MQL5.community開発履歴

年末が近づくと、多くの長期トレーダーは市場の過去を振り返り、その動きや傾向を分析して、将来の動向を予測しようとします。この記事では、MQL5を用いて長期エントリーの監視をおこなうエキスパートアドバイザー(EA)の開発について解説します。手動取引や自動監視システムの不在によって、長期的な取引チャンスを逃してしまうという課題に取り組むことが本稿の目的です。今回は、特に取引量の多い通貨ペアの一つを例に挙げ、効果的な戦略を立案しながらソリューションを構築していきます。

この記事では、出来高ベースの指標であるチャイキンマネーフロー(CMF)の構築方法、計算方法、使用方法を説明した上で、その概要を説明します。カスタムインジケーターの構築方法を理解します。使用できるいくつかの簡単な戦略を共有し、それらをテストしてどれが優れているかを理解します。

この記事では、取引ログ、CSVの処理、外部データの統合など、MQL5における基本的なファイル操作テクニックに焦点を当て、概念的な理解と実践的なコーディングガイドの両面から解説します。読者は、カスタムCSVインポート用のクラスを段階的に構築する方法を学び、実践的なスキルを身につけることができます。

この記事では、IDに基づいて個々のニュースイベントをフィルターする関数を実装します。さらに、以前のSQLクエリを改善し、追加情報が提供されたり、クエリの実行時間が短縮されるようになります。さらに、これまでの記事で作成したコードを機能的なものにします。

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。

この記事では、一目均衡表とオーサムオシレーター(Awesome Oscillator)を活用し、「雲抜け戦略」を自動化するエキスパートアドバイザー（EA）を作成します。インジケーターハンドルの初期化、ブレイクアウト条件の検出、自動売買におけるエントリーおよびエグジットの実装手順について、段階的に解説します。さらに、トレーリングストップやポジション管理ロジックを組み込むことで、EAのパフォーマンスと市場適応力を高める方法にも触れます。

今日は私たちと一緒にUSDJPYペアを中心とした取引戦略の構築に挑戦するしましょう。日足のローソク足パターンは、潜在的により強い動きがあるため、日足パターンで形成されるローソク足パターンを取引します。私たちの当初の戦略は利益を生み、これにより獲得した資本を保護するために、戦略を継続的に改良し、安全性をさらに高める努力を続けることができました。

市場の方向性を判断するのは簡単ですが、いつエントリーするかを知るのは難しい場合があります。連載「プライスアクション分析ツールキットの開発」の一環として、エントリーポイント、テイクプロフィットレベル、ストップロスの配置を提供する別のツールを紹介できることを嬉しく思います。これを実現するために、MQL5プログラミング言語を利用しました。この記事では、各ステップについて詳しく見ていきましょう。

この記事では、MQL5における複数のアンサンブル学習手法の実装を紹介し、それらの手法がさまざまな状況下でどの程度有効かを検証します。

MQL5で収益性の高いブレイクアウト取引戦略を構築する挑戦に、ぜひご参加ください。EURUSDペアを選択し、時間枠で価格ブレイクアウトを取引しましたが、私たちのシステムでは偽のブレイクアウトと真のトレンドの始まりを区別するのが難しかったです。そこで、損失を最小限に抑えながら利益を増やすことを目的としたフィルターをシステムに組み込みました。最終的にはシステムを収益性の高いものにし、誤ったブレイクアウトに対する耐性を高めることに成功しました。

強化型トレンド確認手法は、プライスアクション、出来高分析、そして機械学習を組み合わせることで、真の市場動向を見極めることを目的としています。この手法では、取引を検証するために、価格のブレイクアウトと平均比50％以上の出来高急増という2つの条件を満たす必要があります。さらに、追加の確認手段としてLSTMニューラルネットワークを活用します。システムはATR (Average True Range)に基づいたポジションサイズ設定と動的リスク管理を採用しており、誤ったシグナルを排除しつつ、多様な市場環境に柔軟に対応できる設計となっています。