MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミング例に関する記事

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エキスパートアドバイザーはプログラミングの「頂点」であり、それぞれの自動取引の開発者の求めたゴールです。このセクションの記事を読んで、ご自分の自動売買ロボットを作成してください。記述された手順に従うことにより、どのように自動取引システムを作成し、デバッグし、テストするかを学びます。

記事はMQL5プログラミングを教えるだけでなく、どのようにトレーディングアイデアとテクニックを導入するかを示します。どのようにトレーリングストップをプログラムするか、どのように資金管理を適用するか、どのようにインディケータ値を取得するかなど、さらに多くのことを学べます。

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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

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。
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MQL5における一般化ハースト指数と分散比検定の実装

MQL5における一般化ハースト指数と分散比検定の実装

本稿では、一般化ハースト指数と分散比検定が、MQL5における価格系列の挙動を分析するためにどのように利用できるかを調査します。
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MQL5入門(第4部):構造体、クラス、時間関数をマスターする

MQL5入門(第4部):構造体、クラス、時間関数をマスターする

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。
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MQL5入門(第3部):MQL5のコア要素をマスターする

MQL5入門(第3部):MQL5のコア要素をマスターする

この初心者向けの記事では、MQL5プログラミングの基本を解説します。配列、カスタム関数、プリプロセッサ、イベント処理など、すべてのコードをわかりやすく説明し、すべての行にアクセスできるようにします。すべてのステップで理解を深める独自のアプローチで、MQL5のパワーを引き出しましょう。この記事はMQL5をマスターするための基礎となるもので、各コード行の説明に重点を置き、明確で充実した学習体験を提供します。
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MQL5での定量分析:有望なアルゴリズムの実装

MQL5での定量分析:有望なアルゴリズムの実装

定量分析とは何なのか、また、主要プレーヤーがどのように定量分析を使用しているのかを分析します。MQL5言語で定量分析アルゴリズムの1つを作成します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第67回):過去の経験を活かした新しい課題の解決

ニューラルネットワークが簡単に(第67回):過去の経験を活かした新しい課題の解決

この記事では、訓練セットにデータを収集する方法について引き続き説明します。明らかに、学習プロセスには環境との絶え間ない相互作用が必要です。しかし、状況はさまざまです。
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ニューラルネットワークが簡単に(第66回):オフライン学習における探索問題

ニューラルネットワークが簡単に(第66回):オフライン学習における探索問題

モデルは、用意された訓練データセットのデータを使用してオフラインで訓練されます。一定の利点がある反面、環境に関する情報が訓練データセットのサイズに大きく圧縮されてしまうというマイナス面もあります。それが逆に、探求の可能性を狭めています。この記事では、可能な限り多様なデータで訓練データセットを埋めることができる方法について考えます。
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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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ニューラルネットワークが簡単に(第64回):ConserWeightive Behavioral Cloning (CWBC)法

ニューラルネットワークが簡単に(第64回):ConserWeightive Behavioral Cloning (CWBC)法

以前の記事でおこなったテストの結果、訓練された戦略の最適性は、使用する訓練セットに大きく依存するという結論に達しました。この記事では、モデルを訓練するための軌道を選択するための、シンプルかつ効果的な手法を紹介します。
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初心者からプロまでMQL5をマスターする(第1回):プログラミングを始める

初心者からプロまでMQL5をマスターする(第1回):プログラミングを始める

この記事は、プログラミングに関する連載の紹介です。読者がこれまでプログラミングを扱ったことがないことを前提としているため、この連載は基礎から始まります。プログラミング知識レベル:全くの初心者。
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多銘柄多期間指標の作成

多銘柄多期間指標の作成

この記事では、多銘柄、多期間の指標を作成する原則について見ていきます。また、エキスパートアドバイザー(EA)や他の指標から、このような指標のデータにアクセスする方法も紹介します。EAや指標でマルチ指標を使用する主な特徴について考察し、カスタム指標バッファを使用してそれらをプロットする方法を見ていきます。
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MLモデルとストラテジーテスターの統合(結論):価格予測のための回帰モデルの実装

MLモデルとストラテジーテスターの統合(結論):価格予測のための回帰モデルの実装

この記事では、決定木に基づく回帰モデルの実装について説明します。モデルは金融資産の価格を予測しなければなりません。すでにデータを準備し、モデルを訓練評価し、調整最適化しました。ただし、このモデルはあくまで研究用であり、実際の取引に使用するものではないことに留意する必要があります。
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ニューラルネットワークが簡単に(第63回):Unsupervised Pretraining for Decision Transformer (PDT)

ニューラルネットワークが簡単に(第63回):Unsupervised Pretraining for Decision Transformer (PDT)

引き続き、Decision Transformer法のファミリーについて説明します。前回の記事から、これらの手法のアーキテクチャの基礎となるTransformerの訓練はかなり複雑なタスクであり、訓練のために大規模なラベル付きデータセットが必要であることにすでに気づきました。この記事では、ラベル付けされていない軌跡をモデルの予備訓練に使用するアルゴリズムについて見ていきます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第62回):階層モデルにおけるDecision Transformerの使用

ニューラルネットワークが簡単に(第62回):階層モデルにおけるDecision Transformerの使用

最近の記事で、Decision Transformerを使用するためのいくつかの選択肢を見てきました。この方法では、現在の状態だけでなく、以前の状態の軌跡や、その中でおこなわれた行動も分析することができます。この記事では、階層モデルにおけるこの方法の使用に焦点を当てます。
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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60回):Online Decision Transformer (ODT)

ニューラルネットワークが簡単に(第60回):Online Decision Transformer (ODT)

最後の2つの記事は、望ましい報酬の自己回帰モデルの文脈で行動シーケンスをモデル化するDecision Transformer法に費やされました。この記事では、この方法の別の最適化アルゴリズムについて見ていきます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第59回):コントロールの二分法(DoC)

ニューラルネットワークが簡単に(第59回):コントロールの二分法(DoC)

前回の記事では、Decision Transformerを紹介しました。しかし、外国為替市場の複雑な確率的環境は、提示した手法の可能性を完全に実現することを許しませんでした。今回は、確率的環境におけるアルゴリズムの性能向上を目的としたアルゴリズムを紹介します。
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ニューラルネットワークの実験(第7回):指標の受け渡し

ニューラルネットワークの実験(第7回):指標の受け渡し

指標をパーセプトロンに渡す例。この記事では、一般的な概念について説明し、最も単純な既製のエキスパートアドバイザー(EA)と、それに続く最適化とフォワードテストの結果を紹介します。
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周波数領域でのフィルタリングと特徴抽出

周波数領域でのフィルタリングと特徴抽出

この記事では、予測モデルに有用な独自の特徴を抽出するために周波数領域で表現された時系列にデジタルフィルタを適用する方法を探ります。
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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5回): ケルトナーチャネルのボリンジャーバンド—指標シグナル

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5回): ケルトナーチャネルのボリンジャーバンド—指標シグナル

この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引(注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど)ができるEAまたは自動売買ロボットです。この記事では、2つの指標、この場合はケルトナーチャネルのボリンジャーバンド®からのシグナルを使用します。
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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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プログラミングパラダイムについて(第1部):プライスアクションエキスパートアドバイザー開発の手続き型アプローチ

プログラミングパラダイムについて(第1部):プライスアクションエキスパートアドバイザー開発の手続き型アプローチ

プログラミングパラダイムとMQL5コードへの応用について学びます。この記事では、手続き型プログラミングの具体的な方法について、実践的な例を通して説明します。EMA指標とローソク足の価格データを使って、プライスアクションエキスパートアドバイザー(EA)を開発する方法を学びます。さらに、この記事では関数型プログラミングのパラダイムについても紹介しています。
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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4回):三角移動平均 — 指標シグナル

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4回):三角移動平均 — 指標シグナル

この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引(注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど)ができるEAまたは自動売買ロボットです。今回は、多時間枠または単一時間枠の「三角移動平均」という1つの指標のみを使用します。
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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3回):銘柄名のプレフィックスおよび/またはサフィックスと取引時間セッションを追加しました

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3回):銘柄名のプレフィックスおよび/またはサフィックスと取引時間セッションを追加しました

数人のトレーダー仲間から、プレフィックスやサフィックスを持つ銘柄名を持つブローカーでこの多通貨EAを使用する方法、およびこの多通貨EAで取引タイムゾーンや取引タイムセッションを実装する方法についてメールやコメントをいただきました。
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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

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。
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ニューラルネットワークが簡単に(第58回):Decision Transformer (DT)

ニューラルネットワークが簡単に(第58回):Decision Transformer (DT)

強化学習の手法を引き続き検討します。この記事では、一連の行動を構築するパラダイムでエージェントの方策を考慮する、少し異なるアルゴリズムに焦点を当てます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第57回):Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)

ニューラルネットワークが簡単に(第57回):Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)

今回は、かなり新しいStochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)アルゴリズムを検討します。このアルゴリズムは、エントロピー最大化の枠組みの中で潜在変数方策を構築することができます。
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MQL5のALGLIB数値解析ライブラリ

MQL5のALGLIB数値解析ライブラリ

この記事では、ALGLIB3.19数値分析ライブラリ、その応用、金融データ分析の効率を向上させる新しいアルゴリズムについて簡単に説明します。
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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2部):出来高指標とビルウィリアムズの指標

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2部):出来高指標とビルウィリアムズの指標

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。
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MQL5における代替リスクリターン指標

MQL5における代替リスクリターン指標

本稿では、シャープレシオの代替指標とされるいくつかのリスクリターン指標の実装を紹介し、その特徴を分析するために仮想資本曲線を検証します。
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パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第VI部):循環最適化

パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第VI部):循環最適化

この記事では、MetaTrader 4および5の取引の自動化チェーン全体を完成するだけでなく、より興味深いことができるようになった改善の最初の部分を示します。今後、このソリューションにより、EAの作成と最適化の両方を完全に自動化し、効果的な取引構成を見つけるための人件費を最小限に抑えることができます。
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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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ニューラルネットワークが簡単に(第55回):対照的内発制御(Contrastive intrinsic control、CIC)

ニューラルネットワークが簡単に(第55回):対照的内発制御(Contrastive intrinsic control、CIC)

対照訓練は、教師なしで表現を訓練する方法です。その目標は、データセットの類似点と相違点を強調するためにモデルを訓練することです。この記事では、対照訓練アプローチを使用してさまざまなActorスキルを探究する方法について説明します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第54回):ランダムエンコーダを使った効率的な研究(RE3)

ニューラルネットワークが簡単に(第54回):ランダムエンコーダを使った効率的な研究(RE3)

強化学習手法を検討するときは常に、環境を効率的に探索するという問題に直面します。この問題を解決すると、多くの場合、アルゴリズムが複雑になり、追加モデルの訓練が必要になります。この記事では、この問題を解決するための別のアプローチを見ていきます。
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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2回):指標シグナル:多時間枠放物線SAR指標

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2回):指標シグナル:多時間枠放物線SAR指標

この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、1つの銘柄チャートからのみ複数の銘柄ペアの取引(注文を出す、注文を決済する、トレーリングストップロスとトレーリングプロフィットなどで注文を管理するなど)ができるEAまたは自動売買ロボットです。今回は、PERIOD_M15からPERIOD_D1までの多時間枠でパラボリックSARまたはiSARという1つの指標のみを使用します。
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信頼区間を用いて将来のパフォーマンスを見積もる

信頼区間を用いて将来のパフォーマンスを見積もる

この記事では、自動化された戦略の将来のパフォーマンスを推定する手段として、ブーストラッピング技術の応用について掘り下げます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第53回):報酬の分解

ニューラルネットワークが簡単に(第53回):報酬の分解

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。
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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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MQL5での発注を理解する

MQL5での発注を理解する

取引システムを構築する際には、効果的に処理しなければならない作業があります。この作業は、注文の発注、または作成された取引システムに注文を自動的に処理させることです。これはあらゆる取引システムにおいて極めて重要だからです。この記事では、発注が効果的な取引システムを作成する作業のために理解する必要があるほとんどのトピックについて説明します。
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エキスパートアドバイザーのQ値の開発

エキスパートアドバイザーのQ値の開発

この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)がストラテジーテスターで表示できる品質スコアを開発する方法を見ていきます。Van TharpとSunny Harrisという2つの有名な計算方法を見てみましょう。