MQL5.comのプログラミング記事

この記事では、前回の記事で紹介したリプレイ/シミュレーションサービスに関連する実装方法について見ていきます。人生の多くのことと同様に、問題は必ず発生するものです。そして今回も例外ではありませんでした。本記事では、引き続き改善をおこなっていきます。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを利用することは避けてください。

この記事では、MQL5における配列の扱い方について解説します。具体的には、関数や手続き（プロシージャ）間で配列を使って情報を受け渡す方法に焦点を当てます。本連載の今後の資料で説明・実演される内容の準備段階として、今回の記事は非常に重要です。そのため、ここで紹介される内容を注意深く学ぶことを強くお勧めします。

Contrastive Transformerは、個々のローソク足のレベルと、全体のパターンに基づいて市場を分析するよう設計されています。これにより、市場トレンドのモデリングの質が向上します。さらに、ローソク足とパターンの表現を整合させるために対照学習を用いることで、自己調整が促され、予測の精度が高まります。

モデルを使用して市場の状況を分析する場合、主にローソク足に注目します。しかし、ローソク足パターンが将来の価格変動を予測するのに役立つことは長い間知られていました。この記事では、これら両方のアプローチを統合できる方法について説明します。

この記事では、CustomBookAdd関数を適切かつ効果的に使う方法について見ていきます。一見シンプルに見えるこの関数ですが、実際には多くの細かな注意点があります。たとえば、マウスインジケーターに対してカスタム銘柄がオークション中なのか、取引中なのか、市場が閉まっているのかを伝えることができます。ここで提示されるコンテンツは、教育目的のみに使用されることを意図しています。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを利用することは避けてください。

この記事では、動的配列と静的配列について見ていきます。この2つの使い方に違いはあるのでしょうか。それとも、どちらを使っても常に同じ結果になるのでしょうか。また、どのような場面でそれぞれを使うべきなのか、そして「定数配列」とは何かについても解説します。配列のすべての要素を初期化せずに使うリスクにも触れながら、これらの構造が何のために設計されたのかを一緒に考えていきます。

自己教師あり学習は、ラベル付けされていない大量のデータを分析する効果的な手段となり得ます。この手法の効率性は、モデルが金融市場特有の特徴に適応することで実現され、従来手法の有効性も向上します。本記事では、入力間の相対的な依存関係や関係性を考慮した新しいAttention（注意）機構を紹介します。

この記事では、複雑なマルチモーダルインタラクション分析と特徴量理解の方法について説明します。

The Market Structure Flip Detectorエキスパートアドバイザー(EA)は、市場センチメントの変化を常に監視する頼れるパートナーとして機能します。ATR (Average True Range)に基づく閾値を活用することで、構造の反転を的確に検出し、各高値切り下げおよび安値切り上げを明確なインジケーターで表示します。MQL5の高速な実行性能と柔軟なAPIにより、このツールはリアルタイム分析を可能にし、最適な視認性を保つよう表示を調整しながら、反転の回数やタイミングをモニターできるライブダッシュボードも提供します。さらに、カスタマイズ可能なサウンド通知やプッシュ通知により、重要なシグナルを確実に受け取ることができ、シンプルな入力と補助ルーチンがどのように価格変動を実用的な戦略へと変換するかを実感できます。

この記事では、MetaTraderプログラム向けに非同期のWebSocketクライアント接続を可能にするカスタムDLL（ダイナミックリンクライブラリ）の開発について解説します。

本記事では、取引チャート上で高品質な画像スケーリングを実現するために、双三次補間（バイキュービック補間）を使用した動的なMQL5グラフィカルインターフェイスについて解説します。カスタムオフセットによる動的な中央配置やコーナーアンカーなど、柔軟なポジショニングオプションも紹介します。

本記事では、MQL5を用いて「ミッドナイトレンジブレイクアウト + Break of Structure (BoS)」戦略を自動化し、ブレイクアウトの検出および取引実行のコードを詳細に解説します。エントリー、ストップ、利益確定のためのリスクパラメータを正確に定義し、実際の取引に活用できるようバックテストおよび最適化もおこないます。

ローソク足パターンは、トレーダーが市場の心理を理解し、金融市場におけるトレンドを特定するのに役立ちます。これにより、より情報に基づいた取引判断が可能となり、より良い成果につながる可能性があります。本記事では、AIモデルとローソク足パターンを組み合わせて最適な取引パフォーマンスを実現する方法を探っていきます。

この記事では、CypherハーモニックパターンのMQL5における自動化について探究し、その検出方法とMetaTrader 5チャート上での可視化を詳しく解説します。スイングポイントを特定し、フィボナッチに基づいたパターンを検証し、明確な視覚的注釈とともに取引を実行するエキスパートアドバイザー(EA)を実装します。記事の最後では、効果的な取引のためのバックテストおよび最適化方法についても説明します。

MA（移動平均）とストキャスティクスの補完的な組み合わせに着目し、教師あり学習および強化学習を経た後の段階において、推論が果たしうる役割を検証します。推論にはさまざまなアプローチが存在しますが、この記事では変分オートエンコーダ(VAE: Variational Auto-Encoder)を用いる方法を採用します。まずはPythonでこのアプローチを探求し、その後、訓練済みモデルをONNX形式でエクスポートし、MetaTraderのウィザードで構築したエキスパートアドバイザー(EA)で活用します。

金融市場は完全に均衡しているわけではありません。強気の市場もあれば、弱気の市場もあり、どちらの方向にも不確かなレンジ相場を示す市場もあります。このようなバランスの取れていない情報を用いて機械学習モデルを訓練すると、市場が頻繁に変化するため、誤った予測を導く原因になります。この記事では、この問題に対処するためのいくつかの方法について議論していきます。

この記事では、第1回で紹介したレジーム検出器を用いて、適応型のエキスパートアドバイザー(EA)、MarketRegimeEAを構築する方法を詳しく解説しています。このEAは、トレンド相場、レンジ相場、またはボラティリティの高い相場に応じて、取引戦略やリスクパラメータを自動的に切り替えます。実用的な最適化、移行時の処理、多時間枠インジケーターも含まれています。

この記事では、自己相関やボラティリティなどの統計手法を用いたMQL5市場レジーム検出システム(Market Regime Detection System)の作成方法を詳述しています。トレンド相場、レンジ相場、ボラティリティの高い相場を分類するためのクラスや、カスタムインジケーターのコードも提供しています。

本日は、MQL5の機能を活用して、BMP形式の画像などの外部リソースを利用し、トレーディング管理パネル用に独自のスタイルを持ったホームインターフェイスを作成します。ここで紹介する手法は、画像やサウンドなど複数のリソースを一括でパッケージ化して配布する際に特に有効です。このディスカッションでは、こうした機能をどのように実装し、New_Admin_Panel EAにおいてモダンで視覚的に魅力的なインターフェイスを提供するかを一緒に見ていきましょう。

高確率セットアップ(high probability setups)は、私たちの取引コミュニティではよく知られていますが、残念ながら明確には定義されていません。この記事では、「高確率セットアップ」とは具体的に何かを、経験的かつアルゴリズム的な方法で定義し、それを特定して活用することを目指します。勾配ブースティング木を用いることで、任意の取引戦略のパフォーマンスを向上させる方法、そしてコンピュータに対して「何をすべきか」をより明確かつ意味のある形で伝える手段を、読者に示します。

この記事では、MQL5の取引システムをストラテジーテスターでの検証に対応するため、経済指標カレンダーのデータをリソースとして埋め込み、ライブ環境ではないテスト分析に活用する方法を解説します。イベントの読み込みと、時間・通貨・影響度に基づくフィルタリングを実装し、最終的にストラテジーテスター内でその動作を検証します。これにより、ニュースに基づいた戦略の効果的なバックテストが可能になります。

この記事では、MQL5プログラミングの第一歩を、完全な初心者でも理解できるように解説します。よく知られているローソク足パターンを、実際に機能するカスタムインジケーターへと変換する方法を紹介します。ローソク足パターンは、実際の価格変動を反映し、市場の転換を示唆するため、非常に有用です。チャートを目視で確認してパターンを探す手法ではミスや非効率が生じやすいため、この記事では、パターンを自動的に識別・ラベル付けしてくれるインジケーターを作成する方法を説明します。その過程で、インデックス（索引）、時系列、ATR（市場の変動性に応じた精度向上のため）などの重要な概念についても解説し、今後のプロジェクトで再利用可能なカスタムローソク足パターンライブラリの開発にも触れていきます。

このトピックでは、強化学習モデル（LSTMなど）や機械学習ベースの予測モデルのような訓練済みAIモデルを、既存のMQL5取引戦略に組み込むことに焦点を当てています。

Correlation Pathfinderは、「プライスアクション分析ツールキット開発」連載の一環として、通貨ペアの動的な関係を理解するための新しいアプローチを提供します。このツールはデータの収集と分析を自動化し、EUR/USDやGBP/USDなどのペアがどのように連動して動いているかを可視化します。リスク管理を強化し、より効果的にチャンスを捉えるための実用的かつリアルタイムな情報で、取引戦略のレベルを引き上げましょう。

オープニングレンジブレイクアウト(ORB)戦略は、市場が開いた直後に形成される初期の取引レンジが、買い手と売り手が価値に合意する重要な価格レベルを反映しているという考えに基づいて構築されています。特定のレンジを上抜けまたは下抜けするブレイクアウトを特定することで、市場の方向性が明確になるにつれて発生することが多いモメンタムを利用し、トレーダーは利益を狙うことができます。本記事では、Concretum Groupの論文から応用した3つのORB戦略を紹介します。

ポートフォリオの分散化と最適化とは、複数の資産に戦略的に投資を分散しながら、リスク調整後のパフォーマンス指標に基づいてリターンを最大化する理想的な資産配分を選定する手法です。

次元削減手法は、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させるために広く用いられています。ここでは、UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)という比較的新しい手法について説明します。UMAPは、古い手法に見られるデータの歪みや人工的な構造といった欠点を明確に克服することを目的として開発されました。UMAPは非常に強力な次元削減技術であり、似たローソク足を新たに効果的にグループ化できるため、アウトオブサンプル（未知データ）に対する誤差率を低減し、取引パフォーマンスを向上させることができます。

この記事では、ストラテジーテスターでの手動バックテストを簡単におこなうための、カスタムMQL5ツールキットの設計について紹介します。設計と実装に焦点を当て、特にインタラクティブな取引操作の仕組みについて詳しく解説します。その後、このツールキットを使って、戦略を効果的にテストする方法を実演します。

すべてのプライスアクショントレーダーは、トレンドを確認し、転換点や継続の可能性があるレベルを見つけるために、トレンドラインを手動で使用します。本連載では、市場分析を簡単にするために、傾斜トレンドラインを描画することに特化したツールを紹介します。このツールは、トレーダーが効果的なプライスアクション評価に不可欠な主要トレンドとレベルを明確に示すことで、分析プロセスを簡素化します。

この記事では、MACDおよびRSIインジケーターと統計的手法を組み合わせた取引レイヤリング戦略を紹介します。このアプローチは、MQL5による自動売買において、ポジションを動的にスケーリングすることを目的としています。カスケード構造による戦略のアーキテクチャを解説し、主要なコードセグメントを通じて実装方法を詳述します。さらに、パフォーマンスを最適化するためのバックテスト手順についても案内します。最後に、この戦略が持つ可能性と、今後の自動売買戦略への発展性について考察します。

この議論では、リアルタイムの市場データや取引口座情報の取得方法、さまざまな計算の実行、そしてその結果をカスタムパネルに表示する方法について探ります。これを実現するために、パネル作成を含むこれらすべての機能をカプセル化したAnalyticsPanelクラスの開発にさらに深く取り組みます。この取り組みは、モジュラー設計の原則とコード構造のベストプラクティスを用い、高度な機能を導入するNew Admin Panel EAの継続的な拡張の一環です。

この記事では、MQL5でプライスアクションインジケーターを構築する方法を学びます。具体的には、トレンド分析において重要なポイントである、安値(L)、高値(H)、安値切り上げ(HL)、高値更新(HH)、安値更新(LL)、高値切り下げ(LH)といった構造の把握に焦点を当てます。また、プレミアムゾーンとディスカウントゾーンの識別、50%リトレースメントレベルの表示、リスクリワード比に基づく利益目標の計算についても解説します。さらに、トレンド構造に基づいてエントリーポイント、ストップロス(SL)、テイクプロフィット(TP)の設定方法も扱います。

本記事では、ポートフォリオレベルの統計的アービトラージの基本的な概念を紹介します。数学の深い知識がない読者にも理解しやすく説明し、実際の運用を始めるためのコンセプトフレームワークを提案することを目的としています。記事には、動作するエキスパートアドバイザー(EA)と、1年間のバックテストに関する注記、再現用の設定ファイル（.iniファイル）も含まれています。

この記事では、ログを構造化され、スケーラブルな方法で保存するためにデータベースを使用する手法を取り上げます。基本的な概念、主要な操作、MQL5におけるデータベースハンドラの設定と実装を順を追って解説し、最後にその結果を検証し、このアプローチが最適化と効率的なモニタリングにどのように役立つかを明らかにします。

このディスカッションでは、New_Admin_Panel EAにおけるTradeManagementPanelの最新版について解説します。このアップデートでは、組み込みクラスを活用することで、ユーザーフレンドリーな取引管理インターフェイスを提供するようにパネルが強化されました。パネルには、新規ポジションのオープン用取引ボタンや、既存のポジションおよび指値注文の管理用コントロールが含まれています。特に注目すべき機能は、インターフェイス上から直接ストップロス(SL)やテイクプロフィット(TP)を設定できるリスク管理機能が統合された点です。このアップデートにより、大規模なプログラムにおけるコードの整理が改善され、端末上では複雑になりがちな注文管理ツールへのアクセスが簡素化されました。

MQL5の取引システムにおけるメモリ使用を最適化するための実践的なテクニックを紹介します。効率的で安定性が高く、高速に動作するエキスパートアドバイザー(EA)やインジケーターの構築方法を学びましょう。MQL5でのメモリの仕組み、システムを遅くしたり不安定にしたりする一般的な落とし穴、そして、最も重要なこととして、それらを解決する方法について詳しく解説します。

MAとストキャスティクスを使用したDDPGに関する前回の記事に引き続き、今回は、DDPGの実装に欠かせない他の重要な強化学習クラスを検証していきます。主にPythonでコーディングしていますが、最終的には訓練済みネットワークをONNX形式でエクスポートし、MQL5に組み込んでウィザードで構築したエキスパートアドバイザー(EA)のリソースとして統合します。

この記事では、三尊天井(Head and Shoulders)パターンの検出と売買をMQL5で自動化します。その構造を分析し、検出および取引をおこなうエキスパートアドバイザー(EA)を実装し、バックテストでその結果を検証します。このプロセスを通じて、改良の余地を残しつつも実用的な取引アルゴリズムが明らかになります。

移動平均とストキャスティクスはよく使われるインジケーターで、前回の記事ではこの2つの組み合わせパターンを教師あり学習ネットワークで分析して、どのパターンが使えそうかを確認しました。今回はそこから一歩進めて、訓練済みネットワークに強化学習を組み合わせたらパフォーマンスにどんな影響があるかを見ていきます。テスト期間はかなり短いので、その点は踏まえておいてください。とはいえ、今回もMQL5ウィザードのおかげで、コード量はかなり少なくて済んでいます。