MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミングと使用に関する記事

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MetaTraderプラットフォームのために作られたExpert Advisorsは、開発者により導入された様々な機能を実行します。自動売買ロボットは1日24時間、通貨をトラックし、取引をコピーし、レポートを送信し、ニュースを分析し、 特別に作成されたグラフィカルインターフェイスを提供することができます。

記事はプログラミングのテクニック、データ処理のための数学的なアイデア、自動売買ロボットの開発と発注についてのヒントを記載します。

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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第26部):未来に向かって(I)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第26部):未来に向かって(I)

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。
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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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MQL5の圏論(第17回):関手とモノイド

MQL5の圏論(第17回):関手とモノイド

関手を題材にしたシリーズの最終回となる今回は、圏としてのモノイドを再考します。この連載ですでに紹介したモノイドは、多層パーセプトロンとともに、ポジションサイジングの補助に使われます。
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AD(蓄積/分散、Accumulation/Distribution)による取引システムの設計方法を学ぶ

AD(蓄積/分散、Accumulation/Distribution)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基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事へようこそ。今回は、AD(蓄積/分散、Accumulation/Distribution)という新しいテクニカル指標について学び、シンプルなAD取引戦略に基づいてMQL5取引システムを設計する方法を学びます。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第9部):概念的な飛躍(II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第9部):概念的な飛躍(II)

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。
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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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予測による統計的裁定取引

予測による統計的裁定取引

統計的裁定取引について調べ、共和分で相関する銘柄をPythonで検索し、ピアソン係数の指標を作成し、PythonとONNX モデルで予測をおこなって統計的裁定取引を行うEAを作成します。
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EAを用いたリスクとキャピタルの管理

EAを用いたリスクとキャピタルの管理

この記事では、バックテストレポートでは見えないこと、自動売買ソフトを使用する際の注意点、エキスパートアドバイザー(EA)を使用している場合の資金管理、自動売買をおこなっている場合に取引活動を続けるために大きな損失をカバーする方法について説明します。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第17部):Web上のデータにアクセスする(III)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第17部):Web上のデータにアクセスする(III)

今回は、Webからデータを取得し、エキスパートアドバイザー(EA)で使用する方法について引き続き考えていきます。今回は、代用できるシステムの開発に進みます。
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DoEasyライブラリの時系列(第56部):カスタム指標オブジェクト、コレクション内指標オブジェクトからのデータ取得

DoEasyライブラリの時系列(第56部):カスタム指標オブジェクト、コレクション内指標オブジェクトからのデータ取得

本稿では、EAで使用するためのカスタム指標オブジェクトの作成について検討します。ライブラリクラスを少し改善し、EAの指標オブジェクトからデータを取得するメソッドを追加しましょう。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第25部):システムの堅牢性の提供(II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第25部):システムの堅牢性の提供(II)

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。
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ニューラルネットワークの実験(第1回):幾何学の再検討

ニューラルネットワークの実験(第1回):幾何学の再検討

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。
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MQL5のインタラクティブGUIで取引チャートを改善する(前編):移動可能なGUI (I)

MQL5のインタラクティブGUIで取引チャートを改善する(前編):移動可能なGUI (I)

MQL5で動かせるGUIを作成するための包括的なガイドで、取引戦略やユーティリティでのダイナミックなデータ表現の力を解き放ちましょう。チャートイベントのコアコンセプトに触れ、同じチャート上にシンプルで複数の移動可能なGUIをデザインし、実装する方法を学びます。この記事では、GUIに要素を追加し、機能性と美しさを向上させるプロセスについても説明します。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第73部): グラフィック要素のフォームオブジェクト
DoEasyライブラリのグラフィックス(第73部): グラフィック要素のフォームオブジェクト

DoEasyライブラリのグラフィックス(第73部): グラフィック要素のフォームオブジェクト

本稿からは、ライブラリでのグラフィックの使用に関する新しい大きなセクションを始めます。本稿では、マウスステータスオブジェクト、すべてのグラフィック要素の基本オブジェクト、およびライブラリのグラフィック要素のフォームオブジェクトのクラスを作成します。
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MQL5入門(第6部):MQL5における配列関数の入門ガイド

MQL5入門(第6部):MQL5における配列関数の入門ガイド

MQL5の旅の次の段階を始めましょう。この洞察に満ちて初心者に優しい記事では、残りの配列関数について調べ、複雑な概念を解明し、効率的な取引戦略を作成できるようにします。ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse、ArraySortについて説明します。アルゴリズム取引の専門知識を、これらの必要不可欠な配列関数で高めてください。一緒にMQL5マスターへの道を歩みましょう。
ビデオ:MetaTrader5とMQL5での簡単な自動売買の設定方法
ビデオ:MetaTrader5とMQL5での簡単な自動売買の設定方法

ビデオ:MetaTrader5とMQL5での簡単な自動売買の設定方法

このビデオコースでは、MetaTrader 5をダウンロード、インストールして自動売買のために設定する方法を学びます。また、チャートの設定や自動売買のオプションの調整方法についても学びます。最初のバックテストをおこないます。このコースの終わりには、画面の前に座らなくても、24時間365日自動的に取引できるエキスパートアドバイザー(EA)をインポートする方法が分かります。
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ゲータ―オシレーター(Gator Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ

ゲータ―オシレーター(Gator Oscillator)による取引システムの設計方法を学ぶ

人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶ本連載の新しい記事では、ゲータ―オシレーターテクニカル指標を取り上げ、簡単な戦略を通じて取引システムを作成する方法について学びます。
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モスクワ取引所(MOEX)におけるストップ注文を利用した取引所グリッド取引の自動化

モスクワ取引所(MOEX)におけるストップ注文を利用した取引所グリッド取引の自動化

本稿では、MQL5エキスパートアドバイザー(EA)に実装されたストップ指値注文に基づくグリッド取引についてモスクワ取引所(MOEX)で考察します。市場で取引する場合、最も単純な戦略の1つは、市場価格を「キャッチ」するように設計された注文のグリッドです。
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MQL5のインタラクティブGUIで取引チャートを改善する(第2回):移動可能なGUI (II)

MQL5のインタラクティブGUIで取引チャートを改善する(第2回):移動可能なGUI (II)

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。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第12回):ニュートン多項式

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第12回):ニュートン多項式

ニュートン多項式は、数点の集合から二次方程式を作るもので、時系列を見るには古風だが興味深いアプローチです。この記事では、このアプローチをトレーダーがどのような面で役立てることができるかを探るとともに、その限界についても触れてみたいと思います。
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ウィリアムズPRによる取引システムの設計方法を学ぶ

ウィリアムズPRによる取引システムの設計方法を学ぶ

MetaTrader 5で使用される最も人気のあるテクニカル指標によってMQL5で取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事です。今回は、ウィリアムズの%R指標による取引システムの設計方法について学びます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第46回):目標条件付き強化学習(GCRL)

ニューラルネットワークが簡単に(第46回):目標条件付き強化学習(GCRL)

今回は、もうひとつの強化学習アプローチを見てみましょう。これはGCRL(goal-conditioned reinforcement learning、目標条件付き強化学習)と呼ばれます。このアプローチでは、エージェントは特定のシナリオでさまざまな目標を達成するように訓練されます。
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MQL5の圏論(第20回):セルフアテンションとTransformerへの回り道

MQL5の圏論(第20回):セルフアテンションとTransformerへの回り道

ちょっと寄り道して、chatGPTのアルゴリズムの一部について考えてみたいとおもいます。自然変換から借用した類似点や概念はあるのでしょうか。シグナルクラス形式のコードを用いて、これらの疑問やその他の質問に楽しく答えようと思います。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第27部):未来に向かって(II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第27部):未来に向かって(II)

チャート上直接の発注システムをより完全にしましょう。この記事では、発注システムを修正する方法、またはより直感的にする方法を示します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第47回):連続行動空間

ニューラルネットワークが簡単に(第47回):連続行動空間

この記事では、エージェントのタスクの範囲を拡大します。訓練の過程には、どのような取引戦略にも不可欠な資金管理とリスク管理の側面も含まれます。
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ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン(第4回):振る舞いパターン2

ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン(第4回):振る舞いパターン2

デザインパターンには、生成デザインパターン、構造デザインパターン、振る舞いデザインパターンの3タイプがあることを説明しました。コードをクリーンにしながらオブジェクト間の相互作用の方法を設定するのに役立つ、残りの振る舞いタイプのパターンの説明を完成させます。
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MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発:TDDアプローチ

MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発:TDDアプローチ

この記事では、MQL5のネイティブMQTTクライアント開発における最初の試みについて報告します。MQTTは、クライアントサーバーのパブリッシュ/サブスクライブメッセージングトランスポートプロトコルです。MQTTは軽量、オープン、シンプルで、簡単に実装できるように設計されています。これらの特性により、さまざまな状況での使用に最適です。
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フェアバリューギャップ(FVG)/不均衡取引方法をステップバイステップで学ぶ:スマートマネーコンセプトのアプローチ

フェアバリューギャップ(FVG)/不均衡取引方法をステップバイステップで学ぶ:スマートマネーコンセプトのアプローチ

フェアバリューギャップ(FVG)取引戦略に基づいて、MQL5で自動売買アルゴリズムを作成して実装するためのステップバイステップのガイドです。初心者にも経験豊富なトレーダーにも役立つエキスパートアドバイザー(EA)の作成に関する詳細なチュートリアルです。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第07回):樹状図

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第07回):樹状図

分析や予測を目的としたデータの分類は、機械学習の中でも非常に多様な分野であり、数多くのアプローチや手法があります。この作品では、そのようなアプローチのひとつである「凝集型階層分類」を取り上げます。
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MetaTraderのMultibot:1つのチャートから複数のロボットを起動させる

MetaTraderのMultibot:1つのチャートから複数のロボットを起動させる

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。
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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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取引における道徳的期待値

取引における道徳的期待値

この記事は、道徳的期待値についてです。取引でのその使用のいくつかの例と、その助けを借りて達成できる結果を見ていきます。
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Rebuyのアルゴリズム:多通貨取引シミュレーション

Rebuyのアルゴリズム:多通貨取引シミュレーション

本稿では、多通貨の価格設定をシミュレートする数理モデルを作成し、前回理論計算から始めた取引効率を高めるメカニズム探求の一環として、分散原理の研究を完成させます。
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時系列マイニングのためのデータラベル(第6回):ONNXを使用したEAへの応用とテスト

時系列マイニングのためのデータラベル(第6回):ONNXを使用したEAへの応用とテスト

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、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。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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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第24部):システムの堅牢性の提供(I)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第24部):システムの堅牢性の提供(I)

この記事では、堅牢で安全な使用を保証するために、システムの信頼性を高めます。望ましい堅牢性を実現する方法の1つは、コードを可能な限り再利用して、常にさまざまな場合にテストされるようにすることです。しかし、これは方法の1つにすぎません。もう1つは、OOPを使用することです。
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ニューラルネットワークが簡単に(第31部):進化的アルゴリズム

ニューラルネットワークが簡単に(第31部):進化的アルゴリズム

前回の記事では、非勾配最適化手法の調査を開始しました。遺伝的アルゴリズムについて学びました。今日は、このトピックを継続し、進化的アルゴリズムの別のクラスを検討します。
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ニューラルネットワークが簡単に (第42回):先延ばしのモデル、理由と解決策

ニューラルネットワークが簡単に (第42回):先延ばしのモデル、理由と解決策

強化学習の文脈では、モデルの先延ばしにはいくつかの理由があります。この記事では、モデルの先延ばしの原因として考えられることと、それを克服するための方法について考察しています。
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単一チャート上の複数インジケータ(第06部):MetaTrader 5をRADシステムに変える(II)

単一チャート上の複数インジケータ(第06部):MetaTrader 5をRADシステムに変える(II)

前回の記事では、MetaTrader 5のオブジェクトを使ってChart Tradeを作成し、プラットフォームをRADシステムに変える方法を紹介しました。このシステムは非常によく機能しており、読者の多くは、提案されたシステムの機能を拡張できるようなライブラリを作成することをお考えになったのではないでしょうか。これに基づいて、より直感的で使い勝手の良いEAを開発することも可能でしょう。
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自動で動くEAを作る(第13回):自動化(V)

自動で動くEAを作る(第13回):自動化(V)

フローチャートとは何かご存じでしょうか。使い方はご存じですか。フローチャートは初心者向けだとお考えでしょうか。この新しい記事では、フローチャートの操作方法を説明します。
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OBVによる取引システムの設計方法を学ぶ

OBVによる取引システムの設計方法を学ぶ

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。