Clemence Benjamin / プロファイル

Today, we take an important step toward helping every developer understand how to read class structures and quickly build Expert Advisors using the MQL5 Standard Library. The library is rich and expandable, yet it can feel like being handed a complex toolkit without a manual. Here we share and discuss an alternative integration routine—a concise, repeatable workflow that shows how to connect classes reliably in real projects.

In this discussion, we introduce a Higher-to-Lower Timeframe Synchronizer tool designed to solve the problem of analyzing market patterns that span across higher timeframe periods. The built-in period markers in MetaTrader 5 are often limited, rigid, and not easily customizable for non-standard timeframes. Our solution leverages the MQL5 language to develop an indicator that provides a dynamic and visual way to align higher timeframe structures within lower timeframe charts. This tool can be highly valuable for detailed market analysis. To learn more about its features and implementation, I invite you to join the discussion.

In this article, we explore a data-driven approach to discovering and validating non-standard Fibonacci retracement levels that markets may respect. We present a complete workflow tailored for implementation in MQL5, beginning with data collection and bar or swing detection, and extending through clustering, statistical hypothesis testing, backtesting, and integration into an MetaTrader 5 Fibonacci tool. The goal is to create a reproducible pipeline that transforms anecdotal observations into statistically defensible trading signals.

取引システムの内部動作を意識せずに、既製のソリューションをそのまま利用することは一見すると安心に思えますが、開発者にとっては必ずしもそうとは限りません。いずれアップデートや動作不良、あるいは予期しないエラーが発生し、その原因がどこにあるのかを正確に突き止め、迅速に診断して解決する必要に迫られます。本記事では、取引用エキスパートアドバイザー(EA)の裏側で通常どのような操作がおこなわれているのかを明らかにするとともに、MQL5を用いてバックエンド操作を表示し、記録するための専用カスタムクラスを開発します。これにより、開発者およびトレーダーの双方が、エラーの特定、挙動の監視、EAごとの診断情報に迅速にアクセスできるようになります。

MQL5標準ライブラリは、MetaTrader 5における取引アルゴリズム開発において重要な役割を果たします。本連載では、このライブラリを使いこなし、MetaTrader 5用の効率的な取引ツールをより簡単に作成する方法を身につけることを目指します。これには、カスタムのエキスパートアドバイザー(EA)、インジケーター、その他のユーティリティが含まれます。本日はその第一歩として、CTrade、CiMA、そしてCiATR クラスを用いたトレンドフォロー型のEAを開発します。これは初心者、熟練者を問わず、すべての開発者にとって非常に重要なテーマです。ぜひ本ディスカッションにご参加いただき、理解を深めてください。

本記事では、金融相関の概念を活用して、主要な経済指標発表時に複数の通貨ペアを取引する際の判断効率を高める方法を検討します。特に、ニュースリリース時のボラティリティ上昇によるリスク増大という課題に焦点を当てます。

金融市場において、リトレースメントの法則は最も否定しがたい力の一つです。価格は必ずリトレースするというのが経験則であり、大きな値動きにおいても、最小のティックパターンにおいても、ジグザグの形で現れることが多くあります。しかし、リトレースメントのパターン自体は固定されておらず、不確実で予測が難しいのが現状です。この不確実性があるため、トレーダーは複数のフィボナッチレベルを参照し、それぞれの影響力を確率的に考慮します。本記事では、主要経済指標発表後の短期売買における課題に対処するため、フィボナッチ手法を応用した精緻な戦略を紹介します。リトレースメントの原則とイベントドリブンの市場動向を組み合わせることで、より信頼性の高いエントリーおよびエグジットの機会を見出すことを目指します。ディスカッションに参加し、フィボナッチをイベント後取引にどのように適応できるかをご覧ください。

本日は、チャートオブジェクトを用いたマルチチャート表示システムを開発します。本システムの目的は、MQL5アルゴリズムを活用して、重要なニュース発表時などの高ボラティリティ期間におけるトレーダーの反応時間を短縮し、ニュース取引を支援することです。複数の主要通貨ペアを、統合的に監視できる、オールインワンのニュース取引環境を提供します。News Headline EAの開発は継続的に進化しており、完全自動システムを使用するトレーダーはもちろん、アルゴリズム補助による手動取引をおこなうトレーダーにとっても実用的な機能が追加されています。さらに知識や洞察、実践的なアイデアを深めたい方は、ぜひ本ディスカッションに参加して詳細をご覧ください。

本記事では、取引レポートの内容をより充実させ、最終レポートをPDF形式としてメール配信する方法について解説します。これは前回の記事からさらに一歩踏み込んだ内容であり、MQL5とPythonを組み合わせて、より便利でプロフェッショナルな形式の取引レポートを生成し、スケジュールする方法を継続して探求するものです。本記事を通じて、MQL5エコシステム内で取引レポート生成を最適化するための知見を得ていただければ幸いです。

ニュース取引では、ボラティリティが高まるため、非常に短時間で複数のポジションや通貨ペアを管理する必要があります。本記事では、News Headline EAにこの機能を統合することで、マルチペア取引の課題にどのように対応できるかを解説します。MQL5を用いたアルゴリズム取引により、マルチペア取引を効率的かつ強力に実現する方法を一緒に探っていきます。

アルゴリズム取引システムは自動売買を担いますが、多くのニューストレーダーやスキャルパーは、高インパクトなニュースイベントや急速に変化する市場環境では能動的なコントロールを好み、迅速な注文執行およびポジション管理を必要とします。これにより、リアルタイムニュースフィード、経済指標カレンダーデータ、インジケーターによる分析、AI駆動型分析、そして即応性の高い取引操作を統合した直感的フロントエンドツールの必要性が明らかになります。

ブローカーは、多くの場合、あらかじめ定められたスケジュールに基づいて取引口座のレポートを定期的に提供します。これらの企業はAPI技術を通じて顧客の口座活動や取引履歴にアクセスできるため、取引パフォーマンスのレポートを代わりに生成することが可能です。同様に、MetaTrader 5ターミナルも詳細な取引履歴を保存しており、MQL5を利用することで完全にカスタマイズされたレポートの作成や、個別に設定した配信方法の定義が可能です。

高インパクトの経済ニュースが発表された直後の1分間は、ウィップソー（騙しの多い相場）リスクが非常に高い時間帯です。この短い瞬間、価格変動は不規則で、かつ極めてボラティリティが高く、両方向のペンディング注文が立て続けに発動されることも少なくありません。しかし、通常は1分以内には市場が次第に安定し、従来のトレンドへと戻ったり、修正の動きを見せたりしながら、より通常に近いボラティリティ水準に落ち着いていきます。このセクションでは、ニュース取引における代替アプローチを検討し、その有効性を検証し、トレーダーの戦略ツールキットにどのように加えられるかを探っていきます。詳細と洞察は、以下の項目で順を追って解説します。

本記事では、ニュースを表示するだけでなく実際に取引を実行できるよう、EA（エキスパートアドバイザー）の機能拡張に焦点を当てます。MQL5上で自動売買の実装方法を解説し、「News Headline EA」を完全に反応的な取引システムへと発展させていきます。EAは、その豊富な機能により、アルゴリズム開発者にとって非常に強力なツールです。これまでの記事では、ニュースおよび経済指標カレンダーイベントの可視化ツールを中心に開発し、AIインサイトレーンやテクニカル指標分析を統合してきました。