MQL5.comのプログラミング記事

本記事では、ベクトル自己回帰(VAR: Vector Autoregression)モデルを用いて、複数の通貨ペアのOHLC（始値、高値、安値、終値）時系列データを予測する方法を解説します。VARモデルの実装、学習、MetaTrader5上でのリアルタイム予測までをカバーし、通貨間の相互依存関係を分析して取引戦略の改善に役立てることができます。

各取引セッションの始まりでは、市場の方向性の偏りは、価格が初期価格幅（オープニングレンジ）を突破して初めて明確になります。本記事では、MQL5エキスパートアドバイザー(EA)を構築し、セッション開始直後の初期価格幅のブレイクアウトを自動的に検出して分析し、タイムリーでデータ駆動型のシグナルを提供して自信ある日中エントリーを可能にする方法を探ります。

チャートを見ていて、奇妙な感覚を覚えたことはありませんか。表面のすぐ下にパターンが隠されている気がして、もし解読できれば価格がどこに向かうか分かるかもしれない、そんな秘密のコードが存在するかもしれないという感覚です。ここで紹介するのがLGMM、マーケットの隠れたパターンを検出するモデルです。これは機械学習モデルで、隠れた市場のパターンを識別する手助けをします。

本日は、外部ニュースAPIを統合し、News Headline EAの見出し取得元として活用する新たなステップに進みます。このフェーズでは、既存の大手ニュースソースから新興の情報源まで幅広く取り上げ、それぞれのAPIに効果的にアクセスする方法を学びます。さらに、取得したデータをパースし、エキスパートアドバイザー(EA)内での表示に最適化された形式へ変換する手法についても解説します。ニュース見出しや経済指標カレンダーをチャート上に直接表示できることには、大きなメリットがあります。コンパクトで邪魔にならないインターフェースを通じて、取引中でも効率的に情報を確認できるようになるのです。

「ログレコードをマスターする」第8回では、MQL5向けの強力なログライブラリであるLogifyにおける多言語エラーメッセージの実装について探っていきます。本記事では、コンテキストを含めたエラー構造の作り方、メッセージを複数言語に翻訳する方法、そして重大度レベルに応じたログの動的フォーマット方法について学びます。これらはすべて、クリーンで拡張可能であり、本番環境でも利用可能な設計にします。

移動平均収束拡散法(MACD)オシレーターとオンバランスボリューム(OBV)オシレーターは、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)内で併用できるもう一つの指標ペアです。本連載における慣例どおり、この組み合わせも補完関係にあり、MACDがトレンドを確認し、OBVが出来高を検証します。MQL5ウィザードを用いて、この2つが持つ潜在力を構築、検証します。

MQL5 Algo Forgeストレージにある任意のリポジトリから外部コードを自分のプロジェクトへ統合する方法を見ていきましょう。本記事ではいよいよ、有望でありながらもより複雑な課題に踏み込みます。すなわち、MQL5 Algo Forge内のサードパーティ製リポジトリからライブラリを実際に接続し、活用する方法についてです。

MetaTrader 5ターミナルでの取引において、ニュースのアクセス性は非常に重要な要素です。数多くのニュースAPIが存在するものの、多くのトレーダーはそれらを効果的に取引環境に統合することに課題を抱えています。本記事では、ニュースを最も必要とする場所であるチャート上に直接表示する、効率的なソリューションの構築を目指します。その実現のために、APIソースからのリアルタイムニュースを監視し、表示するNews Headline EA（エキスパートアドバイザー）を作成します。

前回の記事では、SARとRVIのインジケーターペアを紹介しました。今回は、このインジケーターペアを機械学習によってどのように拡張できるかを検討します。SARとRVIは、それぞれトレンドとモメンタムを補完し合う関係にあります。本機械学習アプローチでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用し、カーネルとチャネルのサイズを指数関数的に拡大・調整することで、このインジケーターペアの予測を微調整します。この処理は、常にMQL5ウィザードと連携してエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てるカスタムシグナルクラスファイル内でおこなわれます。

複数の戦略をどのように組み合わせれば、最も効果的に強力なアンサンブル戦略を構築できるでしょうか。本記事では、3種類の戦略を1つの取引アプリケーションに統合する方法について検討します。トレーダーは通常、ポジションのエントリーとクローズに特化した戦略を用いますが、私たちは機械がこのタスクをより優れた形で遂行できるかどうかを探ります。最初の議論として、ストラテジーテスターの機能と、本タスクで必要となるオブジェクト指向プログラミング(OOP)の原則に慣れていきます。

取引において重要な数値を正確に計算することは、すべてのトレーダーにとって欠かせません。本記事では、強力なユーティリティであるFX取引計算ツールを取引管理パネルに組み込み、マルチパネル型の取引管理者システムの機能をさらに拡張する方法について解説します。リスク、ポジションサイズ、潜在的な利益を効率的に算出することは、取引の精度を高めるうえで非常に重要です。この新機能は、パネル内でこれらの計算をよりスムーズかつ直感的におこなえるよう設計されています。本記事では、MQL5を用いた高度な取引パネル構築の実践的な応用例を紹介します。

パラボリックSAR (SAR)と相対活力指数(RVI)は、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)内で併用可能なもう一つのインジケーターペアです。このインジケーターペアは、これまでに取り上げたものと同様に補完的で、SARはトレンドを定義し、RVIはモメンタムを確認します。通常通り、MQL5ウィザードを使用してこのインジケーターペアリングを構築し、その可能性をテストします。

この記事では、MQL5でEnvelopes Trend Bounce Scalping戦略の取引実行とリスク管理を実装します。注文の発注、ストップロスやポジションサイズなどのリスク制御をおこないます。最後に、第18回の基盤をもとにバックテストと最適化をおこないます。

価格変動の微妙なダイナミクスを理解することは、大きなアドバンテージをもたらします。その代表的な例が流動性スイープです。これは、特に機関投資家のような大口トレーダーが意図的に価格を主要なサポートやレジスタンスレベルを突破させる戦略です。これらのレベルには、小口トレーダーのストップロス注文が集中していることが多く、大口プレイヤーはこの流動性の「ポケット」を活用することで、スリッページを最小限に抑えつつ、効率的に大きなポジションを建てたり決済したりすることができます。

前回の記事では、TRIXとWilliams Percent Range (WPR)の指標ペアを紹介しましたが、今回はこの指標ペアを機械学習で拡張する方法について検討します。TRIXとWPRは、トレンド指標とサポート/レジスタンス補完ペアとして組み合わせられます。本機械学習アプローチでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用し、予測精度を微調整する際にコサインカーネルをアーキテクチャに組み込んでいます。これは常に、MQL5ウィザードと連携してエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てるカスタムシグナルクラスファイル内で行われます。。

MetaTrader 5で機械学習を取引に活用する以前に、最も見落とされがちな落とし穴の一つであるデータリーケージに対処することが極めて重要です。本記事では、データリーケージ、特にMetaTrader 5のタイムスタンプの罠がどのようにモデルのパフォーマンスを歪め、信頼性の低い売買シグナルにつながるのかを解説します。この問題の仕組みに踏み込み、その防止戦略を提示することで、実取引環境で信頼できる予測を提供する堅牢な機械学習モデルを構築するための道を切り開きます。

実践的なプライスアクションツールの開発を目的として、本記事ではピンバーと包み足を検出するEAの作成について解説します。各シグナルを生成する前に、RSIのダイバージェンスを確認のトリガーとして使用します。

この記事では、トレンドラインのブレイクアウトや反転を利用したチャートパターン認識に基づいて取引をおこなうMQL5のエキスパートアドバイザー(EA)の構築方法を初心者向けに解説します。トレンドラインの値を動的に取得し、プライスアクションと比較する方法を学ぶことで、読者は上昇・下降トレンドライン、チャネル、ウェッジ、トライアングルなどのチャートパターンを識別し取引できるEAを開発できるようになります。

本記事では、MQL5で多時間軸スキャナーダッシュボードを構築し、リアルタイムの取引シグナルを表示する方法を解説します。インタラクティブなグリッドインターフェースの設計、複数のインジケーターによるシグナル計算の実装、そしてクローズボタンの追加を計画しています。記事はバックテストと戦略的取引の利点で締めくくられます。

プライスアクションは、利益を生む取引機会を特定するための基本的なアプローチです。しかし、価格の動きやパターンを手動で監視することは、非常に手間がかかり、時間も消費します。そこで、本記事では、プライスアクションを自動的に分析し、潜在的な取引機会が検出されるたびにタイムリーなシグナルを提供するツールを開発する取り組みを紹介します。特に、フラクタルのブレイクアウトとEMA 14、EMA 200を組み合わせて信頼性の高い取引シグナルを生成する堅牢なツールを紹介し、トレーダーがより自信を持って意思決定できるよう支援します。

MetaTraderのチャート上に、フレームやタイトル、自動スクロール機能を備えたログ表示エリアを構築し、整理された形でログを確認する方法を解説します。本記事では、MQL5を用いてビジュアルログシステムを実装する手順を紹介します。これにより、ロボットの動作をリアルタイムで効率的に監視することが可能になります。

三重指数移動平均オシレーター(TRIX: Triple Exponential Moving Average Oscillator)とウィリアムズパーセントレンジオシレーター(WPR: Williams Percent Range)は、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)において併用できるもう一組のインジケーターです。このインジケーターペアは、これまで取り上げたものと同様に補完関係にあり、TRIXがトレンドを定義し、ウィリアムズパーセントレンジがサポートおよびレジスタンス水準を確認します。いつものように、MQL5ウィザードを使用して、この2つが持つ可能性をプロトタイピングします。

本記事では、MQL5でのEnvelopes Trend Bounce Scalpingエキスパートアドバイザー(EA)のコア基盤を構築します。シグナル生成のためにエンベロープやその他のインジケーターを初期化します。また、次回の取引実行に備えてバックテストの設定をおこないます。

本連載記事では、テクニカル指標を使用する際の最適な期間を特定するためのさまざまな方法を検討してきました。本記事では、読者に対して逆のロジックを示します。すなわち、単一の最適期間を選ぶのではなく、利用可能なすべての期間を効果的に活用する方法を示します。このアプローチにより廃棄されるデータ量が減少し、通常の価格予測以外に機械学習アルゴリズムを活用する方法も得られます。

本記事では、MQL5経済カレンダーを強化し、ドラッグ可能なダッシュボードを導入してインターフェースの位置を自由に変更できるようにし、チャートの視認性を高めます。また、ボタンのホバー効果を実装して操作性を高め、動的に変化するスクロールバーによってスムーズなナビゲーションを実現します。

MetaTrader 5のPythonパッケージは、Python言語でMetaTrader 5プラットフォーム用の取引アプリケーションを構築する簡単な方法を提供しますが、強力で有用なツールである一方で、アルゴリズム取引ソリューションを作成する際にはMQL5プログラミング言語ほど容易ではありません。本記事では、MQL5で提供されているものに類似した取引クラスを構築し、類似した構文を作成することで、MQL5と同様にPythonで自動売買ロボットをより簡単に作成できるようにします。

幾何学的パターンは、トレーダーに価格動向を簡潔に解釈する手段を提供します。多くのアナリストは手作業でトレンドラインや長方形、その他の形状を描き、形成されたパターンに基づいて取引判断をおこないます。本記事では、自動化による代替手段、すなわちMQL5を活用して最も一般的な幾何学パターンを検出・分析する方法を探ります。方法論を分解して説明し、実装の詳細を論じ、自動パターン認識がトレーダーの市場洞察をどのように鋭くできるかを強調します。

ローソク足のパターンは、潜在的な市場の動きに関する貴重な洞察を提供します。単一のローソク足でも、現在のトレンドの継続を示すものもあれば、価格の動きの中での位置によって反転を示唆するものもあります。本記事では、4つの主要なローソク足形成を自動で識別するエキスパートアドバイザー(EA)を紹介します。次のセクションを参照して、このツールがどのようにプライスアクション分析を強化できるかを学んでください。

本記事では、初心者向けにMQL5エキスパートアドバイザー(EA)の構築方法を紹介します。このEAは、クラシックなテクニカルチャートパターンである三尊を識別し、取引をおこないます。記事では、プライスアクションを用いたパターン検出方法、チャートへの描画、エントリー・ストップロス・テイクプロフィットの設定、さらにそのパターンに基づく取引実行の自動化について解説します。

FrAMAインジケーターとForce Indexオシレーターは、トレンドと出来高のツールであり、エキスパートアドバイザー(EA)を開発する際に組み合わせることができます。前回の記事では、このペアを紹介し、機械学習の適用可能性を検討しました。畳み込みニューラルネットワークを使用しており、内積カーネルを利用して、これらのインジケーターの入力に基づいた予測をおこないます。これは、MQL5ウィザードと連携してEAを組み立てるカスタムシグナルクラスファイルで実行されます。

本稿では、プロジェクトのソースコードを公開リポジトリに保存する際の1つのアプローチについて検討します。コードを複数のブランチに分散させることで、プロジェクト開発における明確で便利なルールを確立していきます。

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。

金融市場でパターンを検出するのは、チャート上の内容を確認する必要があるため困難ですが、これは画像の制限によりMQL5では実行が困難です。この記事では、最小限の労力でチャート上のパターンを検出するのに役立つ、Pythonで作成された適切なモデルについて説明します。

MetaEditorでプロジェクトを進める際、開発者はしばしばコードのバージョンを管理する必要に直面します。MetaQuotesは最近、Gitへの移行と、コードのバージョン管理や共同作業を可能にするMQL5 Algo Forgeの立ち上げを発表しました。本記事では、新しく導入されたツールと既存のツールを、より効率的に活用する方法について解説します。

通貨ペアの方向性を本当に決定しているのは何でしょうか。それは各通貨自体の強さです。本記事では、通貨の強さを、その通貨が含まれるすべてのペアを順に分析することで測定します。この洞察により、各通貨ペアが相対的な強さに基づいてどのように動くかを予測することができます。詳しくは本稿をご覧ください。

本記事では、同一の戦略と金融銘柄を用いても、ブローカーによって取引結果が大きく異なる理由について探ります。その背景には、価格が分散的に形成されていることや、データの不一致があるためです。本記事は、MQL5開発者がMQL5マーケットプレイスで自らの製品に対して賛否両論の評価を受ける理由を理解し、透明性が高く再現可能な成果を確保するためには、特定のブローカーに合わせたアプローチを取る必要があることを示唆しています。この取り組みが広く受け入れられれば、コミュニティにとって重要な実務上のベストプラクティスへと発展する可能性があります。

本記事では、直感的なニュースナビゲーションを実現する動的なスクロールバーを追加してMQL5経済指標カレンダーを強化します。シームレスなイベント表示と効率的な更新を保証します。テストを通じて、レスポンシブなスクロールバーと洗練されたダッシュボードを検証します。

MQL5フレームワークで、機関投資家向けの高度な執行アルゴリズム（TWAP、VWAP、アイスバーグ注文）を小口トレーダー向けに提供します。統合された実行マネージャーとパフォーマンスアナライザーを用いて、注文の分割（スライシング）や分析をよりスムーズかつ正確に行える環境を提供します。

フィボナッチリトレースメントはテクニカル分析で人気のツールであり、トレーダーが潜在的な反転ゾーンを特定するのに役立ちます。本記事では、これらのリトレースメントレベルを機械学習モデルの目的変数に変換し、この強力なツールを使用して市場をより深く理解できるようにする方法について説明します。