MQL5.comのプログラミング記事

この記事では、ジョン・ナッシュのゲーム理論、特にナッシュ均衡の取引への応用について詳しく掘り下げます。トレーダーがPythonスクリプトとMetaTrader 5を活用し、ナッシュの原理を利用して市場の非効率性を特定し、活用する方法について解説します。また、この記事では、隠れマルコフモデル（HMM）や統計分析の利用を含むこれらの戦略を実行するためのステップバイステップのガイドを提供し、取引パフォーマンスの向上を目指します。

この記事では、チャートのスクリーンショットを画像データとしてエンコードし、HTTPリクエストを通じてTelegramチャットに送信するMQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を作成します。この画像のエンコードと送信の統合によって、既存のMQL5-Telegramシステムが強化され、Telegram上で直接視覚的な取引洞察を提供できるようになります。

この記事では、MQL5を使用してパラボリックSAR戦略を基にした取引戦略を自動化する方法について説明します。効果的なエキスパートアドバイザー(EA)を創り出します。このEAは、パラボリックSAR指標によって識別されたトレンドに基づいて取引を実行します。

ダイナミックマルチペアEAは、相関戦略と逆相関戦略の両方を活用し、取引パフォーマンスの最適化を図ります。リアルタイムの市場データを分析することで、通貨ペア間の相関関係や逆相関関係を特定し、それらを取引に活かします。

独立したEAについて考えてみましょう。前回は、リスクとリターンのジオメトリを描くために独立したスクリプトと連携する、指標ベースのEAについて説明しました。今回は、すべての機能を1つのプログラムに統合したMQL5 EAのアーキテクチャについて解説します。

この記事では、システム管理者を対象に、プラットフォーム内で他のトレーダーと直接コミュニケーションを図るための、MetaTrader 5用メッセージングインターフェイスの作成について説明します。ソーシャルプラットフォームとMQL5との最近の統合により、さまざまなチャンネルに素早くシグナルをブロードキャストことができるようになりました。YESかNOのどちらかをクリックするだけで、送られてきたシグナルを検証できることをご想像ください。詳しくは本稿をご覧ください。

ガウス過程カーネルは正規分布の共分散関数であり、予測において役割を果たす可能性があります。MQL5のカスタムシグナルクラスで、このユニークなアルゴリズムを探求し、プライムエントリシグナルやエグジットシグナルとして活用できるかを検証しました。

本連載では、MQL5とデータ処理パッケージの統合について考察し、機械学習と予測分析の強力な組み合わせを深掘りします。MQL5と一般的な機械学習ライブラリをシームレスに接続することで、金融市場向けの高度な予測モデルを実現する方法を探ります。

正則化とは、ニューラルネットワークのさまざまな層全体に適用される離散的な重み付けに比例して、損失関数にペナルティを与える形式です。様々な正則化形式について、ウィザードで組み立てたEAを使ったテスト実行で、この正則化が持つ重要性を見てみます。

ビッグデータの世界では、取引戦略を向上させる可能性を秘めた数百万もの代替データセットが存在します。この連載では、最も有益な公共データセットを特定するお手伝いをします。

この連載では、古典的な戦略を再検討し、AIを使って改善できるかどうかを検証します。本日の記事では、人気の高い多時間枠分析という戦略を検証し、AIによって戦略が強化されるかどうかを判断します。

この連載では、古典的な戦略を再検討し、AIを使って戦略を改善できるかどうかを検証します。今日の記事では、複数の相関する証券をまとめて分析するという一般的な戦略について検討し、エキゾチックな通貨ペアであるUSDZAR（米ドル/南アフリカランド）に焦点を当てます。

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。

この連載では、最新のアルゴリズムを用いて古典的な取引戦略を分析し、AIによって戦略を改善できるかどうかを検証します。本日の記事では、SP500と米財務省中期証券との関係を活用した古典的な取引手法を再考します。

この記事では、ニュース取引エキスパートアドバイザー(EA)で、データベースに保存されている経済指標カレンダーに基づいて取引を開始します。さらに、EAのグラフィックを改善し、今後の経済指標カレンダーイベントに関するより適切な情報を表示する予定です。

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。

Pythonは、特に金融、データサイエンス、人工知能、機械学習の分野で多くの特徴を持つ、よく知られた人気のプログラミング言語です。また、Pythonは取引にも有効な強力なツールです。MQL5では、この強力な言語を統合して使用することで、目的を効果的に達成することができます。本記事では、Pythonの基本的な情報を学んだ後、MQL5でPythonを統合して使用する方法を紹介します。

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。

良いEAを得るためには、取引戦略の複数のインスタンスから優れたパラメータセットを選択する必要があります。これを実現するためには、さまざまな銘柄で最適化を行い、最良の結果を選ぶという手動のプロセスがあります。しかし、この作業をプログラムに任せ、より生産的な活動に専念したほうが効率的です。

この記事では、様々なトレーリングストップを簡単に作成するためのクラスと、トレーリングストップを任意のEAに接続する方法について説明します。

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。

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。

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。

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 5そのものを優れたアシスタントとして使うことができるので、非常に便利です。しかも、理解するのはそれほど難しくありません。

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。

研究者たちは、より正確な予測を得るために、しばしばモデルを複雑化します。しかし、その結果として、モデルの訓練やメンテナンスにかかるコストも増加します。この増大したコストは常に正当化されるのでしょうか。本記事では、シンプルで高速な線形モデルの特性を活かし、複雑なアーキテクチャを持つ最新モデルに匹敵する結果を示すアルゴリズムを紹介します。

この記事では、機械学習とテクニカル分析を組み合わせた、FX取引向けの高度なEAを紹介します。アップル株取引を中心に、適応的な最適化やリスク管理、複数の取引戦略を活用しています。バックテストでは、収益性が高い一方で、大きなドローダウンを伴う結果が得られており、さらなる改良の余地が示唆されています。

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。

この記事では、移動平均クロスオーバーシグナルをTelegramに送信するMQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。移動平均クロスオーバーから売買シグナルを生成し、MQL5で必要なコードを実装し、統合がシームレスに機能するようにするプロセスを詳しく説明します。その結果、リアルタイムの取引アラートをTelegramのグループチャットに直接提供するシステムが完成します。

この記事では、MQL5を使用してEAを作成し、Telegramに自動でメッセージを送信する方法を説明します。ボットのAPIトークンやチャットIDといった必要なパラメータを設定し、HTTP POSTリクエストを実行してメッセージを配信する流れを学びます。また、応答を処理し、万が一メッセージ送信が失敗した場合には、トラブルシューティングについても解説します。最終的には、MQL5を通じてTelegramにメッセージを送るボットを構築する手順をマスターします。

この記事では、AIモデルのパフォーマンスを向上させるために、最も適切で高品質なFXデータを選択するための重要な側面について深く掘り下げます。

バッチ正規化とは、ニューラルネットワークのような機械学習アルゴリズムに投入するデータの前処理です。これは、アルゴリズムが使用する活性化の種類を常に意識しながらおこなわれます。そこで、エキスパートアドバイザー(EA)を使って、そのメリットを享受するためのさまざまなアプローチを探ります。

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。

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。

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。

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。

ボリンジャーバンド売買戦略に基づくMQL5での自動売買アルゴリズム実装のためのステップごとのガイドです。トレーダーに役立つEAの作成に基づく詳細なチュートリアルです。

統合により、MQL5から生の財務データをJupyter Labのようなデータ処理パッケージにインポートし、統計テストを含む高度な分析をおこなうシームレスなワークフローが実現します。

今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整（ファインチューニング）し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。