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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スワップ(第I部):ロックと合成ポジション
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この記事では、スワップ取引手法の古典的な概念を拡張しようとします。私が、この概念に特別な注意を払う価値があり、この概念が研究に絶対的に推奨されるという結論に達した理由を説明します。
特定のディストリビューション法によるカスタムシンボルを用いた時系列モデリング
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この記事では、カスタムシンボルを作成および操作するためのターミナルの機能の概要を示し、カスタムシンボル、トレンド、さまざまなチャートパターンを使用してトレードヒストリーをシミュレートするための手法を提供します。
MetaTrader マーケットの概要(インフォグラフィック)
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数週間前「フリーランス」サービスのインフォグラフィックを公表しました。また「マーケット」の統計をいくつか明らかにすることを約束しました。ここでわれわれが収集したデータの検討にみなさんをご招待します。
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
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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。
エンベロープによる取引システムの設計方法を学ぶ
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この記事では、バンドで取引する方法の1つを紹介します。今回はエンベロープについて検討し、それに基づいてストラテジーを作成するのがいかに簡単であるかを見ていきます。
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データサイエンスと機械学習(第06回):勾配降下法

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勾配降下法は、ニューラルネットワークや多くの機械学習アルゴリズムの訓練において重要な役割を果たします。これは、その印象的な成果にもかかわらず、迅速でインテリジェントなアルゴリズムであり、多くのデータサイエンティストによっていまだに誤解されています。
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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

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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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単一チャート上の複数インジケータ(第04部): エキスパートアドバイザーに進む

単一チャート上の複数インジケータ(第04部): エキスパートアドバイザーに進む

以前の記事では、複数のサブウィンドウでインジケータを作成する方法を説明しました。これは、カスタムインジケータを使用するときに興味深いものになります。今回は、エキスパートアドバイザーに複数のウィンドウを追加する方法を説明します。
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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)。
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相対的活力指数による取引システムの設計方法を学ぶ

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最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法についての連載の新しい記事へようこそ。今回は、相対的活力指数(RVI、Relative Vigot Index)という指標で、その方法を学びます。
自己適応アルゴリズム(第IV部):その他の機能とテスト
自己適応アルゴリズム(第IV部):その他の機能とテスト

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引き続き、必要最小限の機能でアルゴリズムを実装して結果をテストします。収益性は非常に低いですが、連載では、完全に自動化された、根本的に異なる市場で取引される完全に異なる商品で収益性の高い取引モデルを示しています。
リニアなトレーディングシステムを指数に高める
リニアなトレーディングシステムを指数に高める

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。
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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

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。
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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1回):生成パターン

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繰り返し発生する問題の多くを解決するためには、使用できる方法があります。これらの方法の使い方を理解すれば、ソフトウェアを効果的に作成し、DRY (Do not Repeat Yourself)の概念を適用するのに非常に役立ちます。この文脈では、デザインパターンのトピックが非常に役に立ちます。なぜなら、デザインパターンは、よく説明され、繰り返される問題に対する解決策を提供するパターンだからです。
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MQL5入門(第1部):アルゴリズム取引入門ガイド

MQL5入門(第1部):アルゴリズム取引入門ガイド

この初心者向けMQL5プログラミングガイドで、魅力的なアルゴリズム取引の世界へ飛び込みましょう。MetaTrader 5を動かす言語であるMQL5のエッセンスを発見し、自動売買の世界を解明します。基本を理解することからコーディングの第一歩を踏み出すことまで、この記事はプログラミングの知識がなくてもアルゴリズム取引の可能性を解き放つ鍵となります。MQL5のエキサイティングな宇宙で、一緒に、シンプルさと洗練が出会う旅に出ましょう。
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MQL5でのグラフィカルパネルの作成を簡単に

MQL5でのグラフィカルパネルの作成を簡単に

この記事では、取引において最も価値があり役立つツールの1つであるグラフィカルパネルを作成する必要がある人に、シンプルで簡単なガイドを提供します。グラフィカルパネルは、取引に関するタスクを簡素化および容易にして、時間を節約し、気を散らすことなく取引プロセスそのものに集中するのに役立ちます。
プロフィット引き出しモデル構築のためのTesterWithdrawal() 関数の使用
プロフィット引き出しモデル構築のためのTesterWithdrawal() 関数の使用

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本稿は処理中に資産の特定部分の引き出しをするトレードシステムにおけるリスク見積をするためのTesterWithDrawal()関数使用について述べていきます。また、ストラテジーテスタにおける資産の引き出し計算のアルゴリズムへのこの関数の影響についても述べます。この関数はExpert Advisorsのパラメータ最適化に有用です。
CCIによる取引システムの設計方法を学ぶ
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今回は、取引システムの設計方法を学ぶ連載の新しい記事として、CCI(商品チャンネル指数、Commodities Channel Index)を紹介し、その詳細を説明し、この指標に基づいた取引システムの作り方を紹介します。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第69部): チャットオブジェクトコレクションクラス
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本稿からチャートオブジェクトコレクションクラスの開発を開始します。このクラスでは、サブウィンドウと指標とともにチャートオブジェクトのコレクションリストを保存し、選択したチャートとそのサブウィンドウ、または複数のチャートのリストを一度に操作する機能を提供します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第37回):スパースアテンション(Sparse Attention)

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前回は、アテンションメカニズムをアーキテクチャーに用いたリレーショナルモデルについて説明しました。これらのモデルの特徴の1つは、コンピューティングリソースを集中的に利用することです。今回は、セルフアテンションブロック内部の演算回数を減らす仕組みの1つについて考えてみたいと思います。これにより、モデルの一般的なパフォーマンスが向上します。
Expert Advisor動作中のバランス曲線勾配調整
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トレードシステムのルールを見つけ、それをExpert Advisorにプログラムするのが仕事の半分です。Expert Advisorはトレーディング結果を集積するので、いくらかの処理を修正する必要があります。本項では、バランス曲線の勾配測定のフィードバックを作成することで、Expert Advisorのパフォーマンスを向上させる方法の一つについて述べます。
トレーダーは開発者によるサービスを必要とするのでしょうか?
トレーダーは開発者によるサービスを必要とするのでしょうか?

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アルゴリズムによるトレードが人気になり求められ、珍しいアルゴリズムや変わった作業への需要につながりました。ある程度、そのような複雑なアプリケーションは、Code BaseやMarketにて取得できます。トレーダーは、これらのアプリケーションに数クリックでアクセスできますが、これらは完全に彼らの要求を満たすことができないこともあります。その場合、トレーダーは、MQL5 Freelanceセクションにて望ましいアプリケーションを作成できる開発者を探し、注文を行います。
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ニューラルネットワークが簡単に(第22部):回帰モデルの教師なし学習

ニューラルネットワークが簡単に(第22部):回帰モデルの教師なし学習

モデルと教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。今回は、回帰モデルの学習に適用した場合のオートエンコーダの特徴について提案します。
より優れたプログラマー(第07部): 成功したフリーランス開発者になるためのメモ
より優れたプログラマー(第07部): 成功したフリーランス開発者になるためのメモ

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MQL5でフリーランス開発者として成功したいならば、この記事はあなたにぴったりです。
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機械学習や取引におけるメタモデル:取引注文のオリジナルタイミング

機械学習や取引におけるメタモデル:取引注文のオリジナルタイミング

機械学習におけるメタモデル:人間がほとんど介在しない取引システムの自動作成 - いつ、どのように取引をおこなうかはモデルが自ら決定します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第18部):アソシエーションルール

ニューラルネットワークが簡単に(第18部):アソシエーションルール

この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。
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単一チャート上の複数インジケータ(第05部):MetaTrader 5をRADシステムに変える(I)

単一チャート上の複数インジケータ(第05部):MetaTrader 5をRADシステムに変える(I)

プログラミングはできなくても創造性に富んだ素晴らしいアイデアを持っている人はたくさんいます。しかし、プログラミングの知識がないため、これらのアイデアを実行に移すことができないのです。MetaTrader5のプラットフォームそのものをIDEのように使って、Chart Tradeを作成する方法を一緒に見てみましょう。
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自動で動くEAを作る(第15回):自動化(VII)

自動で動くEAを作る(第15回):自動化(VII)

自動化に関するこの連載を完結させるために、前回に引き続きトピックについて説明しましょう。EAを時計仕掛けのように動かすために、すべてがどのように組み合わされるかを見ていきます。
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アプリケーションを使用してMQL5の関数を理解する

アプリケーションを使用してMQL5の関数を理解する

関数はどのプログラミング言語においても重要なものです。関数は、開発者が同じことを繰り返さないことを意味するDRY (Do not Repeat Yourself)の概念を適用するのに役立つなどの多くのメリットを提供します。この記事では、関数に関する詳細情報と、物事を複雑にすることなく取引システムを強化するために、あらゆるシステムで使用または呼び出しできる簡単なアプリケーションを作成して、MQL5で独自の関数を作成する方法について説明します。
ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上
ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上

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本稿では、バギングアンサンブルの分類品質を高めるために使用できる3つの方法を検討し、その効率を評価します。ELMニューラルネットワークのハイパーパラメータと後処理パラメータの最適化の効果が評価されます。
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ニューラルネットワークが簡単に(第27部):DQN (Deep Q-Learning)

ニューラルネットワークが簡単に(第27部):DQN (Deep Q-Learning)

強化学習の研究を続けます。今回は、「Deep Q-Learning」という手法に触れてみましょう。この手法を用いることで、DeepMindチームはアタリ社のコンピューターゲームのプレイで人間を凌駕するモデルを作成することができました。取引上の問題を解決するための技術の可能性を評価するのに役立つと思います。
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ニューラルネットワークの実験(第6回):価格予測のための自給自足ツールとしてのパーセプトロン

ニューラルネットワークの実験(第6回):価格予測のための自給自足ツールとしてのパーセプトロン

この記事では、パーセプトロンを自給自足の価格予測ツールとして使用する例として、一般的な概念と最もシンプルな既製のエキスパートアドバイザー(EA)を紹介し、その最適化の結果について説明します。
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MQL5を使用したカスタムTrue Strength Index指標の作成方法

MQL5を使用したカスタムTrue Strength Index指標の作成方法

カスタム指標の作成方法についてご紹介します。今回はTSI (True Strength Index)を扱い、それに基づいてエキスパートアドバイザー(EA)を作成することにします。
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MQL5における修正グリッドヘッジEA(第2部):シンプルなグリッドEAを作る

MQL5における修正グリッドヘッジEA(第2部):シンプルなグリッドEAを作る

この記事では、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を使用した自動化について詳しく説明し、初期のバックテスト結果を分析します。この戦略には高い保有能力が必要であることを強調し、今後の回で距離、takeProfit、ロットサイズなどの主要パラメータを最適化する計画を概説します。本連載は、取引戦略の効率性と異なる市場環境への適応性を高めることを目的としています。
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データサイエンスと機械学習(第08回)::簡単なMQL5でのK平均法

データサイエンスと機械学習(第08回)::簡単なMQL5でのK平均法

データサイエンティストやトレーダーにとってデータマイニングは非常に重要です。多くの場合、データは私たちが思っているほど単純ではありません。人間の目は、データセット内のささいな基本パターンと関係を理解できません。k平均法アルゴリズムがその助けになるかもしれません。調べてみましょう...
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ニューラルネットワークが簡単に(第14部):データクラスタリング

ニューラルネットワークが簡単に(第14部):データクラスタリング

前回の記事を公開してから1年以上が経過しました。アイデアを修正して新しいアプローチを開発するには、これはかなりの時間です。この新しい記事では、以前に使用された教師あり学習法から逸れようと思います。今回は、教師なし学習アルゴリズムについて説明します。特に、クラスタリングアルゴリズムの1つであるk-meansについて検討していきます。
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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8部):概念的な飛躍

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第8部):概念的な飛躍

新しい機能を実装する最も簡単な方法は何でしょうか。この記事では、1歩後退してから2歩前進します。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第68部): チャットウィンドウオブジェクトクラスとチャートでの指標オブジェクトクラス
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第68部): チャットウィンドウオブジェクトクラスとチャートでの指標オブジェクトクラス

DoEasyライブラリでのその他のクラス(第68部): チャットウィンドウオブジェクトクラスとチャートでの指標オブジェクトクラス

本稿では、チャートオブジェクトクラスの開発を続け、利用可能な指標のリストを含むチャートウィンドウオブジェクトのリストに追加します。
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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19部):新規受注システム(II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第19部):新規受注システム(II)

今回は、「見てわかる」タイプのグラフィカルな受注システムを開発します。なお、今回はゼロから始めるのではなく、取引する資産のチャート上にオブジェクトやイベントを追加して既存のシステムを修正します。
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パラボリックSARによる取引システムの設計方法を学ぶ

パラボリックSARによる取引システムの設計方法を学ぶ

最も人気のある指標を使用して取引システムを設計する方法についての連載を続けます。この記事では、パラボリックSAR指標について詳しく説明し、いくつかの簡単な戦略を使用してMetaTrader 5で使用する取引システムを設計する方法を学びます。