MQL5プログラミング記事

初心者向け連載の続きです。この記事では、定数や変数を作成する方法、日付や色、その他の便利なデータを書き込む方法を見ていきます。曜日や線のスタイル（実線、点線など）を列挙する方法も学びます。変数と式はプログラミングの基本です。これらは99%のプログラムに間違いなく存在するので、理解することは非常に重要です。したがって、この記事はとてもプログラミング初心者の役に立つでしょう。必要なプログラミング知識レベル：前回の記事（冒頭のリンク参照）の範囲内で、ごく基本的なものです。

MQL5で移動可能なGUIを作成するための詳細なガイドで、取引戦略やユーティリティでの動的なデータ表現の可能性を引き出しましょう。オブジェクト指向プログラミングの基本原理を理解し、同じチャート上に単一または複数の移動可能なGUIを簡単かつ効率的に設計実装する方法を発見してください。

報酬関数を正しく選択することの重要性については、すでに何度かお話ししました。報酬関数は、個々の行動に報酬またはペナルティを追加することでエージェントの望ましい行動を刺激するために使用されます。しかし、エージェントによる信号の解読については未解決のままです。この記事では、訓練されたエージェントに個々のシグナルを送信するという観点からの報酬分解について説明します。

主成分分析（Principal component analysis、PCA）で金融市場分析に革命を起こしましょう。この強力な手法がどのようにデータの隠れたパターンを解き放ち、潜在的な市場動向を明らかにし、投資戦略を最適化するかをご覧ください。この記事では、PCAが複雑な金融データを分析するための新しいレンズをどのように提供できるかを探り、従来のアプローチでは見逃されていた洞察を明らかにします。金融市場データにPCAを適用することで競争力を高め、時代を先取りする方法をご覧ください。

PythonとMQL5で自動売買ロボットを開発する連載を続けます。この記事では、Pythonで取引アルゴリズムを作成します。

この記事では、Chart Tradeをフローティングウィンドウに配置します。前稿では、フローティングウィンドウ内でテンプレートを使用できるようにする基本的なシステムを作成しました。

今回は、初心者向けのシリーズとして、人気のあるいくつかの指標をもとに取引システムを設計する方法について、新しい記事をお届けします。今回は、新しい指標であるOBV (On Balance Volume)を学び、その使い方とそれに基づいた取引システムの設計を学びます。

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。

Pythonは、特に金融、データサイエンス、人工知能、機械学習の分野で多くの特徴を持つ、よく知られた人気のプログラミング言語です。また、Pythonは取引にも有効な強力なツールです。MQL5では、この強力な言語を統合して使用することで、目的を効果的に達成することができます。本記事では、Pythonの基本的な情報を学んだ後、MQL5でPythonを統合して使用する方法を紹介します。

この記事では、取引でのトレーリングストップの使い方について説明します。トレーリングストップがどの程度有用で効果的なのか、どのように利用できるのかを評価します。トレーリングストップの効率は、価格のボラティリティと損切りレベルの選択に大きく左右されます。損切りを設定するには、さまざまなアプローチを用いることができます。

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。

圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQL5コミュニティではまだ比較的知られていません。この連載では、その概念のいくつかを紹介し、考察することで、コメントや議論を呼び起こし、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。

この記事では、標準的な出来高指標とビルウィリアムズ指標のカテゴリについて見ていきます。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAで指標を使用するためのすぐに使えるテンプレートを作成します。

今日は再びChart Tradeを使用しますが、今回はチャート上に存在する場合と存在しない場合があるオンチャート指標になります。

今回は、個々のチャートにロボットの各インスタンスを設定する必要がなく、1つのチャートにのみ接続された状態で複数のチャートで使用できる汎用MetaTraderロボットを作成するための簡単なテンプレートについて考えてみます。

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。

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。

この記事では、統計的因果関係をどのように活用して予測変数を特定できるかを解説します。因果性と移動エントロピーの関連性を探り、2つの変数間で情報がどの方向に伝達されているかを検出するためのMQL5コードを紹介します。

MetaTraderにはないデータを使用できることを想像してみてください。価格分析とテクニカル分析による指標からデータを得るだけです。取引力を一段と高めるデータにアクセスできることを想像してみてください。APIデータを通して他のソフトウェア、マクロ分析手法、超高度ツールの出力をMetaTraderを通じてミックスすれば、MetaTraderソフトウェアのパワーを倍増させることができます。この記事では、APIの使い方を教え、便利で価値のあるAPIデータサービスを紹介します。

最新記事でMQL5プログラミングの秘密を解き明かしましょう。構造体、クラス、時間関数の本質に迫り、コーディングの旅に力を与えます。初心者から経験豊富な開発者まで、個のガイドは、MQL5をマスターするための貴重な洞察を提供し、複雑な概念を簡素化します。プログラミングのスキルを高め、アルゴリズム取引の世界で一歩先を行きましょう。

本日は、Times & Tradeシステムの第2部である市場分析を構築します。前回の「Times & Trade (I)」稿では、市場で実行された取引を可能な限り迅速に解釈するための指標を持つことを可能にする代替のチャート編成システムについて説明しました。

強化学習アルゴリズムの研究を続けます。これまで検討してきたすべてのアルゴリズムでは、あるシステム状態から別の状態への遷移ごとに、エージェントがそれぞれの行動を評価できるようにするための報酬方策を作成する必要がありました。しかし、この方法はかなり人工的なものです。実際には、行動と報酬の間には、ある程度の時間差があります。今回は、行動から報酬までの様々な時間の遅れを扱うことができるモデル訓練アルゴリズムに触れてみましょう。