取引選択をおこなうかに焦点を当てます。これらの指標を分析することで、EAはマーケットにおける最適なエントリポイントとエグジットポイントを特定し、リスクを最小限に抑えつつ取引の収益性を最大化します。 Deus
新しい記事「 MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第2回）：ディープニューラルネットワークのチューニング 」はパブリッシュされました: 機械学習モデルには、様々な調整可能なパラメータがあります。この連載では、SciPyライブラリを使用して、特定の市場に合うようにAIモデルをカスタマイズする方法を探ります。 Nelder-Meadアルゴリズムは、ノイズが多く、微分不可能で、非線形な多峰性の最適化問題に頻繁に使用されます。このアルゴリズムは、発明者のジョン・ネルダーとロジャー・ミードにちなんで命名され、1965年の論文「A Simplex Method for
新しい記事「 データサイエンスと機械学習（第28回）：AIを使ってEURUSDの複数の先物を予測する 」はパブリッシュされました: 多くの人工知能モデルでは単一の将来値を予測することが一般的ですが、この記事では、機械学習モデルを用いて複数の将来値を予測するという強力な手法について掘り下げていきます。このアプローチは「多段階予測」として知られ、明日の終値だけでなく、明後日以降の値も予測することが可能です。多段階予測をマスターすることで、トレーダーやデータサイエンティストはより深い洞察を得ることができ、情報に基づいた意思決定を行うことで予測能力と戦略立案を大幅に強化することができます。
新しい記事「 古典的な戦略をPythonで再構築する（第3回）：高値更新と安値更新の予測 」はパブリッシュされました: 本連載では、古典的な取引戦略を実証的に分析し、AIを用いてそれらの改善が可能かどうかを検証します。本日の議論では、線形判別分析モデルを用いて高値更新と安値更新の予測に挑戦します。
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08回）：パーセプトロン 」はパブリッシュされました: パーセプトロン（単一隠れ層ネットワーク）は、基本的な自動取引に精通していて、ニューラルネットワークを試してみようとしている人にとって、優れた入門編となります。エキスパートアドバイザー(EA)用のMQL5ウィザードクラスの一部であるシグナルクラスアセンブリでこれをどのように実現できるかを段階的に見ていきます。
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25回）：多時間枠のテストと取引 」はパブリッシュされました: アセンブリクラスで使用されているMQL5コードアーキテクチャの制限によって、複数の時間枠に基づく戦略は、デフォルトではウィザードで組み立てられたEAではテストできません。今回は、二次移動平均を使用したケーススタディで、複数の時間枠を使用する戦略について、この制限を回避する可能性を探ります。 前回の記事では、 ピタゴラス平均
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