MQL4とMQL5のプログラム記事
取引戦略をプログラミングするためのMQL5言語を、ほとんどがコミュニティメンバーによって書かれた数多くの公開記事で学びます。記事は統合、テスター、取引戦略等のカテゴリに分けられていて、プログラミングに関連する疑問への解答を素早く見つけることができます。
新着記事をフォローして、フォーラムでディスカッションしてください。
新しい記事を追加
取引の機会を逃しています。
- 無料取引アプリ
- 8千を超えるシグナルをコピー
- 金融ニュースで金融マーケットを探索
MQL5での行列およびベクトル演算
行列とベクトルがMQL5に導入され、数学的な解決策による効率的な操作が可能になりました。これらの新しい型は、数学表記に近い簡潔でわかりやすいコードを作成するための組み込みメソッドを提供します。配列は広範な機能を提供しますが、行列の方がはるかに効率的である場合が多くあります。
Bulls Powerによる取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事へようこそ。この新しい記事では、Bulls Power（ブルパワー ）テクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学びます。
DoEasy-コントロール（第15部）：TabControl WinFormsオブジェクト — 複数行のタブヘッダー、タブ処理メソッド
この記事では、TabControl WinFormオブジェクトの作業を続けます。タブフィールドオブジェクトクラスを作成して複数の行にタブヘッダーを配置できるようにし、オブジェクトタブを処理するメソッドを追加します。
ニューラルネットワークが簡単に（第24部）：転移学習用ツールの改善
前回の記事では、ニューラルネットワークのアーキテクチャを作成および編集するためのツールを作成しました。今日はこのツールでの作業を続けて、より使いやすくします。これは、私たちのトピックから一歩離れていると思われるかもしれませんが、うまく整理されたワークスペースは、結果を達成する上で重要な役割を果たすと思われないでしょうか。
Bears Powerによる取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事へようこそ。この新しい記事では、Bears Power（ベアーパワー）テクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学びます。
DoEasy-コントロール（第14部）：グラフィック要素に名前を付けるための新しいアルゴリズム。TabControl WinFormsオブジェクトへの作業の継続
この記事では、カスタムグラフィックを構築するためのすべてのグラフィック要素に名前を付けるための新しいアルゴリズムを作成し、TabControl WinFormsオブジェクトの開発を継続する予定です。
データサイエンスと機械学習—ニューラルネットワーク（第01回）：フィードフォワードニューラルネットワークの解明
ニューラルネットワークの背後にある操作全体は、多くの人に気に入られていますが、ほとんどの人に理解されていません。この記事では、フィードフォワード型の多層知覚の密室の背後にあるすべてを平易な言葉で説明しようとします。
ニューラルネットワークが簡単に（第23部）：転移学習用ツールの構築
転移学習については当連載ですでに何度も言及していますが、これはただの言及でした。この記事では、このギャップを埋めて、転移学習の詳しい調査を提案します。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第27部）：未来に向かって(II)
チャート上直接の発注システムをより完全にしましょう。この記事では、発注システムを修正する方法、またはより直感的にする方法を示します。
勢力指数による取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法についての連載の新しい記事へようこそ。今回は、新しく、勢力指数(Force Index)テクニカル指標と、この指標を使った取引システムの作り方についてご紹介します。
オブジェクトを使用して複雑な指標を簡単に
この記事では、複数のプロットやバッファを扱ったり複数のソースからのデータを組み合わせたりするときに発生する問題を回避しながら、複雑な指標を作成する方法を紹介します。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第26部）：未来に向かって(I)
今日は、発注システムを次のレベルに引き上げます。ただしその前に、いくつかの問題を解決する必要があります。ここで、どのように働きたいか、取引日に何をするかに関連するいくつかの質問があります。
DoEasy-コントロール（第13部）：WinFormsオブジェクトのマウスによる操作の最適化、TabControl WinFormsオブジェクトの開発開始
今回は、マウスカーソルを離した後のWinFormsオブジェクトの外観の処理を修正および最適化して、TabControl WinFormsオブジェクトの開発を開始します。
チャイキンオシレーター(Chaikin Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事にようこそ。この新しい記事を通して、チャイキンオシレーター指標による取引システムを設計する方法を学びます。
ニューラルネットワークが簡単に（第22部）：回帰モデルの教師なし学習
モデルと教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。今回は、回帰モデルの学習に適用した場合のオートエンコーダの特徴について提案します。
データサイエンスと機械学習（第06回）：勾配降下法
勾配降下法は、ニューラルネットワークや多くの機械学習アルゴリズムの訓練において重要な役割を果たします。これは、その印象的な成果にもかかわらず、迅速でインテリジェントなアルゴリズムであり、多くのデータサイエンティストによっていまだに誤解されています。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第25部）：システムの堅牢性の提供(II)
この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)のパフォーマンスを仕上げます。長くなるのでご準備ください。EAを信頼できるものにするために、まず取引システムの一部でないコードをすべて削除します。
ニューラルネットワークが簡単に（第21部）：変分オートエンコーダ(Variational autoencoder、VAE)
前回の記事で、オートエンコーダアルゴリズムについて学びました。他のアルゴリズム同様、このアルゴリズムには長所と短所があります。元の実装では、オートエンコーダは、訓練標本からオブジェクトを可能な限り分離するために使用されます。今回はその短所への対処法についてお話します。
DoEasy-コントロール（第12部）：基本リストオブジェクト、ListBoxおよびButtonListBox WinFormsオブジェクト
この記事では、WinFormsオブジェクトリストの基本オブジェクトと、2つの新しいオブジェクトを作成します。ListBoxとButtonListBoxです。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第24部）：システムの堅牢性の提供(I)
この記事では、堅牢で安全な使用を保証するために、システムの信頼性を高めます。望ましい堅牢性を実現する方法の1つは、コードを可能な限り再利用して、常にさまざまな場合にテストされるようにすることです。しかし、これは方法の1つにすぎません。もう1つは、OOPを使用することです。
標準偏差による取引システムの設計方法を学ぶ
これは、MetaTrader 5取引プラットフォームで最も人気のあるテクニカル指標による取引システムの設計方法に関する連載の新しい記事です。この新しい記事では、標準偏差指標による取引システムの設計方法を学びます。
DoEasy-コントロール（第11部）：WinFormsオブジェクト—グループ、CheckedListBox WinFormsオブジェクト
この記事では、WinFormsオブジェクトのグループ化と、CheckBoxオブジェクトリストオブジェクトの作成について検討します。
価格変動モデルとその主な規定（第2回）。価格場の確率的発展方程式と観測されたランダムウォークの発生
この記事では、確率的な価格場の発展方程式と、今後の価格高騰の基準について考察しています。また、チャート上での価格値の本質と、そのランダムウォークが発生するメカニズムも明らかにします。
ニューラルネットワークの実験（第2回）：スマートなニューラルネットワークの最適化
この記事では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5を使用します。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第23部）：新規受注システム(IV)
受注システムをより柔軟にします。ここでは、コードをより柔軟にする変更を検討して、ポジションストップレベルをより迅速に変更できるようにします。
DoEasy-コントロール（第10部）：WinFormsオブジェクト - インターフェイスのアニメーション化
ユーザーやオブジェクトとのオブジェクト対話機能を実装して、グラフィカルインターフェイスをアニメーション化するときが来ました。より複雑なオブジェクトを正しく動作させるためにも、新しい機能が必要になります。
ニューラルネットワークが簡単に（第20部）：オートエンコーダ
教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。読者の中には、最近の記事とニューラルネットワークの話題の関連性について疑問を持つ人もいるかもしれません。この新しい記事では、ニューラルネットワークの研究に戻ります。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第02回）：コホネンマップ
この連載では、MQL5ウィザードがトレーダーの主力であるべきことを示します。なぜでしょうか。MQL5ウィザードを使用すれば、新しいアイデアを組み立てることで時間を節約できるだけでなく、コーディングの重複によるミスを大幅に減らすことができるため、最終的に、取引の哲学のいくつかの重要な分野にエネルギーを注ぐことができるからです。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第22部）：新規受注システム(V)
今日は、新しい受注システムの開発を進めていきます。新しいシステムを導入するのはそう簡単なことではありません。プロセスが非常に複雑になるような問題がしばしば発生します。このような問題が発生したときは、一度立ち止まって、自分たちの進むべき方向を再分析しなければなりません。
ウィリアムズPRによる取引システムの設計方法を学ぶ
MetaTrader 5で使用される最も人気のあるテクニカル指標によってMQL5で取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事です。今回は、ウィリアムズの%R指標による取引システムの設計方法について学びます。
ニューラルネットワークが簡単に（第19部）：MQL5を使用したアソシエーションルール
アソシエーションルールの検討を続けます。前回の記事では、このタイプの問題の理論的側面について説明しました。この記事では、MQL5を使用したFPGrowthメソッドの実装を紹介します。また、実装したソリューションを実際のデータを使用してテストします。
DoEasy-コントロール（第9部）：WinFormsオブジェクトメソッド、RadioButtonおよびButtonコントロールの再配置
この記事では、WinFormsオブジェクトクラスメソッドの名前を修正し、ButtonおよびRadioButton WinFormsオブジェクトを作成します。
一目均衡表による取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のある指標の取引システムを設計する方法についての連載の新しい記事です。今回は一目均衡表とこの指標によって取引システムを設計する方法について説明します。
ニューラルネットワークが簡単に（第18部）：アソシエーションルール
この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。
データサイエンスと機械学習（第05回）：決定木
決定木は、人間の思考方法を模倣してデータを分類します。木を作り、それを使ってデータを分類・予測する方法を見てみましょう。決定木アルゴリズムの主な目的は、不純物を含むデータを純粋なノードまたはそれに近いノードに分離することです。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第01回）：回帰分析
今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合（意識的かどうかにかかわらず...）新しいアイデアを探し、試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。トレーダーの時間とミスを避ける必要性は明らかに重視されます。この連載では、MQL5ウィザードがトレーダーの主力であるべきであることを示します。なぜでしょうか。MQL5ウィザードを使用すれば、新しいアイデアを組み立てることで時間を節約できるだけでなく、コーディングの重複によるミスを大幅に減らすことができるため、最終的に、取引の哲学のいくつかの重要な分野にエネルギーを注ぐことができるからです。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第21部）：新規受注システム(IV)
まだ完成していないものの、ようやくビジュアルなシステムが動き出します。ここでは主な変更を完成します。かなりの数になりますが、どれも必要なものばかりです。全体的にはなかなか面白いものになりそうです。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第20部）：新規受注システム(III)
新しい受注システムの導入を継続します。このようなシステムを作るには、MQL5を使いこなすだけでなく、MetaTrader 5プラットフォームが実際にどのように機能し、どのようなリソースを提供しているかを理解することが必要です。