![MQL5 クックブック:ディールヒストリーのファイルへの書き込みと シンボルごとの残高チャートの Excel形式での作成](https://c.mql5.com/2/0/avatar11.png)
![MQL5 クックブック:ディールヒストリーのファイルへの書き込みと シンボルごとの残高チャートの Excel形式での作成](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5 クックブック:ディールヒストリーのファイルへの書き込みと シンボルごとの残高チャートの Excel形式での作成
さまざまなフォーラムのコミュニケーションの際、Microsoft Excel チャート形式のスクリーンショットとして表示される検証結果の例を多く使いました。そしてそのようなチャートの作成方法を教えてほしいと頻繁に質問を受けました。ついに本稿でそれを説明する時間を得ました。
![ニューラルネットワークが簡単に(第36回):関係強化学習](https://c.mql5.com/2/52/Neural_Networks_Made_036_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第36回):関係強化学習
前回の記事で説明した強化学習モデルでは、元のデータ内のさまざまなオブジェクトを識別できる畳み込みネットワークのさまざまなバリアントを使用しました。畳み込みネットワークの主な利点は、場所に関係なくオブジェクトを識別できることです。同時に、畳み込みネットワークは、オブジェクトやノイズのさまざまな変形がある場合、常にうまく機能するとは限りません。これらは、関係モデルが解決できる問題です。
![自動で動くEAを作る(第11回):自動化(III)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_011_600x314.jpg)
自動で動くEAを作る(第11回):自動化(III)
自動化されたシステムは、適切なセキュリティなしでは成功しません。ただし、いくつかのことをよく理解していなければ、セキュリティは保証されません。この記事では、自動化されたシステムで最大のセキュリティを達成することがなぜそれほど難しいのかを探ります。
![ニューラルネットワークが簡単に(第48回):Q関数値の過大評価を減らす方法](https://c.mql5.com/2/56/NN_part_48_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第48回):Q関数値の過大評価を減らす方法
前回は、連続的な行動空間でモデルを学習できるDDPG法を紹介しました。しかし、他のQ学習法と同様、DDPGはQ関数値を過大評価しやすくなります。この問題によって、しばしば最適でない戦略でエージェントを訓練することになります。この記事では、前述の問題を克服するためのいくつかのアプローチを見ていきます。
![MQL5クックブック:カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略ストレステストe](https://c.mql5.com/2/37/custom_stress_test.png)
![MQL5クックブック:カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略ストレステストe](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5クックブック:カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略ストレステストe
この記事では、カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略のストレステストへのアプローチを検討します。 このため、カスタムシンボルクラスを作成します。 このクラスは、サードパーティのソースからティックデータを受信するため、シンボルプロパティを変更するために使用します。 タスクの結果に基づいて、トレード条件を変更するためのオプションを検討し、その下でトレード戦略をテストします。
![トレードラブ博士または いかに心配することを止め、自習 Expert Advisorを作成したか](https://c.mql5.com/2/0/smart_EA.png)
![トレードラブ博士または いかに心配することを止め、自習 Expert Advisorを作成したか](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
トレードラブ博士または いかに心配することを止め、自習 Expert Advisorを作成したか
ちょうど1年前 jooは彼の記事 "Genetic Algorithms - It's Easy!"の中で MQL5で遺伝的アルゴリズムの実装用ツールを提供してくれました。今われわれはそのツールを使用して特定の境界条件において自身のパラメータを遺伝的に最適化する Expert Advisor を作成しようとしています。
![グラフィカルインタフェースX: マルチラインテキストボックス内のワードラップアルゴリズム(ビルド12)](https://c.mql5.com/2/27/MQL5-avatar-RedSquare-001.png)
![グラフィカルインタフェースX: マルチラインテキストボックス内のワードラップアルゴリズム(ビルド12)](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
グラフィカルインタフェースX: マルチラインテキストボックス内のワードラップアルゴリズム(ビルド12)
マルチラインテキストボックスの開発を続けましょう。今回の課題は、テキストがボックス幅を超えた場合には自動的にワードラップを行い、機会が生じた場合にはワードラップを取り消してテキストを前行に収めることです。
![固定プライスアクションストップロスまたは固定RSI(スマートストップロス)](https://c.mql5.com/2/49/smart_stop_loss_600x314.jpg)
固定プライスアクションストップロスまたは固定RSI(スマートストップロス)
ストップロスは、取引における資金管理に関する主要なツールです。ストップロス、テイクプロフィット、ロットサイズを効果的に使用することで、トレーダーは取引の一貫性を改善し、全体的に収益性を高めることができます。ストップロスは優れたツールですが、使用時に課題に遭遇することがあります。主要なものはストップロスハントです。この記事では、取引でのストップロスハントを減らす方法と、従来のストップロスの使用法と比較して収益性を判断する方法について説明します。
![MQL5での「スネーク」ゲームの作成](https://c.mql5.com/2/0/snake__2.png)
![MQL5での「スネーク」ゲームの作成](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5での「スネーク」ゲームの作成
本稿では『スネーク』ゲームのプログラム例を述べていきます。MQL5では、主にイベントハンドル機能によりゲームのプログラムが可能となりました。オブジェクト指向プログラミングによりこのプロセスが格段に簡素化されます。本稿では、イベント処理機能 標準的な MQL5 ライブラリクラスの使用例、また定期的関数呼び出しの詳細を学習します。
![MQL5 エキスパートアドバイザーから、GSMモデムを使用する](https://c.mql5.com/2/0/P2090169__.png)
![MQL5 エキスパートアドバイザーから、GSMモデムを使用する](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5 エキスパートアドバイザーから、GSMモデムを使用する
現在、トレーディングのアカウントを監視する手段がたくさんあります:モバイルターミナルはICQを用い、プッシュ通知を行います。しかし、すべてインターネットの接続を必要とします。この記事は、特に呼び出しやテキストメッセージはできるが、モバイルのインターネットを使用できないような時にトレーディングターミナルの情報を取得できるようになるエキスパートアドバイザーを作成するプロセスを紹介します。
![ニューラルネットワークが簡単に(第6回): ニューラルネットワークの学習率を実験する](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_006_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第6回): ニューラルネットワークの学習率を実験する
これまで、様々な種類のニューラルネットワークをその実装とともに考察してきました。 すべての場合において、ニューラルネットワークは、学習率を選択する必要があるグラディエントディーセント法を用いてトレーニングされました。 今回は、正しく選択されたレートの重要性とニューラルネットワーク学習への影響を例を用いて示したいと思います。
![自動ニューストレーダーのバインディング](https://c.mql5.com/2/0/cover.png)
![自動ニューストレーダーのバインディング](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
自動ニューストレーダーのバインディング
これは一からシンプルなオブジェクト指向 EA を構築する方法を述べ、オブジェクト指向プログラミングのアドバイスを提供したもう一つ別の MQL5 OOP クラス記事の続編です。本稿では、ニュースをトレードすることのできる EA を開発するのに必要とされる技術の基本をお話します。目標は OOP に関する考え方を提示し続け、ファイルシステムと関連づけながらこのシリーズにおける新しいトピックを取り上げることです。
![グラフィカルインタフェースX: Timeコントロール、チェックボックスコントロールのリストとテーブルのソート(ビルド6)](https://c.mql5.com/2/25/jxd7fn-zcrx8k35mvp-3ii6s7g5j1-II-001.png)
![グラフィカルインタフェースX: Timeコントロール、チェックボックスコントロールのリストとテーブルのソート(ビルド6)](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
グラフィカルインタフェースX: Timeコントロール、チェックボックスコントロールのリストとテーブルのソート(ビルド6)
グラフィカルインタフェースを作成するためのライブラリの開発が続きます。今回は、チェックボックスコントロールのリストとTimeが対象となります。さらに、CTableクラスではデータを昇順または降順に並べ替えることができるようになりました。
![非加法的統計分布構造解析への固有座標法の応用](https://c.mql5.com/2/0/Eigencoordinates_Nonextensive_Statistical_Distributions_MQL5.png)
![非加法的統計分布構造解析への固有座標法の応用](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
非加法的統計分布構造解析への固有座標法の応用
応用統計学の主な問題は受け入れる統計仮説の問題ですそれはながらく解決不可能と考えられていました。しかし、固有座標法の登場により状況は一変しました。それはシグナルの構造学にとってすぐれた力強いツールであり、近代的な応用統計学手法を用いることで、可能なこと以上のものを見極めることができるようになります。本稿はこの手法の実践的使用に着目し、MQL5によるプログラムの説明をします。また Hilhorst と Schehrによって紹介される分布例を交えて関数同定の問題も取り上げます。
![ニューラルネットワークが簡単に(第17部):次元削減](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_007_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第17部):次元削減
今回は、人工知能モデルについて引き続き説明します。具体的には、教師なし学習アルゴリズムについて学びます。クラスタリングアルゴリズムの1つについては既に説明しました。今回は、次元削減に関連する問題を解決する方法のバリエーションを紹介します。
![ニューラルネットワークの実験(第5回):ニューラルネットワークに渡すための入力の正規化](https://c.mql5.com/2/53/neural_network_experiments-p5_600x314.jpg)
ニューラルネットワークの実験(第5回):ニューラルネットワークに渡すための入力の正規化
ニューラルネットワークはトレーダーのツールキットの究極のツールです。この仮定が正しいかどうかを確認してみましょう。MetaTrader 5は、取引でニューラルネットワークを使用するための自立した媒体としてアプローチされています。簡単な説明が記載されています。
![MQL5 クックブック:MetaTrader 5 ストラレジーテスタでの position プロパティ分析](https://c.mql5.com/2/0/Avatar_Recipes_tester.png)
![MQL5 クックブック:MetaTrader 5 ストラレジーテスタでの position プロパティ分析](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5 クックブック:MetaTrader 5 ストラレジーテスタでの position プロパティ分析
先行記事 "MQL5 Cookbook: Position Properties on the Custom Info Panel"の Expert Advisor の変更バージョンを提供します。お伝えする問題の中にはバーからのデータ取得、現シンボルにおける新規バーイベント確認、ファイルに標準ライブラリのトレードクラスのインクルード、トレード処理実行用トレードシグナルおよび関数検索のための関数作成、OnTrade() 関数におけるトレードイベント決定などがあります。
![MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方(第6回):互いのラインを交差する2つのRSI指標](https://c.mql5.com/2/64/rj-article-images_600x314.jpg)
MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方(第6回):互いのラインを交差する2つのRSI指標
この記事の多通貨EAは、クロスラインを持つ2つのRSI指標、低速RSIと交差する高速RSIを使用するEA(自動売買ロボット)です。
![ソーシャルテクノロジースタートアップの構築 パート1: MetaTrader 5 シグナルをツイートする](https://c.mql5.com/2/0/Devices-network-wireless-connected-100-icon.png)
![ソーシャルテクノロジースタートアップの構築 パート1: MetaTrader 5 シグナルをツイートする](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
ソーシャルテクノロジースタートアップの構築 パート1: MetaTrader 5 シグナルをツイートする
今日は MetaTrader 5 ターミナルを Twitter とリンクする方法を学習し、EA のトレードシグナルをツイートできるようにします。RESTful ウェブサービスに基づく PHP にソーシャルディシジョン支援システムを作成します。この考えはコンピュータ援用取引と呼ばれる自動トレーディングの特定の概念からきています。われわれは 別の方法でExpert Advisors によって自動でマーケットに出されるトレードシグナルをフィルターにかける人間のトレーダーの認知能力を欲しています。
![一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第18部):新規受注システム(I)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_009_600x314.jpg)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第18部):新規受注システム(I)
今回は新規受注システムの第一弾です。本連載で紹介し始めてから、このEAは、同じチャート上注文システムモデルを維持しながら様々な変更と改良を受けてきました。
![知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第06回):フーリエ変換](https://c.mql5.com/2/54/fourier_transform_600x314.jpg)
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第06回):フーリエ変換
ジョセフ・フーリエによって導入されたフーリエ変換は、複雑なデータの波動点を単純な構成波に分解する手段です。この記事では、トレーダーにとって有益なこの機能を見ていきます。
![自動で動くEAを作る(第09回):自動化(I)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_009_600x314.jpg)
自動で動くEAを作る(第09回):自動化(I)
自動EAの作成はそれほど難しい作業ではありませんが、必要な知識がないと多くの間違いを犯す可能性があります。この記事では、ブレイクイーブンとトレーリングストップレベルを作動させるトリガーの作成からなる自動化の最初のレベルを構築する方法について見ていきます。
![プロのプログラマーからのヒント(第2部): パラメータの保存とエキスパートアドバイザー、スクリプト、外部プログラム間での交換](https://c.mql5.com/2/42/tipstricks__1.png)
![プロのプログラマーからのヒント(第2部): パラメータの保存とエキスパートアドバイザー、スクリプト、外部プログラム間での交換](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
プロのプログラマーからのヒント(第2部): パラメータの保存とエキスパートアドバイザー、スクリプト、外部プログラム間での交換
プログラミングを容易にする方法、テクニック、および補助ツールに関するプロのプログラマーからのヒントです。ターミナルの再起動(シャットダウン)後に復元できるパラメータについて説明します。すべての例は、私のCaymanプロジェクトからの実際に機能するコードセグメントです。
![グラフィカルインターフェイスX:ソート、テーブル再構築とセル内のコントロール(ビルド11)](https://c.mql5.com/2/26/MQL5-avatar-X-tableSort-001.png)
![グラフィカルインターフェイスX:ソート、テーブル再構築とセル内のコントロール(ビルド11)](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
グラフィカルインターフェイスX:ソート、テーブル再構築とセル内のコントロール(ビルド11)
レンダーテーブルにデータソート、列と行の数の管理、コントロールを配置するためのテーブルのセルタイプの設定といった新しい機能を追加し続けます。
![自動トレーディングシステム選手権2010に向けたExpert Advisor迅速作成法](https://c.mql5.com/2/0/Fast_Expert_Advisor_Writing_MQL5.png)
![自動トレーディングシステム選手権2010に向けたExpert Advisor迅速作成法](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
自動トレーディングシステム選手権2010に向けたExpert Advisor迅速作成法
自動トレーディングシステム選手権2010に参加するためのエクスパート開発をめざし、すぐに使えるExpert Advisorテンプレートを使用します。Even novice MQL5プログラマの初心者でもこのタスクをこなすことは可能です。というのも戦略のために基本クラス、関数、テンプレートがすでに準備されているからです。よってみなさんのトレーディングの考えに合う最低限のコードを書いて実装すれば十分です。
![MQL5でのAutoItの使用](https://c.mql5.com/2/49/autoit_mql5_600x314.jpg)
MQL5でのAutoItの使用
簡単に説明すると、この記事では、MQL5をAutoItと統合することによってMetraTrader5ターミナルのスクリプトを作成します。その中で、ターミナルのユーザーインターフェイスを操作することによってさまざまなタスクを自動化する方法を説明し、AutoItXライブラリを使用するクラスも紹介します。
![グラフィカルインタフェース IV:情報インターフェース要素(チャプター1)](https://c.mql5.com/2/22/iv-avatar.png)
![グラフィカルインタフェース IV:情報インターフェース要素(チャプター1)](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
グラフィカルインタフェース IV:情報インターフェース要素(チャプター1)
開発の現段階では、グラフィカルインタフェース作成のライブラリは、フォームとそれに取り付けることができるいくつかのコントロールを含んでいます。今後の記事の1つがマルチウィンドウモードについてになることは、以前に言及されました。そのための準備が整ったので、それは次の章で対処します。この章では、ステータスバーとツールチップ情報インタフェース要素を作成するためのクラスを作成します。
![定義済みリスクおよびRRレシオに基づく半自動化ドラッグドロップExpert Advisor連携構築](https://c.mql5.com/2/0/z5491084X.png)
![定義済みリスクおよびRRレシオに基づく半自動化ドラッグドロップExpert Advisor連携構築](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
定義済みリスクおよびRRレシオに基づく半自動化ドラッグドロップExpert Advisor連携構築
すべての取引を自動で行うトレーダーもいれば、複数インディケータのアウトプットを基にして自動と手動のミックスで取引を実行するトレーダーもいます。後者のグループの一員として、私はリスクと利益をチャートから直接、動的に評価するための連携ツールが必要でした。本稿は、定義済みの資本リスクおよびR/Rレシオを連携する半自動化Expert Advisorを実装する方法を提供します。EA パネル実行中には、 Expert Advisor リスク、R/R、ロットサイズ パラメータが変更可能です。
![古いトレンドトレーディング戦略の再検討:2つのストキャスティクス、MAとフィボナッチ](https://c.mql5.com/2/56/tranding_strategy_600x314.jpg)
古いトレンドトレーディング戦略の再検討:2つのストキャスティクス、MAとフィボナッチ
古い取引戦略。この記事では、純粋にテクニカルな方法でトレンドをフォローするための戦略の1つを紹介します。これは純粋なテクニカル戦略で、シグナルとターゲットを出すためにいくつかのテクニカル指標とツールを使用します。戦略の構成要素は次の通りです。14期間のストキャスティクス、5期間のストキャスティクス、200期間の移動平均線、フィボナッチ予測ツール(目標設定用)。
![かずかずのインスツルメントで取引を行うExpert Advisorの作成](https://c.mql5.com/2/0/multi_assets_EA_MQL5__1.png)
![かずかずのインスツルメントで取引を行うExpert Advisorの作成](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
かずかずのインスツルメントで取引を行うExpert Advisorの作成
ファイナンシャルマーケットにおける資産の多様性概念はかなり古いもので常に初心者のトレーダーを魅了してきました。本稿では、複数通貨対応Expert Advisorの構築をトレード戦略を扱う最初の導入として最大限にシンプルな手法で行います。
![グラフィカルインタフェースVIII: ファイルナビゲータコントロール(チャプター3)](https://c.mql5.com/2/23/av8__2.png)
![グラフィカルインタフェースVIII: ファイルナビゲータコントロール(チャプター3)](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
グラフィカルインタフェースVIII: ファイルナビゲータコントロール(チャプター3)
シリーズの第八部の前章では、ライブラリがマウスポインタ、カレンダー、ツリービューを開発するためのいくつかのクラスによって強化されました。本稿は、MQLアプリケーションのグラフィカルインターフェースの一部として使用できるファイルナビゲーターコントロールを扱います。
![継続的なウォークフォワード最適化(その8)。プログラムの改善と修正](https://c.mql5.com/2/49/Continuous-Walk-Forward-Optimization_008_600x314.jpg)
継続的なウォークフォワード最適化(その8)。プログラムの改善と修正
本連載では、ユーザーや読者の皆様からのご意見・ご要望をもとに、プログラムを修正しています。 この記事では、オートオプティマイザーの新バージョンを掲載しています。 このバージョンでは、要求された機能を実装し、他の改善点を提供しています。
![有用なテクノロジーカクテルでYour MQL5 顧客を驚嘆させる!](https://c.mql5.com/2/0/cocktails.png)
![有用なテクノロジーカクテルでYour MQL5 顧客を驚嘆させる!](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
有用なテクノロジーカクテルでYour MQL5 顧客を驚嘆させる!
MQL5 はプログラマーに関数の完全セットとオブジェクト指向API を提供します。それらのお陰でプログラマーは MetaTrader 環境内で願うことを行うことができるのです。ただ「ウェブテクノロジー」は今日ひじょに特殊なことをしてなにか違ったもので顧客を驚かせる必要があったり、ただ MT5 「標準ライブラリ」の特定箇所をマスターする十分な時間がないなんらかの状況で救助にきてくれる極端に多才なツールです。今回の例題によりご自身の開発時間管理の仕方と同時にすばらしいテクノロジーカクテルを作成する方法を実用例をご紹介します。
![リニアなトレーディングシステムを指数に高める](https://c.mql5.com/2/0/superman.png)
![リニアなトレーディングシステムを指数に高める](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
リニアなトレーディングシステムを指数に高める
本稿では MQL5 プログラマーの中級者にリニアなトレーディングシステム(固定ロット)からいわゆる指数の技術を簡単に実装することでより収益を上げる方法をお伝えします。これは結果として生じる資金曲線の成長が幾何学的または指数関数で放物線の形を取ります。特にラルフ・ビンス氏によって開発された実用的な「固定比率」のポジションサイジングの MQL5 のバリアントを実装します。
![PythonとMetaTrader5 Pythonパッケージを使用した深層学習による予測と注文とONNXモデルファイル](https://c.mql5.com/2/64/Deep_Learning_Forecast_and_ordering_with_Python_and_MetaTrader5_python_package_600x314.jpg)
PythonとMetaTrader5 Pythonパッケージを使用した深層学習による予測と注文とONNXモデルファイル
このプロジェクトでは、金融市場における深層学習に基づく予測にPythonを使用します。平均絶対誤差(MAE)、平均二乗誤差(MSE)、R二乗(R2)などの主要なメトリクスを使用してモデルのパフォーマンスをテストする複雑さを探求し、すべてを実行ファイルにまとめる方法を学びます。また、そのEAでONNXモデルファイルを作成します。
![ニューラルネットワークが簡単に(第43回):報酬関数なしでスキルを習得する](https://c.mql5.com/2/54/NN_Simple_Part_43_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第43回):報酬関数なしでスキルを習得する
強化学習の問題は、報酬関数を定義する必要性にあります。それは複雑であったり、形式化するのが難しかったりします。この問題に対処するため、明確な報酬関数を持たずにスキルを学習する、活動ベースや環境ベースのアプローチが研究されています。
![エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート(第3部):トレンド指標](https://c.mql5.com/2/58/trend_indicators_600x314.jpg)
エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート(第3部):トレンド指標
この参考記事では、トレンド指標カテゴリから標準的な指標を取り上げます。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。
![グラフィカルインターフェイスXI:レンダリングされたコントロール(ビルド14.2)](https://c.mql5.com/2/28/av.png)
![グラフィカルインターフェイスXI:レンダリングされたコントロール(ビルド14.2)](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
グラフィカルインターフェイスXI:レンダリングされたコントロール(ビルド14.2)
ライブラリのこの新バージョンでは、すべてのコントロールが個別のOBJ_BITMAP_LABEL型のグラフィカルオブジェクトに描画されます。また、コードの最適化についても引き続き説明し、ライブラリの中核クラスの変更について説明します。