MQL4とMQL5のプログラム記事

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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。

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勢力指数による取引システムの設計方法を学ぶ

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。
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母集団最適化アルゴリズム:細菌採餌最適化(BFO)

母集団最適化アルゴリズム:細菌採餌最適化(BFO)

大腸菌の採餌戦略は、科学者にBFO最適化アルゴリズムの作成を促しました。このアルゴリズムには、最適化に対する独自のアイデアと有望なアプローチが含まれており、さらに研究する価値があります。
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DoEasy - コントロール(第7部):テキストラベルコントロール

DoEasy - コントロール(第7部):テキストラベルコントロール

今回の記事では、WinFormsテキストラベルコントロールオブジェクトのクラスを作成します。このようなオブジェクトはコンテナをどこにでも配置できますが、独自の機能はMS Visual Studioテキストラベルの機能を繰り返します。表示されるテキストのフォントパラメータは設定できます。
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CCI指標:アップグレードと新機能

CCI指標:アップグレードと新機能

この記事では、CCI指標をアップグレードする可能性について検討するとともに、この指標の修正を提示します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第52回):楽観論と分布補正の研究

ニューラルネットワークが簡単に(第52回):楽観論と分布補正の研究

経験再現バッファに基づいてモデルが訓練されるにつれて、現在のActor方策は保存されている例からどんどん離れていき、モデル全体としての訓練効率が低下します。今回は、強化学習アルゴリズムにおけるサンプルの利用効率を向上させるアルゴリズムについて見ていきます。
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母集団最適化アルゴリズム:ハーモニーサーチ(HS)

母集団最適化アルゴリズム:ハーモニーサーチ(HS)

今回は、完璧な音のハーモニーを見つける過程に着想を得た、最も強力な最適化アルゴリズムであるハーモニーサーチ(HS)を研究し、検証してみます。私たちの評価でトップになるのはどのアルゴリズムでしょうか。
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初心者のためのMetaTrader 5とRによるアルゴリズム取引

初心者のためのMetaTrader 5とRによるアルゴリズム取引

RとMetaTrader 5をシームレスに統合する技術を解き明かしながら、金融分析とアルゴリズム取引が出会う魅力的な探求に乗り出しましょう。この記事は、MetaTrader 5の強力な取引機能とRの精巧な分析の領域を橋渡しするためのガイドです。
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ニューラルネットワークが簡単に(第56回):核型ノルムを研究の推進力に

ニューラルネットワークが簡単に(第56回):核型ノルムを研究の推進力に

強化学習における環境の研究は喫緊の課題です。いくつかのアプローチについてすでに見てきました。この記事では、核型ノルムの最大化に基づくもう一つの方法について見てみましょう。これにより、エージェントは新規性と多様性の高い環境状態を特定することができます。
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リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第11回):シミュレーターの誕生(I)

リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第11回):シミュレーターの誕生(I)

バーを形成するデータを使うためには、リプレイをやめてシミュレーターの開発に着手しなければなりません。難易度が最も低い1分バーを使用します。
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DoEasy - コントロール(第6部):パネルコントロール、内部コンテンツに合わせたコンテナサイズの自動変更

DoEasy - コントロール(第6部):パネルコントロール、内部コンテンツに合わせたコンテナサイズの自動変更

本稿では、Panel WinFormsオブジェクトの作業を続け、パネル内にあるDockオブジェクトの一般的なサイズに合わせた自動サイズ変更を実装します。さらに、銘柄ライブラリオブジェクトに新しいプロパティを追加します。
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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

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。
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DoEasyライブラリの時系列(第49部): 複数銘柄・複数期間の複数バッファ標準指標

DoEasyライブラリの時系列(第49部): 複数銘柄・複数期間の複数バッファ標準指標

本稿では、ライブラリクラスを改善して、データを表示するために複数の指標バッファを必要とする複数銘柄・複数期間標準指標を開発する機能を実装します。
DoEasyライブラリでの価格(第61部): 銘柄ティックシリーズのコレクション
DoEasyライブラリでの価格(第61部): 銘柄ティックシリーズのコレクション

DoEasyライブラリでの価格(第61部): 銘柄ティックシリーズのコレクション

プログラムでは作業に異なる銘柄を使用する可能性があるため、それぞれに個別のリストを作成する必要があります。本稿では、そのようなリストを組み合わせてティックデータコレクションにします。実際、これは、CObjectクラスのインスタンスへのポインタの動的配列のクラスおよび標準ライブラリの子孫に基づく通常のリストになります。
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リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第2回):最初の実験(II)

リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第2回):最初の実験(II)

今回は、1分という目標を達成するために、別の方法を試してみましょう。ただし、このタスクは思っているほど単純ではありません。
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デマーカーによる取引システムの設計方法を学ぶ

デマーカー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、デマーカー(DeMarker)指標による取引システムの作り方を紹介します。
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MLモデルとストラテジーテスターの統合(第3回):CSVファイルの管理(II)

MLモデルとストラテジーテスターの統合(第3回):CSVファイルの管理(II)

この記事では、MQL5でCSVファイルを効率的に管理するクラスを作成するための完全ガイドを提供します。データを開き、読み書きし、変換するメソッドの実装を見ていきます。また、情報を保存しアクセスするためにこれらを使用する方法についても検討します。さらに、このようなクラスを使用する際の制限や最も重要な点についても説明します。MQL5でCSVファイルを処理する方法を学びたい人にとって、この記事は貴重なリソースとなるでしょう。
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DoEasyライブラリの時系列(第57部): 指標バッファデータオブジェクト

DoEasyライブラリの時系列(第57部): 指標バッファデータオブジェクト

本稿では、1つの指標に対して1つのバッファのすべてのデータを含むオブジェクトを開発します。このようなオブジェクトは、指標バッファのシリアルデータを格納するために必要になります。その助けを借りて、任意の指標のバッファデータ、および他の同様のデータを相互に並べ替えて比較できるようになります。
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DoEasy-コントロール(第18部):TabControlでタブをスクロールする機能

DoEasy-コントロール(第18部):TabControlでタブをスクロールする機能

この記事では、ヘッダーバーがコントロールのサイズに収まらない場合に備えて、TabControl WinFormsオブジェクトにヘッダースクロールコントロールボタンを配置します。また、トリミングされたタブヘッダーをクリックしたときのヘッダーバーのシフトを実装します。
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MQL5における修正グリッドヘッジEA(第1部):シンプルなヘッジEAを作る

MQL5における修正グリッドヘッジEA(第1部):シンプルなヘッジEAを作る

古典的なグリッド戦略と古典的なヘッジ戦略を混合した、より高度なグリッドヘッジEAのベースとして、シンプルなヘッジEAを作成する予定です。この記事が終わるころには、簡単なヘッジ戦略の作り方がわかり、この戦略が本当に100%儲かるかどうかについての人々の意見も知ることができるでしょう。
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リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第5回):プレビューの追加

リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第5回):プレビューの追加

現実的で利用しやすい方法で市場リプレイシステムを実装する方法を開発することができたので、プロジェクトを続けて、リプレイの動作を改善するためのデータを追加してみましょう。
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取引トランザクション:リクエストとレスポンスの構造体、説明、ロギング

取引トランザクション:リクエストとレスポンスの構造体、説明、ロギング

この記事では、取引リクエストの構造体、すなわち、リクエストの作成、サーバーに送信する前の事前検証、取引リクエストに対するサーバーの応答、および取引トランザクションの構造体の取り扱いについて検討します。取引注文をサーバーに送信するためのシンプルで便利な関数を作成し、すべての議論された内容に基づいて、取引トランザクションを通知するEAを作成します。
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MQL5での価格バーの並べ替え

MQL5での価格バーの並べ替え

この記事では、価格バーを並べ替えるアルゴリズムを紹介し、EAの潜在的な購入者を欺くためにストラテジーのパフォーマンスが捏造された事例を認識するために並べ替えテストをどのように使用できるかを詳述します。
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データサイエンスと機械学習(第17回):木の中のお金?外国為替取引におけるランダムフォレストの芸術と科学

データサイエンスと機械学習(第17回):木の中のお金?外国為替取引におけるランダムフォレストの芸術と科学

金融情勢を解読する際の芸術性と正確性の融合についてガイドします。アルゴリズム錬金術の秘密を発見してください。ランダムフォレストがデータを予測能力に変換する方法を明らかにし、株式市場の複雑な地形をナビゲートするための独自の視点を提供します。金融の魔術の核心に触れ、市場の動向を形作り、収益の機会を開拓するランダムフォレストの役割を解き明かす旅にご参加ください。
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オブジェクトを使用して複雑な指標を簡単に

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。
母集団最適化アルゴリズム
母集団最適化アルゴリズム

母集団最適化アルゴリズム

最適化アルゴリズム(OA)の分類についての入門記事です。この記事では、OAを比較するためのテストスタンド(関数群)を作成し、広く知られたアルゴリズムの中から最も普遍的なものを特定することを試みています。
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MQL5でJanus factorを実装する

MQL5でJanus factorを実装する

ゲイリー・アンダーソンは、「Janus factor」と名付けた理論に基づく市場分析法を開発しました。この理論は、トレンドを明らかにし、市場リスクを評価するために使用できる一連の指標を記述するものです。今回は、これらのツールをMQL5で実装してみます。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第80部): 「幾何学的アニメーションフレーム」オブジェクトクラス
DoEasyライブラリのグラフィックス(第80部): 「幾何学的アニメーションフレーム」オブジェクトクラス

DoEasyライブラリのグラフィックス(第80部): 「幾何学的アニメーションフレーム」オブジェクトクラス

本稿では、前の記事のクラスのコードを最適化し、指定された数の頂点を持つ正多角形を描画するための幾何学的アニメーションフレームオブジェクトクラスを作成します。
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時系列マイニングのためのデータラベル(第2回):Pythonを使ってトレンドマーカー付きデータセットを作成する

時系列マイニングのためのデータラベル(第2回):Pythonを使ってトレンドマーカー付きデータセットを作成する

この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
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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

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。
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MQL5の圏論(第8回):モノイド

MQL5の圏論(第8回):モノイド

MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。今回は、ルールと単位元を含むことで、圏論を他のデータ分類法と一線を画す始域(集合)としてモノイドを紹介します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第77部): 影オブジェクトクラス
DoEasyライブラリのグラフィックス(第77部): 影オブジェクトクラス

DoEasyライブラリのグラフィックス(第77部): 影オブジェクトクラス

本稿では、グラフィック要素オブジェクトの子孫である 影オブジェクトのクラスを作成し、オブジェクトの背景をグラデーションで塗りつぶす機能を追加します。
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Frames Analyzerツールによるタイムトレード間隔の魔法

Frames Analyzerツールによるタイムトレード間隔の魔法

Frames Analyzerとは何でしょうか。これは、パラメータ最適化の直後に作成されたMQDファイルまたはデータベースを読み取ることにより、ストラテジーテスター内外でパラメータ最適化中に最適化フレームを分析するためのエキスパートアドバイザー(EA)のプラグインモジュールです。これらの最適化の結果はFrames Analyzerツールを使用している他のユーザーと共有して、結果について話し合うことができます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第49回):Soft Actor-Critic

ニューラルネットワークが簡単に(第49回):Soft Actor-Critic

連続行動空間の問題を解決するための強化学習アルゴリズムについての議論を続けます。この記事では、Soft Actor-Critic (SAC)アルゴリズムについて説明します。SACの主な利点は、期待される報酬を最大化するだけでなく、行動のエントロピー(多様性)を最大化する最適な方策を見つけられることです。
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母集団最適化アルゴリズム:Shuffled Frog-Leaping (SFL) アルゴリズム

母集団最適化アルゴリズム:Shuffled Frog-Leaping (SFL) アルゴリズム

本稿では、Shuffled Frog-Leaping (SFL)アルゴリズムの詳細な説明と、最適化問題を解く上でのその能力を紹介します。SFLアルゴリズムは、自然環境におけるカエルの行動から着想を得ており、関数最適化への新しいアプローチを提供します。SFLアルゴリズムは、効率的で柔軟なツールであり、様々な種類のデータを処理し、最適解を得ることができます。
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MQL5入門(第8回):初心者のためのEA構築ガイド(II)

MQL5入門(第8回):初心者のためのEA構築ガイド(II)

この記事では、MQL5フォーラムでよく見られる初心者からの質問を取り上げ、実践的な解決策を紹介します。売買やローソク足の価格取得、取引限度額の設定、取引期間や利益/損失の閾値の管理といった基本的なタスクを自動売買で実行する方法を学びます。MQL5でのこれらの概念の理解と実装を強化するため、ステップごとのガイダンスも提供します。
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リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第18回):ティックそしてまたティック(II)

リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第18回):ティックそしてまたティック(II)

明らかに、現在の指標は1分足を作成するのに理想的な時間からは程遠いです。それが最初に修正することです。同期の問題を解決するのは難しくありません。難しそうに思えるかもしれませんが、実際はとても簡単です。前回の記事の目的は、チャート上の1分足を作成するために使用されたティックデータを気配値ウィンドウに転送する方法を説明することであったため、必要な修正はおこないませんでした。
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ニューラルネットワークが簡単に(第61回):オフライン強化学習における楽観論の問題

ニューラルネットワークが簡単に(第61回):オフライン強化学習における楽観論の問題

オフライン訓練では、訓練サンプルデータに基づいてエージェントの方策を最適化します。その結果、エージェントは自分の行動に自信を持つことができます。しかし、そのような楽観論は必ずしも正当化されるとは限らず、模型の操作中にリスクを増大させる可能性があります。今日は、こうしたリスクを軽減するための方法の1つを紹介しましょう。
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ニューラルネットワークが簡単に(第65回):Distance Weighted Supervised Learning (DWSL)

ニューラルネットワークが簡単に(第65回):Distance Weighted Supervised Learning (DWSL)

この記事では、教師あり学習法と強化学習法の交差点で構築された興味深いアルゴリズムに触れます。
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CatBoostモデルにおける交差検証と因果推論の基本、ONNX形式への書き出し

CatBoostモデルにおける交差検証と因果推論の基本、ONNX形式への書き出し

この記事では、機械学習を使用してボットを作成する方法を提案しています。
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Murrayシステム再訪問

Murrayシステム再訪問

グラフィカルな価格分析システムは、当然ながらトレーダーの間で人気があります。今回は、有名なレベルを含む完全なMurray(マレー)システム、および現在の価格ポジションを評価し、取引を決定するための有用な他のテクニックについて説明します。