MQL5.community開発履歴

CFTCデータのマイニングを試み、Pythonを通じてCOTおよびTFFレポートをダウンロードし、これらをMetaTrader 5の相場データおよびAIモデルと統合して、予測を得てみましょう。FX市場におけるCOTレポートとは何でしょうか。また、COTおよびTFFレポートをどのように予測に活用するのでしょうか。

中央銀行のバランスシートデータを分析することで、外国為替市場全体と主要通貨におけるグローバル流動性の姿を把握できます。米連邦準備制度(Fed)、欧州中央銀行(ECB)、日銀(BOJ)、および中国人民銀行(PBoC)のデータを統合し、複合インデックスを作成し、機械学習を用いて隠れたパターンを明らかにします。このアプローチは、ファンダメンタル分析とテクニカル分析を組み合わせることで、生データを実際の取引シグナルへと変換します。

テキストをチャート上に表示する必要がある場合は、Comment()関数を使用できます。しかし、この関数の機能には多くの制限があります。そこで本記事では、独自コンポーネントとして、複数行テキストの表示、柔軟なフォント設定、さらに、画面全体を占めるスクロール機能対応ダイアログウィンドウを作成します。

OAuth 2.0の認可コードフローを使用してAndroidアプリに[Sign in with MQL5]を追加する方法を学びます。このガイドでは、アプリ登録、エンドポイント、リダイレクトURI、カスタムタブ、ディープリンク処理、およびHTTPS経由で認可コードをアクセストークンに交換するPHPバックエンドについて説明します。実際のMQL5ユーザーを認証し、ランクやレピュテーションなどのプロファイルデータにアクセスできるようになります。

MQL5における外国為替市場向け古典的CAPMモデルの適用を扱います。本インジケータは、ヒストリカルボラティリティに基づいて期待リターンとリスクプレミアムを算出します。インジケータ値は相場の天井圏や底値圏で上昇し、資産価格決定の基本原理を反映します。リスクリワード比の変化をリアルタイムで考慮しながら、逆張り戦略および順張り戦略に活用できます。本記事では、その数学的背景と技術的な実装方法について詳しく解説します。

MQL5プログラミング言語を用いて、原資産をベースにしたオプションのエミュレーション手法のバリエーションを解説します。選択したアプローチの長所と短所を、MOEX（モスクワ取引所）のFORTS先物市場およびBybit暗号資産取引所を例に、実際の取引所オプションと比較します。

MetaTrader 5向けに、第一原理から非リペイントのSupertrendを構築します。本実装では、ボラティリティ計算にiATRハンドルとCopyBufferを使用し、SetIndexBufferによってバッファをバインドします。また、プロット設定はPlotIndexSetIntegerを用いて構成し、DRAWCOLORCANDLESと2本のラインバンドによる描画をおこないます。ロジックは確定足のみに基づいて更新され、EMPTY_VALUE を使用して非アクティブなバンドを抑制します。さらに、atrPeriodおよびatrMultiplierの入力パラメータを公開し、調整可能な設計としています。これにより、戦略およびシグナル用途のために内部バッファが明確にドキュメント化された、クリーンでEA対応のオーバーレイ型インジケータが得られます。

流動性ゾーンの広がりとブレイクアウトレンジの大きさは、リテストが発生する確率に大きな影響を与える重要な変数です。本ディスカッションでは、これらの比率を組み込んだインジケータを開発するための完全なプロセスについて解説します。

カスタムMT5インジケーターを作成し、全ディール履歴を処理して、開始残高、残高、エクイティ、および含み損益を連続曲線として描画します。このインジケーターはバーごとに更新され、複数銘柄にまたがるポジションを追跡し、ローカルキャッシュを利用することで外部依存を回避します。これを使用することで、エクイティと残高の乖離、実現損益と含み損益の関係、そしてリスクを取ったタイミングを分析できます。

流動性ゾーンは一般的に、価格がそのゾーンへ戻ってリテストするのを待つことで取引されます。この際、これらの領域内に指値注文を配置する手法がよく用いられます。本記事では、MQL5を用いてこのコンセプトを具体化し、こうしたゾーンをどのようにプログラム的に識別できるか、そしてリスク管理をどのように体系的に適用できるかを示します。流動性ベースの取引ロジックとその実装について、実践と理論の両面から解説していきます。

前回の記事で紹介した市場状態分類モジュールに続き、本稿ではコンプレッションゾーンの検出および評価をおこなうコアロジックの実装に焦点を当てます。本記事では、価格そのもののプライスアクションのみを用いて市場の持ち合い状態を分析する、レンジ収縮検出および成熟度評価システムをMQL5で実装する方法を解説します。

MetaTrader 5とBinanceの間に実用的な橋渡しを構築します。WebRequestを使用して30分足のデータ(kline)を取得し、JSONからOHLCおよび時刻データを抽出したうえで、確定済みのローソク足のみを使用して強気の包み足パターンを確認します。その後、クエリ文字列を組み立て、HMAC-SHA256署名を計算し、X-MBX-APIKEYを追加して認証済み注文を送信します。これにより、データ取得から注文執行までを網羅した、分かりやすいエンドツーエンドのEAワークフローを実現できます。

MQL5 Canvasダッシュボードを高度な視覚効果で強化します。具体的には、フォグオーバーレイ/ja/ため/ja/ぼかしグラデーション、ヘッダー/ja/影描画、そしてより滑らかな線や曲線を実現するアンチエイリアス描画を追加します。また、チャート/ja/ズームスケールに干渉しない滑らかなマウスホイールスクロールもテキストパネルに実装し、機能面でも改良を加えます。

幅優先探索(BFS)はレベル順トラバーサルを用い、価格スイングを時間/ja/経過とともに進化する有向グラフとして市場構造をモデル化します。過去/ja/ローソク足またはセッションを階層ごとに分析することで、BFSはより直近/ja/価格挙動を優先しつつ、より長期/ja/市場文脈も反映します。

ラリー・ウィリアムズ/ja/短期取引パターンに関する実証研究です。定番/ja/パターンをMQL5で自動化し、実際/ja/市場データでテストし、そ/ja/一貫性、収益性、および実運用上/ja/有用性を評価します。