MQL5.community開発履歴

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。