MQL5.comのプログラミング記事

DQN (Deep-Q-Network)は強化学習アルゴリズムであり、機械学習モジュールの学習プロセスにおいて、次のQ値と理想的な行動を予測する際にニューラルネットワークを関与させます。別の強化学習アルゴリズムであるQ学習についてはすでに検討しました。そこでこの記事では、強化学習で訓練されたMLPが、カスタムシグナルクラス内でどのように使用できるかを示すもう1つの例を紹介します。

本日のディスカッションでは、AIモデルがどの時間枠で最高のパフォーマンスを発揮するかを明らかにするため、多時間枠分析の戦略を検討します。この分析により、EURUSDペアにおいて月次および時間足の時間枠が比較的誤差の少ないモデルを生成することが分かりました。この結果を活用し、月次時間枠でAIによる予測を行い、時間枠で取引を実行するアルゴリズムを作成しました。

この記事では、TelegramコマンドをMQL5と統合して、取引チャートへのインジケーターの追加を自動化する方法について解説します。ユーザーからのコマンドを解析し、MQL5で実行し、インジケーターベースの取引を円滑におこなうためのシステムをテストするプロセスについて説明します。

本記事は、テクニカル分析とディープラーニング（深層学習）予測を融合した自動取引用エキスパートアドバイザー(EA)の開発に焦点を当てます。

本日の議論では、セントルイス連邦準備銀行の広義のドル指数に関する代替日次データとその他のマクロ経済指標の集合を使用して、EURUSDの将来の為替レートを予測しました。残念ながら、データはほぼ完璧な相関関係にあるように見えますが、モデルの精度において際立った向上は実現できず、投資家は代わりに通常の市場相場を使用した方がよい可能性があることを示唆している可能性があります。

MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成しましょう。HTTP POST経由で取引データを同期し、HTTPリクエストを使用して取得する方法を学習します。最終的には、取引を効果的かつ効率的に追跡するのに役立つ取引ジャーナルが手に入ります。

本稿では、株式市場予測における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の動的統合を探求します。CNNのパターン抽出能力と、RNNの逐次データ処理能力を活用します。この強力な組み合わせが、取引アルゴリズムの精度と効率をどのように高めることができるかを見てみましょう。

この記事の最初の部分では、化学反応の世界に飛び込み、最適化への新しいアプローチを発見します。化学反応最適化(CRO)は、熱力学の法則から導き出された原理を使用して効率的な結果をもたらします。この革新的な方法の基礎となった分解、合成、その他の化学プロセスの秘密を明らかにします。

今日は、MQL5を使って複数の戦略をエキスパートアドバイザー(EA)に組み込む可能性を探ります。EAは、指標やスクリプトよりも幅広い機能を提供し、変化する市場環境に適応できる、より洗練された取引アプローチを可能にします。詳しくは、この記事のディスカッションをご覧ください。

本稿では、時系列予測において2つのブロック（周波数と時間）の結果を適応的に組み合わせるATFNetモデルのアプローチの実装を継続します。

問題解決は、MQL5でのプログラミングのような複雑なスキルを習得するための簡潔なルーチンを確立することができます。このアプローチでは、問題解決に集中しながら、同時にスキルアップを図ることができます。問題に取り組めば取り組むほど、高度な専門知識が脳に伝達されます。個人的には、デバッグはプログラミングをマスターするための最も効果的な方法だと思っています。今日は、コードクリーニングのプロセスを紹介し、乱雑なプログラムをクリーンで機能的なものに変えるための最善のテクニックについて解説します。この記事を読んで、貴重な洞察を発見してください。

ここでは、取引エントリを分析するために取引の印刷画面のアンロードを簡素化するスクリプトをゼロから開発します。単一の取引に関するすべての必要な情報は、異なる時間枠を描画する機能を備えた1つのチャートに便利に表示されます。

今回は、あまり理解されていない重要なトピックを取り上げます。「カスタムイベント」です。これは危険です。これらの要素の長所と短所を解説します。このトピックは、MQL5やその他の言語でプロのプログラマーになりたい人にとって重要な鍵となります。ここではMQL5とMetaTrader 5に焦点を当てます。

この記事では、信頼性と安定性のある操作を確保するために、マウスポインタを変更してコントロール指標との対話を有効にします。

ポートフォリオのリターンを最大化するために、AIを活用してポジションサイジングと注文数量を最適化する方法について解説します。本稿では、アルゴリズムを用いて最適なポートフォリオを特定し、期待リターンやリスク許容度に応じてポートフォリオを調整する手法を紹介します。このプロセスでは、SciPyライブラリやMQL5言語を活用し、保有中のすべてのデータを基に、最適かつ分散化されたポートフォリオを構築します。

このMetaTrader 5エキスパートアドバイザー(EA)は、高度なリスク管理を備えたスキャルピングオーダーフロー戦略を実装しています。複数のテクニカル指標を使用し、オーダーフローの不均衡に基づいて取引機会を特定します。バックテストは潜在的な収益性を示しているが、特にリスク管理と取引結果の比率において、さらなる最適化の必要性を強調しています。経験豊富なトレーダーに適していますが、本番運用の前に十分なテストと理解が必要です。

この記事では、HTTPプロトコルの基礎について、主なメソッド（GET、POST、PUT、DELETE）、ステータスコード、URLの構造について説明します。さらに、HTTPリクエストにおけるURLとクエリパラメータの操作を容易にするCQueryParamとCURLクラスによるConexxusライブラリの構築の始まりも紹介します。

本日は、自らの失敗から学習するAI搭載の取引アプリケーションの構築方法について解説します。特に、「スタッキング」と呼ばれる手法を紹介します。この手法では、2つのモデルを組み合わせて1つの予測をおこないます。1つ目のモデルは通常、性能が比較的低い学習者であり、2つ目のモデルはその学習者の残差を学習する、より高性能なモデルです。目標は、これらのモデルをアンサンブルとして統合することで、より高精度な予測を実現することです。

パラボリックSAR (Stop-and-Reversal)は、トレンドの確認と終了点を示す指標です。トレンドの見極めが遅れるため、その主な目的は、ポジションのトレーリングストップロスを位置づけることです。ウィザードで組み立てられるエキスパートアドバイザー(EA)のカスタムシグナルクラスを活用して、本当にEAのシグナルとして使えるかどうか調べてみました。

macOS上のMetaTrader 4取引プラットフォーム用の特別なインストーラーを提供します。これは、アプリケーションをネイティブにインストールできる本格的なウィザードです。インストーラーは、システムの識別、最新のWineバージョンのダウンロードとインストール、設定の適用、その後のMetaTraderのインストールまで、すべての手順を自動で実行します。インストールが完了すると、すぐにプラットフォームを使用できます。

RSIは、モメンタムオシレーターとして人気があり、最近の価格変動のペースと大きさを測定し、証券価格の過大評価と過小評価の状況を評価します。スピードと大きさに関するこれらの洞察は、反転ポイントを定義する上で鍵となります。このオシレーターを別のカスタムシグナルクラスで動作させ、そのシグナルの特徴を調べてみましょう。まず、ボリンジャーバンドについてのまとめから始めます。

シカゴオプション取引所(CBOE)が提供する代替デー タを分析し、XAUEUR 銘柄を予測する際のディープニューラルネットワークの精度を向上させます。

この連載では、よく知られた取引戦略を再検討し、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、FTSE100について調べ、指数を構成する個別銘柄の一部を使って指数の予測を試みます。

自動最適化の第１段階はすでに実装されています。いくつかの基準に従ってさまざま銘柄と時間枠の最適化を実行し、各パスの結果に関する情報をデータベースに保存します。ここで、最初の段階で見つかったものから最適なパラメータセットのグループを選択します。

この記事では、キーナビゲーションを使用してチャート上でポジションと取引を直接便利に表示するためのシンプルなツールを作成します。トレーダーは個々の取引を視覚的に調べ、取引結果に関するすべての情報をその場で受け取ることができるようになります。

この記事では相関分析の古典的なツールについて考察します。簡潔な理論的背景と、ピアソンのカイ二乗独立性検定および相関比の実践的な実装に重点が置かれています。

ここでは、ACSアルゴリズムの進化、つまり収束特性とアルゴリズムの効率性を向上させることを目的とした3つの変更について検討します。主要な最適化アルゴリズムの1つを変換します。行列の修正から母集団形成に関する革新的なアプローチまでをカバーします。

FreDF法の著者は、周波数領域と時間領域を組み合わせた予測の利点を実験的に確認しました。しかし、重みハイパーパラメータの使用は、非定常時系列には最適ではありません。この記事では、周波数領域と時間領域における予測の適応的組み合わせの方法について学びます。

この記事では、MQL5プログラミングの分野で最も難解な問題の1つである、チャートIDを正しく取得する方法と、オブジェクトがチャートにプロットされない場合がある理由について解説します。ここで提供される資料は教育目的のみに使用されるべきです。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閲覧することは避けてください。

周波数領域における時系列の分析と予測を継続的に探求していきます。この記事では、これまでに学習した多くのアルゴリズムに追加できる、周波数領域でデータを予測する新しい方法について説明します。

このプロジェクトでは、ディープラーニングとテクニカル分析の融合を探求し、FXの取引戦略を検証します。EUR/USDの動きを予測するために、PSAR、SMA、RSIのような伝統的な指標とともにONNXモデルを採用し、迅速な実験のためにPythonスクリプトを使用します。MetaTrader 5のスクリプトは、この戦略をライブ環境に導入し、ヒストリカルデータとテクニカル分析を使用して、情報に基づいた取引決定をおこないます。バックテストの結果は、積極的な利益追求よりもリスク管理と着実な成長に重点を置いた、慎重かつ一貫したアプローチを示しています。

この記事では、MQL5を使用して、取引管理パネルのグラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)を視覚的にスタイル設定することに焦点を当てます。MQL5で利用できるさまざまなテクニックと機能について説明します。これらのテクニックと機能により、インターフェイスのカスタマイズと最適化が可能になり、魅力的な外観を維持しながらトレーダーのニーズを満たすことができます。

エキスパートアドバイザー(EA)のためのMQL5の自動最適化のためのステップバイステップガイド。堅牢な最適化ロジック、パラメーター選択のベストプラクティス、バックテストを通じた戦略の再構築方法について解説します。さらに、ウォークフォワード最適化などの高レベルな手法を紹介し、取引アプローチの強化を目指します。

以前の記事で発表されたこれら3つの例にディープラーニング(DL)を加え、以前の結果と比較します。目的は、他のEAにディープラーニングを追加する方法を学ぶことです。

この記事では、インタラクティブなインラインボタンをMQL5エキスパートアドバイザー(EA)に統合し、Telegram経由でリアルタイムにコントロールできるようにします。各ボタンを押すたびに特定のアクションがトリガーされ、ユーザーにレスポンスが返されます。また、Telegramメッセージやコールバッククエリを効率的に処理するための関数もモジュール化します。

ボリンジャーバンドは、多くのトレーダーが手動で取引を発注し、決済するために使用する、非常に一般的なエンベロープ指標です。この指標が生成する可能性のあるシグナルをできるだけ多く検討し、ウィザードで組み立てたエキスパートアドバイザー(EA)でどのように使用できるかを見ていきます。

この記事では、以前作成した管理パネルの応答性を強化します。さらに、取引シグナルの文脈におけるクイックメッセージングの重要性についても検討します。

この記事は、MQL5でHTTPリクエストを容易にするための「Connexus」と呼ばれるライブラリの開発シリーズの始まりです。このプロジェクトの目標は、エンドユーザーにこの機会を提供し、このヘルパーライブラリーの使い方を示すことです。学習を容易にし、将来の発展の可能性を提供するために、できるだけシンプルにすることを意図しました。