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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時系列分類問題における因果推論

時系列分類問題における因果推論

この記事では、機械学習を用いた因果推論の理論と、Pythonによるカスタムアプローチの実装について見ていきます。因果推論と因果思考は哲学と心理学にルーツを持ち、現実を理解する上で重要な役割を果たしています。
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機械学習における量子化(第2回):データの前処理、テーブルの選択、CatBoostモデルの訓練

機械学習における量子化(第2回):データの前処理、テーブルの選択、CatBoostモデルの訓練

この記事では、ツリーモデルの構築における量子化の実際の応用について考察します。量子化テーブルの選択方法とデータの前処理について検討します。複雑な数式は使用しません。
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ニューラルネットワークが簡単に(第70回):閉形式方策改善演算子(CFPI)

ニューラルネットワークが簡単に(第70回):閉形式方策改善演算子(CFPI)

この記事では、閉形式の方策改善演算子を使用して、オフラインモードでエージェントの行動を最適化するアルゴリズムを紹介します。
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母集団最適化アルゴリズム:細菌採餌最適化-遺伝的アルゴリズム(BFO-GA)

母集団最適化アルゴリズム:細菌採餌最適化-遺伝的アルゴリズム(BFO-GA)

本稿では、細菌採餌最適化(BFO)アルゴリズムのアイデアと遺伝的アルゴリズム(GA)で使用される技術を組み合わせ、ハイブリッドBFO-GAアルゴリズムとして最適化問題を解くための新しいアプローチを紹介します。最適解を大域的に探索するために細菌の群れを使い、局所最適解を改良するために遺伝的演算子を使用します。元のBFOとは異なり、細菌は突然変異を起こし、遺伝子を受け継ぐことができるようになっています。
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GMDH (The Group Method of Data Handling):MQL5で組合せアルゴリズムを実装する

GMDH (The Group Method of Data Handling):MQL5で組合せアルゴリズムを実装する

この記事では、MQL5における組合せアルゴリズムと、その改良版である組合せ選択(Combinatorial Selective)アルゴリズムの実装について、データ処理のグループ法アルゴリズムファミリーの探求を続けます。
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母集団最適化アルゴリズム:進化戦略、(μ,λ)-ESと(μ+λ)-ES

母集団最適化アルゴリズム:進化戦略、(μ,λ)-ESと(μ+λ)-ES

この記事では、進化戦略(Evolution Strategies:ES)として知られる最適化アルゴリズム群について考察します。これらは、最適解を見つけるために進化原理を用いた最初の集団アルゴリズムの1つです。従来のESバリエーションへの変更を実施し、アルゴリズムのテスト関数とテストスタンドの手法を見直します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第69回):密度に基づく行動方策の支持制約(SPOT)

ニューラルネットワークが簡単に(第69回):密度に基づく行動方策の支持制約(SPOT)

オフライン学習では、固定されたデータセットを使用するため、環境の多様性をカバーする範囲が制限されます。学習過程において、私たちのエージェントはこのデータセットを超える行動を生成することができます。環境からのフィードバックがなければ、そのような行動の評価が正しいとどうやって確信できるのでしょうか。訓練データセット内のエージェントの方策を維持することは、訓練の信頼性を確保するために重要な要素となります。これが、この記事でお話しする内容です。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第16回):固有ベクトルによる主成分分析

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第16回):固有ベクトルによる主成分分析

データ分析における次元削減技術である主成分分析について、固有値とベクトルを用いてどのように実装できるかを考察します。いつものように、MQL5ウィザードで使用可能なExpertSignalクラスのプロトタイプの開発を目指します。
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予測による三角裁定取引

予測による三角裁定取引

この記事では、三角裁定を簡略化し、市場に慣れていない方でも、予測や専用ソフトを使用してより賢く通貨を取引する方法をご紹介します。専門知識を駆使して取引する準備はできていますか?
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リプレイシステムの開発(第35回):調整(I)

リプレイシステムの開発(第35回):調整(I)

前に進む前に、いくつかのことを解決する必要があります。これらは実際には必要な修正ではなく、クラスの管理方法や使用方法の改善です。その理由は、システム内の何らかの相互作用によって障害が発生したということです。このような失敗をなくすために原因を突き止めようと試みましたが、すべて失敗に終わりました。例えば、C/C++でポインタや再帰を使用すると、プログラムがクラッシュしてしまいます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第75回):軌道予測モデルのパフォーマンス向上

ニューラルネットワークが簡単に(第75回):軌道予測モデルのパフォーマンス向上

私たちが作成するモデルはより大きく、より複雑になっています。そのため、訓練だけでなく、運用にもコストがかかります。しかし、決断に要する時間はしばしば重要です。この観点から、品質を損なうことなくモデルのパフォーマンスを最適化する手法を考えてみましょう。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第19回):ベイズ推定

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第19回):ベイズ推定

ベイズ推定とは、新しい情報が入手可能になったときに確率仮説を更新するためにベイズの定理を採用することです。これは直感的に時系列分析への適応につながるので、シグナルだけでなく、資金管理やトレーリングストップのためのカスタムクラスを構築する際に、これをどのように利用できるか見てみましょう。
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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23回)FOREX (IV)

リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第23回)FOREX (IV)

これで、ティックをバーに変換したのと同じ時点で作成がおこなわれます。こうすることで、変換プロセス中に問題が発生した場合、すぐにエラーに気づくことができます。これは、早送り中にチャート上に1分足を配置するコードと同じコードが、通常のパフォーマンス中に足を配置する位置決めシステムにも使用されるためです。言い換えれば、このタスクを担当するコードは他の場所には複製されません。このようにして、メンテナンスと改善の両方においてはるかに優れたシステムが得られます。
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多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第2回):取引戦略の仮想ポジションへの移行

多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第2回):取引戦略の仮想ポジションへの移行

複数の戦略を並行して動作させる多通貨エキスパートアドバイザー(EA)の開発を続けましょう。マーケットポジションを建てることに関連するすべての作業を、戦略レベルから、戦略を管理するEAのレベルに移してみましょう。戦略自体は、マーケットポジションを持つことなく、仮想の取引のみをおこないます。
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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

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。
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母集団最適化アルゴリズム:2進数遺伝的アルゴリズム(BGA)(第2回)

母集団最適化アルゴリズム:2進数遺伝的アルゴリズム(BGA)(第2回)

この記事では、自然界の生物の遺伝物質で起こる自然なプロセスをモデル化した2進数遺伝的アルゴリズム(binary genetic algorithm:BGA)を見ていきます。
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リプレイシステムの開発(第38回):道を切り開く(II)

リプレイシステムの開発(第38回):道を切り開く(II)

MQL5プログラマーを自認する人の多くは、この記事で概説するような基本的な知識を持っていません。MQL5は多くの人によって限定的なツールだと考えてられていますが、実際の理由は、そのような人たちが必要な知識を持っていないということです。知らないことがあっても恥じることはありません。聞かなかったことを恥じるべきです。MetaTrader 5で指標の複製を強制的に無効にするだけでは、指標とEA間の双方向通信を確保することはできません。まだこれにはほど遠いものの、チャート上でこの指標が重複していないという事実は、私たちに自信を与えてくれます。
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不一致問題(Disagreement Problem):AIにおける複雑性の説明可能性を深く掘り下げる

不一致問題(Disagreement Problem):AIにおける複雑性の説明可能性を深く掘り下げる

説明可能性という波乱の海を航海しながら、人工知能(AI)の謎の核心に飛び込みましょう。モデルがその内部構造を隠す領域において、私たちの探求は、機械学習の回廊にこだまする「不一致問題」を明らかにします。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第20回):関数同定問題

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第20回):関数同定問題

関数同定問題は、研究対象のデータセットをマッピングする基本モデルがどのようなものであるかについて、最小限の仮定から始める回帰の形式です。ベイズ法やニューラルネットワークでも実装可能ですが、ここでは遺伝的アルゴリズムによる実装が、MQL5ウィザードで使用可能なExpertSignalクラスのカスタマイズにどのように役立つかを見ていきます。
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DoEasy-コントロール(第16部):TabControl WinFormsオブジェクト — 複数行のタブヘッダー、コンテナに合わせたヘッダーの伸び

DoEasy-コントロール(第16部):TabControl WinFormsオブジェクト — 複数行のタブヘッダー、コンテナに合わせたヘッダーの伸び

この記事では、TabControlの開発を続け、ヘッダーのサイズを設定するすべてのモードに対して、コントロールの4つの側面すべてにタブヘッダーの配置(通常、固定、右詰め)を実装します。
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多銘柄多期間指標のDRAW_ARROW描画タイプ

多銘柄多期間指標のDRAW_ARROW描画タイプ

この記事では、多銘柄多期間矢印指標の描画について見ていきます。また、現在のチャートの銘柄/期間と一致しない銘柄/期間で計算された矢印指標のデータを示す矢印を正しく表示するためのクラスメソッドを改善します。
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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22回):FOREX (III)

リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第22回):FOREX (III)

このトピックに関する記事は今回で3回目になりますが、株式市場とFOREX市場の違いをまだ理解していない方のために説明しなければなりません。大きな違いは、FOREXでは、取引の過程で実際に発生したいくつかのポイントに関する情報がないというか、与えられないということです。
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母集団最適化アルゴリズム:社会集団の進化(ESG)

母集団最適化アルゴリズム:社会集団の進化(ESG)

多母集団アルゴリズムの構成原理を考えます。この種のアルゴリズムの一例として、新しいカスタムアルゴリズムであるESG (Evolution of Social Groups)を見てみましょう。このアルゴリズムの基本概念、母集団相互作用メカニズム、利点を分析し、最適化問題におけるパフォーマンスを検証します。
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DoEasy - コントロール(第23部):TabControlおよびSplitContainer WinFormsオブジェクトの改善

DoEasy - コントロール(第23部):TabControlおよびSplitContainer WinFormsオブジェクトの改善

今回は、WinFormsオブジェクトの作業領域の境界線に関連する新しいマウスイベントを追加し、TabControlとSplitContainerコントロールの機能に関するいくつかの欠点を修正することにします。
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Pythonでの見せかけの回帰

Pythonでの見せかけの回帰

見せかけの回帰は、2つの時系列がまったくの偶然で高い相関を示し、回帰分析で誤解を招く結果をもたらす場合に発生します。このような場合、変数が関連しているように見えても、その相関関係は偶然であり、モデルの信頼性は低くなります。
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MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発:TDDアプローチ(第6回)

MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発:TDDアプローチ(第6回)

この記事は、MQTT 5.0プロトコル用のネイティブMQL5クライアントの開発ステップを説明する連載の第6部です。今回は、私たちの最初のリファクタリングにおける主な変更点、私たちがどのようにしてパケット構築クラスのための実行可能な設計図にたどり着いたか、どのようにPUBLISHとPUBACKパケットを構築しているか、そしてPUBACK Reason Codeの背後にあるセマンティクスについてコメントします。
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DoEasy - コントロール(第22部):SplitContainer - 作成したオブジェクトのプロパティを変更する

DoEasy - コントロール(第22部):SplitContainer - 作成したオブジェクトのプロパティを変更する

今回は、新しく作成したSplitContainerコントロールのプロパティと外観を変更する機能を実装します。
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リプレイシステムの開発(第34回):発注システム (III)

リプレイシステムの開発(第34回):発注システム (III)

今回は、構築の第一段階を完成させます。この部分はかなり短時間で終わりますが、前回までに説明しなかった詳細をカバーします。多くの方が理解していない点をいくつか説明します。なぜShiftキーやCtrlキーを押さなければならないかご存じでしょうか。
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Developing a Replay System (Part 36): Making Adjustments (II)

Developing a Replay System (Part 36): Making Adjustments (II)

One of the things that can make our lives as programmers difficult is assumptions. In this article, I will show you how dangerous it is to make assumptions: both in MQL5 programming, where you assume that the type will have a certain value, and in MetaTrader 5, where you assume that different servers work the same.
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制約付きCustom Maxを実装するための一般的な最適化定式化(GOF)

制約付きCustom Maxを実装するための一般的な最適化定式化(GOF)

この記事では、MetaTrader 5端末の設定タブでCustom Maxを選択する際に、複数の目的と制約条件を持つ最適化問題を実装する方法を紹介します。最適化問題の例は、ドローダウンが10%未満、連敗回数が5回未満、1週間の取引回数が5回以上となるように、プロフィットファクター、ネットプロフィット、リカバリーファクターを最大化するといったものです。
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リプレイシステムの開発(第33回):発注システム(II)

リプレイシステムの開発(第33回):発注システム(II)

今日も発注システムの開発を続けます。ご覧のように、他の記事ですでに紹介したものを大量に再利用することになります。とはいえ、この記事にはささやかなご褒美があります。まず、デモ口座からでもリアル口座からでも、取引サーバーで使えるシステムを開発します。MetaTrader 5プラットフォームを幅広く活用し、当初から必要なサポートをすべて提供します。
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母集団最適化アルゴリズム:2進数遺伝的アルゴリズム(BGA)(第1回)

母集団最適化アルゴリズム:2進数遺伝的アルゴリズム(BGA)(第1回)

この記事では、2進数遺伝的アルゴリズムやその他の集団アルゴリズムで使用されるさまざまな手法を探ります。選択、交叉、突然変異といったアルゴリズムの主な構成要素と、それらが最適化に与える影響について見ていきます。さらに、データの表示手法と、それが最適化結果に与える影響についても研究します。
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純粋なMQL5におけるエネルギーベースの学習を用いた特徴量選択アルゴリズム

純粋なMQL5におけるエネルギーベースの学習を用いた特徴量選択アルゴリズム

この記事では、「FREL:A stable feature selection algorithm」と題された学術論文に記載された、Feature Weighting as Regularized Energy-Based Learningと呼ばれる特徴量選択アルゴリズムの実装を紹介します。
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MQL5取引ツールキット(第1回):ポジション管理EX5ライブラリ

MQL5取引ツールキット(第1回):ポジション管理EX5ライブラリ

MQL5で様々なポジション操作を管理するための開発者用ツールキットの作成方法をご紹介します。この記事では、MQL5でポジション管理タスクを処理する際に発生するさまざまなエラーの自動処理とレポートも含め、簡単なものから高度なものまでポジション管理操作を実行する関数ライブラリ(ex5)の作成方法を紹介します。
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母集団最適化アルゴリズム:人工多社会的検索オブジェクト(MSO)

母集団最適化アルゴリズム:人工多社会的検索オブジェクト(MSO)

前回に引き続き、社会的集団について考えてみたいと思います。この記事では、移動と記憶のアルゴリズムを用いて社会集団の進化を探求しています。その結果は、社会システムの進化を理解し、最適化や解の探索に応用するのに役立つでしょう。
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DoEasy-コントロール(第19部):TabControl、WinFormsオブジェクトイベントでのタブのスクロール

DoEasy-コントロール(第19部):TabControl、WinFormsオブジェクトイベントでのタブのスクロール

この記事では、スクロールボタンを使用してTabControlでタブヘッダーをスクロールする機能を作成します。この機能は、コントロールの両方側からタブヘッダーを1行に配置するためのものです。
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独自のLLMをEAに統合する(第3部):CPUを使った独自のLLMの訓練

独自のLLMをEAに統合する(第3部):CPUを使った独自のLLMの訓練

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微調整し、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。
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データサイエンスと機械学習(第23回):LightGBMとXGBoostが多くのAIモデルを凌駕する理由

データサイエンスと機械学習(第23回):LightGBMとXGBoostが多くのAIモデルを凌駕する理由

これらの高度な勾配ブースティング決定木(GBDT)技術は、優れた性能と柔軟性を提供し、金融モデリングやアルゴリズム取引に最適です。これらのツールを活用して取引戦略を最適化し、予測精度を高め、金融市場での競争力を高める方法を学びましょう。
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ビル・ウィリアムズ戦略:他の指標と予測の有無による比較

ビル・ウィリアムズ戦略:他の指標と予測の有無による比較

この記事では、ビル・ウィリアムズの有名な戦略の1つを取り上げ、それについて議論し、他の指標や予測を用いて戦略の改善を試みます。
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どんな市場でも優位性を得る方法(第2回):テクニカル指標の予測

どんな市場でも優位性を得る方法(第2回):テクニカル指標の予測

取引されている銘柄の価格を予測するよりも、特定のテクニカル指標を予測する方が精度が高いことをご存知ですか。この洞察力をより良い取引戦略のために活用する方法を探るために、ぜひお読みください。