MQL4とMQL5のプログラム記事

Soft Actor Criticは、Actorネットワーク1つとCriticネットワーク2つ、合計3つのニューラルネットワークを用いる強化学習アルゴリズムです。これらのモデルは、CriticがActorネットワークの予測精度を高めるように設計された、いわばマスタースレーブの関係で連携します。本連載では、ONNXの導入も兼ねて、こうした概念を、ウィザード形式で構築されたエキスパートアドバイザー(EA)内のカスタムシグナルとしてどのように実装・活用できるかを探っていきます。

この記事では、MetaTrader 5とDiscordサーバーを統合し、どこからでもリアルタイムで取引通知を受信する方法について解説します。Discordへのアラート配信を有効にするための、MetaTrader 5側およびDiscord側の設定方法を詳しく説明します。また、このような通知ソリューションでWebRequestやWebhookを利用する際に生じるセキュリティ上の注意点についても取り上げます。

エクスポート可能なEX5関数を作成して、過去のポジションデータを効率的にクエリおよび保存する方法を解説します。このステップバイステップのガイドでは、直近にクローズされたポジションの主要なプロパティを取得するモジュールを開発し、HistoryManagement EX5ライブラリを拡張していきます。対象となるプロパティには、純利益、取引時間、ピップ単位でのストップロスやテイクプロフィット、利益値、その他多くの重要な情報が含まれます。

この記事では、ライブラリ内でログフォーマッターを作成し、適用する方法について詳しく解説します。フォーマッターの基本構造から実践的な実装例まで幅広く取り上げます。この記事を読み終える頃には、ライブラリ内でログを整形するために必要な知識を習得し、その裏側で何がどのように動作しているのかを理解できるようになります。

移動平均クロスオーバーは、私たちのコミュニティにおけるトレーダーの間で広く知られている戦略ですが、その基本的な仕組みは誕生以来ほとんど変化していません。本稿では、この戦略に存在する“遅延”を最小限に抑えることを目的とした、わずかながらも重要な改良について紹介します。元の戦略を愛用しているトレーダーの方々にも、今回ご紹介する洞察をもとに、戦略の見直しを検討していただければ幸いです。同一の期間を持つ2つの移動平均を使用することで、戦略の根本的な原則を損なうことなく、遅延を大幅に削減することが可能になります。

この記事では、MQL5を使ってZone Recovery RSI EAシステムを構築し、RSIシグナルによって取引を開始し、損失を管理するためのリカバリーストラテジーを実装します。取引エントリー、リカバリーロジック、ポジション管理を自動化するために、ZoneRecoveryクラスを作成します。この記事の最後では、EAのパフォーマンスを最適化し、その有効性を高めるためのバックテストの洞察を紹介します。

いくつかの概念は一見するとシンプルに思えるかもしれませんが、実際にそれを形にするのは想像以上に難しいことがあります。この記事では、平均回帰(Mean Reversion)戦略を用いて市場を巧みに分析するエキスパートアドバイザー(EA)の自動化に取り組んだ、革新的なアプローチをご紹介します。この魅力的な自動化プロセスの奥深さを、一緒に紐解いていきましょう。

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。

チャート上に表示された分析済みのメトリックを見るだけにとどまらず、Telegramとの統合によってブロードキャストを拡張するという、より広い視点へと移行しています。この機能強化により、Telegramアプリを通じて、重要な結果がモバイルデバイスに直接配信されるようになります。この記事では、この新たな取り組みを一緒に探っていきましょう。

連載第3回へようこそ。今回は、日足のトレンドに沿った最適なエントリーポイントを特定する戦略として、ダイバージェンスの活用について詳しく解説します。また、トレーリングストップロスに似た、しかし独自の機能を備えたカスタム利益ロック機構もご紹介します。さらに、Trend Constraint EAを高度化し、既存の取引条件を補完する形で新たなエントリー条件を追加します。今後も、MQL5を活用したアルゴリズム開発の実践的な応用方法を深掘りし、実際に使えるテクニックや洞察を継続的にお届けしていきます。

詳細なステップバイステップのアプローチで拡張履歴管理EX5ライブラリを作成し、MQL5を使用してクローズされたポジション、注文、取引履歴を取得、処理、分類、並べ替え、分析、管理する方法を学びます。

この記事では、プロジェクトベースのアプローチを使用してRSIベースのエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法に焦点を当て、MQL5の組み込みインジケーターの活用方法を紹介します。RSI値を取得して活用し、流動性スイープに対応し、チャートオブジェクトを使用して取引の視覚化を強化する方法を学びます。さらに、パーセンテージベースのリスク設定、リスク報酬比率の実装、利益確保のためのリスク修正など、効果的なリスク管理についても解説します。

数十年にわたり、トレーダーは破産リスクを最小限に抑えつつ長期的な資産成長を最大化する手法として、ケリー基準の公式を活用してきました。しかし、単一のバックテスト結果に基づいてケリー基準を盲目的に適用することは、個人トレーダーにとって非常に危険です。というのも、実際の取引では時間の経過とともに取引優位性が薄れ、過去の実績は将来の結果を保証するものではないからです。本記事では、Pythonによるモンテカルロシミュレーションの結果を取り入れ、MetaTrader 5上で1つ以上のエキスパートアドバイザー(EA)にケリー基準を現実的に適用するためのリスク配分アプローチを紹介します。

この記事では、ダッシュボードの制御を改善するために、通貨ペアフィルター、重要度レベル、時間フィルター、キャンセルオプションのボタンを作成します。これらのボタンは、ユーザーのアクションに動的に応答するようにプログラムされており、シームレスな操作を可能にします。また、ダッシュボードにリアルタイムの変更を反映するために、ユーザーの行動を自動化します。これにより、パネルの全体的な機能性、モビリティ、応答性が向上します。

CatBoostは、定常的な特徴量に基づいて意思決定をおこなうことに特化した、強力なツリーベースの機械学習モデルです。XGBoostやRandom Forestといった他のツリーベースモデルも、堅牢性、複雑なパターンへの対応力、そして高い解釈性といった点で共通した特長を備えています。これらのモデルは、特徴量分析からリスク管理に至るまで、幅広い分野で活用されています。本記事では、学習済みのCatBoostモデルを、従来型の移動平均クロスを用いたトレンドフォロー戦略のフィルターとして活用する手順を解説します。戦略構築の過程で直面しうる課題を取り上げながら、具体的な開発プロセスへの理解を深めることを目的としています。MetaTrader 5からのデータ取得、Pythonによる機械学習モデルの学習、そしてそれをMetaTrader 5のエキスパートアドバイザー(EA)へ統合するまでのワークフローをご紹介します。記事の終盤では、統計的検証を通じて戦略の有効性を確認し、現在のアプローチをもとにした今後の展望についても考察していきます。

今回は、MQL5と強力なデータ処理ツールを統合する高度なテクニックに焦点を当て、取引分析および意思決定を強化するためのビッグデータの効率的な活用方法を探ります。

今日は、管理パネルEAに統合された専用ウィンドウ内に、便利な取引メトリクスを組み込む方法について掘り下げていきます。本稿では、MQL5を活用して分析パネル(Analytics Panel)を開発する方法に焦点を当て、そのパネルが取引管理者にもたらすデータの価値について解説します。この開発プロセスは教育的意義が大きく、初心者・経験者を問わず開発者にとって有益な学びを提供します。この機能は、高度なソフトウェアツールを通じて取引マネージャーを支援する本連載の可能性を示す好例です。さらに、取引管理パネル(Trading Administrator Panel)の機能拡張の一環として、PieChartクラスとChartCanvasクラスの実装についても取り上げます。

この記事では、リアルタイムのニュース更新機能を実装することで、経済指標カレンダーダッシュボードを強化し、市場情報を常に最新かつ実用的な状態に保ちます。MQL5におけるライブデータ取得技術を統合し、ダッシュボード上のイベントを継続的に更新することで、インターフェイスの応答性を向上させます。このアップデートにより、ダッシュボードから最新の経済ニュースに直接アクセスでき、最新データに基づいて取引判断を最適化できるようになります。

Awesome Oscillatorは、モメンタム（勢い）を測定するために使用されるビル・ウィリアムズのインジケーターの一つです。複数のシグナルを生成できるため、以前の記事と同様に、MQL5ウィザードクラスとアセンブリを活用して、パターンベースでこれらを確認します。

近接方策最適化は、強化学習におけるアルゴリズムの一つで、モデルの安定性を確保するために、しばしばネットワーク形式で非常に小さな増分で方策を更新します。前回の記事と同様に、ウィザードで作成したエキスパートアドバイザー(EA)において、これがどのように役立つかを探ります。

新たな旅の始まりへようこそ。この記事は、MQL5言語で開発する方向けに、ログ操作のライブラリを段階的に作成するという特別な連載の最初の記事です。

取引量分析と機械学習技術、特にLSTMニューラルネットワークを組み合わせたアルゴリズム取引システムです。価格変動を中心に据えた従来の取引アプローチとは異なり、このシステムは市場の動きを予測するために取引量パターンとその導関数を重視します。この方法論には、取引量導関数分析（一次導関数および二次導関数）、取引量パターンのLSTM予測、および従来のテクニカル指標という3つの主要コンポーネントが組み込まれています。

この記事では、多機能管理パネルの取引管理パネル(Trade Management Panel)を強化します。コードを簡素化し、読みやすさ、保守性、効率性を向上させる強力なヘルパー関数を導入します。また、追加のボタンをシームレスに統合し、インターフェイスを強化して、より幅広い取引タスクを処理する方法も紹介します。ポジションの管理、注文の調整、ユーザーとのやり取りの簡素化など、このガイドは、堅牢でユーザーフレンドリーな取引管理パネルの開発に役立ちます。

シンプルな取引スクリプトから完全に機能するエキスパートアドバイザー(EA)に移行することで、取引エクスペリエンスが大幅に向上します。チャートを自動で監視し、バックグラウンドで重要な計算を実行し、さらに2時間ごとに定期的な更新を提供するシステムを想像してみてください。このEAは、的確な取引判断を下すために不可欠な主要指標を分析し、常に最新の情報を取得して戦略を効果的に調整できるようにします。

常に変化する取引の世界では、市場の変動に適応することは選択肢ではなく、必要不可欠です。新たなパターンやトレンドが日々生まれる中で、最先端の機械学習モデルでさえ、進化する環境に対応し続けることが困難になっています。本記事では、モデルを自動的に再訓練することで、その有効性を維持し、新しい市場データに柔軟に適応させる方法を解説します。

この記事では、MQL5経済カレンダーダッシュボードにフィルターを実装し、通貨、重要度、時間ごとにニュースイベントの表示を絞り込みます。まず、各カテゴリのフィルター基準を設定し、それをダッシュボードに組み込むことで、関連するイベントのみが表示されるようにします。最後に、各フィルターが動的に更新され、トレーダーにとって必要な、焦点を絞ったリアルタイムの経済情報が提供されるようにします。

チャートの更新や管理パネル(Admin Panel) EAとのチャットに新しいペアを追加する際、または端末を再起動するたびにトリガーされるセキュリティプロンプトは、時に煩わしく感じられることがあります。このディスカッションでは、ログイン試行回数を追跡して信頼できるユーザーを識別する機能を検討し、実装します。一定回数の試行に失敗した場合、アプリケーションは高度なログイン手続きに移行し、パスコードを忘れたユーザーが回復できるようにします。さらに、管理パネルに暗号化を効果的に統合してセキュリティを強化する方法についても取り上げます。