![一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第28部):未来に向かって(III)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_007_600x314.jpg)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第28部):未来に向かって(III)
私たちの発注システムが対応できていないタスクがまだ1つありますが、最終的に解決する予定です。MetaTrader 5は、注文値の作成と修正を可能にするチケットのシステムを備えています。アイデアは、同じチケットシステムをより高速かつ効率的にするエキスパートアドバイザー(EA)を持つことです。
![独自のLLMをEAに統合する(第4部):GPUを使った独自のLLMの訓練](https://c.mql5.com/2/82/Integrate_Your_Own_LLM_into_EA_Part_4_600x314.jpg)
独自のLLMをEAに統合する(第4部):GPUを使った独自のLLMの訓練
今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。
![知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第23回):CNN](https://c.mql5.com/2/81/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_Part_23_600x314.jpg)
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第23回):CNN
畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN)もまた、多次元のデータセットを主要な構成要素に分解することに特化した機械学習アルゴリズムです。一般的にどのように達成されるかを見て、別のMQL5ウィザードシグナルクラスのトレーダーへの応用の可能性を探ります。
![多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第1回):複数取引戦略の連携](https://c.mql5.com/2/65/Developing_a_multi-currency_advisor_tPart_10_600x314.jpg)
多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第1回):複数取引戦略の連携
取引戦略にはさまざまなものがあります。リスクを分散し、取引結果の安定性を高めるためには、複数の戦略を並行して適用することが有効かもしれません。ただし、それぞれのストラテジーが個別のエキスパートアドバイザー(EA)として実装されている場合、1つの取引口座でそれらの作業を管理することは非常に難しくなります。この問題を解決するのに合理的なのは、1つのEAで異なる取引戦略の運用を実装することです。
![Bears Powerによる取引システムの設計方法を学ぶ](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_bears_power_600x314.jpg)
Bears Power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よって取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事へようこそ。この新しい記事では、Bears Power(ベアーパワー)テクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学びます。
![Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第2回):ネイティブ指標の結合](https://c.mql5.com/2/77/Building_A_Candlestick_Trend_Constraint_Model5Part_2s_600x314.jpg)
Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第2回):ネイティブ指標の結合
この記事では、トレンドから外れたシグナルを選別するために、MetaTrader 5指標を活用することに焦点を当てます。前回に引き続き、MQL5コードを使用してアイデアを最終的なプログラムに伝える方法を探っていきます。
![パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第V部):新鮮なアングル](https://c.mql5.com/2/57/The_Bruteforce_Approach_Part_5_600x314.jpg)
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第V部):新鮮なアングル
この記事では、私が長い時間をかけてたどり着いた、アルゴリズム取引に対するまったく異なるアプローチを紹介します。もちろん、これはすべて私の総当たり攻撃プログラムに関係しています。これには、複数の問題を同時に解決できるように多くの変更が加えられています。とはいえ、この記事はより一般的で可能な限りシンプルなものであるため、総当たり攻撃について何も知らない読者にも適しています。
![ボラティリティベースの取引システムの構築と最適化の方法(チャイキンボラティリティ - CHV)](https://c.mql5.com/2/76/How_to_build_and_optimize_a_volatility-based_trading_system_cChaikin_Volatility_-_CHVq_600x314.jpg)
ボラティリティベースの取引システムの構築と最適化の方法(チャイキンボラティリティ - CHV)
この記事では、チャイキンボラティリティ(CHV、Chaikin Volatility)という名前の、ボラティリティに基づく後1つの指標を提供します。カスタム指標の使用方法と構築方法を確認した後、カスタム指標の構築方法を理解します。使用できるいくつかの簡単な戦略を共有し、どちらがより優れているかを理解するためにテストします。
![リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第15回):シミュレーターの誕生(V) - ランダムウォーク](https://c.mql5.com/2/55/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_Parte_15_600x314.jpg)
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第15回):シミュレーターの誕生(V) - ランダムウォーク
この記事では、私たちのシステムのシミュレーターの開発を完成させます。ここでの主な目的は、前回の記事で説明したアルゴリズムを設定することです。このアルゴリズムは、ランダムウォークの動きを作り出すことを目的としています。したがって、今日の資料を理解するためには、過去の記事の内容を理解する必要があります。シミュレーターの開発をフォローしていない方は、この一連の流れを最初から読まれることをお勧めします。さもないと、ここで説明されることがわからなくなるかもしれません。
![Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第1回):EAとテクニカル指標について](https://c.mql5.com/2/76/Building_A_Candlestick_Trend_Constraint_Model_lPart_13__600x314.jpg)
Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第1回):EAとテクニカル指標について
この記事は初心者とプロMQL5開発者の両方を対象としています。これは、シグナルを生成する指標をより長い時間枠のトレンドに定義し、制約するためのコードの一部を提供します。このように、トレーダーはより広い市場視点を取り入れることで戦略を強化することができ、より強固で信頼性の高い売買シグナルが得られる可能性があります。
![リプレイシステムの開発(第27回):エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Mouseクラス(I)](https://c.mql5.com/2/58/Projeto_Expert_AdvisorcClasse_C_Mous_600x314.jpg)
リプレイシステムの開発(第27回):エキスパートアドバイザープロジェクト-C_Mouseクラス(I)
この記事では、C_Mouseクラスを実装します。このクラスは、最高水準でプログラミングする能力を提供します。しかし、高水準や低水準のプログラミング言語について語ることは、コードに卑猥な言葉や専門用語を含めることではありません。逆です。高水準プログラミング、低水準プログラミングというのは、他のプログラマーが理解しやすいか、しにくいかという意味です。
![最適化アルゴリズムを使用してEAパラメータをオンザフライで設定する](https://c.mql5.com/2/69/Using_optimization_algorithms_to_configure_EA_parameters_on_the_fly_600x314.jpg)
最適化アルゴリズムを使用してEAパラメータをオンザフライで設定する
この記事では、最適化アルゴリズムを使用して最適なEAパラメータをオンザフライで見つけることや、取引操作とEAロジックの仮想化について、実践的な側面から論じています。この記事は、最適化アルゴリズムをEAに実装するためのインストラクションとして使用できます。
![予測による三角裁定取引](https://c.mql5.com/2/78/Triangular_arbitrage_with_predictions__600x314.jpg)
予測による三角裁定取引
この記事では、三角裁定を簡略化し、市場に慣れていない方でも、予測や専用ソフトを使用してより賢く通貨を取引する方法をご紹介します。専門知識を駆使して取引する準備はできていますか?
![MQL5入門(第5部):MQL5における配列関数の入門ガイド](https://c.mql5.com/2/73/Introduction_to_MQL5_Part_5_600x314.jpg)
MQL5入門(第5部):MQL5における配列関数の入門ガイド
全くの初心者のために作られた第5部では、MQL5配列の世界を探検してみましょう。この記事は、複雑なコーディングの概念を簡素化し、明快さと包括性に重点を置いています。質問が受け入れられ、知識が共有される、学習者のコミュニティに仲間入りしてください。
![MQL5取引ツールキット(第1回):ポジション管理EX5ライブラリ](https://c.mql5.com/2/80/MQL5_Trading_Toolkit_Part_1_600x314.jpg)
MQL5取引ツールキット(第1回):ポジション管理EX5ライブラリ
MQL5で様々なポジション操作を管理するための開発者用ツールキットの作成方法をご紹介します。この記事では、MQL5でポジション管理タスクを処理する際に発生するさまざまなエラーの自動処理とレポートも含め、簡単なものから高度なものまでポジション管理操作を実行する関数ライブラリ(ex5)の作成方法を紹介します。
![複数の商品を同時に取引する際のリスクバランス](https://c.mql5.com/2/69/Balancing_risk_when_trading_several_trading_instruments_simultaneously_600x314.jpg)
複数の商品を同時に取引する際のリスクバランス
この記事では、初心者が複数の商品を同時に取引する際のリスクバランスを取るためのスクリプトの実装をゼロから書けるようにします。また、経験豊富なユーザーは、この記事で提案されたオプションに関連して、ソリューションを実行するための新しいアイデアが得られるかもしれません。
![多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第2回):取引戦略の仮想ポジションへの移行](https://c.mql5.com/2/69/Developing_a_multi-currency_advisor_5Part_2f_Transition_to_virtual_positions_of_trading_strategies_6.jpg)
多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第2回):取引戦略の仮想ポジションへの移行
複数の戦略を並行して動作させる多通貨エキスパートアドバイザー(EA)の開発を続けましょう。マーケットポジションを建てることに関連するすべての作業を、戦略レベルから、戦略を管理するEAのレベルに移してみましょう。戦略自体は、マーケットポジションを持つことなく、仮想の取引のみをおこないます。
![リプレイシステムの開発(第31回):エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(V)](https://c.mql5.com/2/59/sistema_de_Replay_up_600x314.jpg)
リプレイシステムの開発(第31回):エキスパートアドバイザープロジェクト - C_Mouseクラス(V)
リプレイ/シミュレーションの終了まで残り時間を表示できるタイマーが必要です。これは一見、シンプルで迅速な解決策に見えるかもしれません。多くの人は、取引サーバーが使用しているのと同じシステムを適応して使用しようとするだけです。しかし、この解決策を考えるとき、多くの人が考慮しないことがあります。リプレイでは、そしてシミュレーションではなおさら、時計の動きは異なるということです。こうしたことが、このようなシステムの構築を複雑にしています。
![リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第24回):FOREX (V)](https://c.mql5.com/2/57/replay_p24_600x314.jpg)
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第24回):FOREX (V)
本日は、Last価格に基づくシミュレーションを妨げていた制限を取り除き、このタイプのシミュレーションに特化した新しいエントリポイントをご紹介します。操作の仕組みはすべて、FOREX市場の原理に基づいています。この手順の主な違いは、BidシミュレーションとLastシミュレーションの分離です。ただし、時間をランダム化し、C_Replayクラスに適合するように調整するために使用された方法は、両方のシミュレーションで同じままであることに注意することが重要です。これは良いことです。特にティック間の処理時間に関して、一方のモードを変更すれば、もう一方のモードも自動的に改善されるからです。
![リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第25回):次の段階への準備](https://c.mql5.com/2/58/replay-p25_600x314.jpg)
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第25回):次の段階への準備
この記事では、リプレイ/シミュレーションシステム開発の第1段階を完了しました。この成果により、システムが高度なレベルに達したことを確認し、新機能の導入への道を開くことができました。目標は、システムをさらに充実させ、市場分析の調査開発のための強力なツールに変えることです。
![Break of Structure (BoS)戦略のステップバイステップガイド](https://c.mql5.com/2/80/A_Step-by-Step_Guide_on_Trading_the_Break_of_Structure__600x314.jpg)
Break of Structure (BoS)戦略のステップバイステップガイド
Break of Structure (BoS)戦略に基づく自動売買アルゴリズム開発のための包括的ガイドです。MQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を作成し、MetaTrader 5でテストするためのあらゆる側面に関する詳細情報(価格サポートとレジスタンスの分析からリスク管理まで)が含まれています。
![リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第21回):FOREX (II)](https://c.mql5.com/2/57/replay_p21_600x314.jpg)
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第21回):FOREX (II)
FOREX市場で作業するためのシステムを構築し続けます。この問題を解決するためには、まず、前のバーを読み込む前にティックの読み込みを宣言しなければなりません。これによって問題は解決されますが、同時にユーザーは構成ファイルの構造に従わざるを得なくなります。これは個人的にはあまり意味がありません。なぜなら、構成ファイルの内容を分析し、実行する役割を担うプログラムを設計することで、ユーザーが必要な要素を好きな順番で宣言できるようになるからです。
![リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第23回)FOREX (IV)](https://c.mql5.com/2/57/replay_p23_600x314.jpg)
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第23回)FOREX (IV)
これで、ティックをバーに変換したのと同じ時点で作成がおこなわれます。こうすることで、変換プロセス中に問題が発生した場合、すぐにエラーに気づくことができます。これは、早送り中にチャート上に1分足を配置するコードと同じコードが、通常のパフォーマンス中に足を配置する位置決めシステムにも使用されるためです。言い換えれば、このタスクを担当するコードは他の場所には複製されません。このようにして、メンテナンスと改善の両方においてはるかに優れたシステムが得られます。
![手動取引のリスクマネージャー](https://c.mql5.com/2/73/Risk_manager_for_manual_trading_600x314.jpg)
手動取引のリスクマネージャー
この記事では、手動取引用のリスクマネージャークラスをゼロから書く方法について詳しく説明します。このクラスは、自動化プログラムを使用するアルゴリズムトレーダーが継承するための基本クラスとしても使用できます。
![データサイエンスと機械学習(第24回):通常のAIモデルによるFX時系列予測](https://c.mql5.com/2/81/Data_Science_and_Machine_Learning_Part_24_600x314.jpg)
データサイエンスと機械学習(第24回):通常のAIモデルによるFX時系列予測
外国為替市場において、過去を知らずに将来のトレンドを予測することは非常に困難です。過去の値を考慮して将来の予測をおこなうことができる機械学習モデルは非常に少ないです。この記事では、市場に勝つために古典的な(非時系列)人工知能モデルを使用する方法について説明します。
![リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第22回):FOREX (III)](https://c.mql5.com/2/57/replay_p22_600x314.jpg)
リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第22回):FOREX (III)
このトピックに関する記事は今回で3回目になりますが、株式市場とFOREX市場の違いをまだ理解していない方のために説明しなければなりません。大きな違いは、FOREXでは、取引の過程で実際に発生したいくつかのポイントに関する情報がないというか、与えられないということです。
![LSTMニューラルネットワークを用いた時系列予測の作成:価格の正規化と時間のトークン化](https://c.mql5.com/2/82/Creating_Time_Series_Predictions_using_LSTM_Neural_Networks_600x314.jpg)
LSTMニューラルネットワークを用いた時系列予測の作成:価格の正規化と時間のトークン化
この記事では、日次レンジを使用して市場データを正規化し、市場予測を強化するためにニューラルネットワークを訓練する簡単な戦略を概説します。開発されたモデルは、既存のテクニカル分析の枠組みと組み合わせて、あるいは単独で、市場全体の方向性を予測するのに役立てることができます。この記事で概説した枠組みは、テクニカルアナリストであれば、手動と自動売買の両方の戦略に適したモデルを開発するために、さらに改良を加えることができます。
![Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第5回):通知システム(パート2)](https://c.mql5.com/2/82/Building_A_Candlestick_Trend_Constraint_Model_Part_5_Next-7iSmtcwWt-transformed_600x314.jpg)
Candlestick Trend Constraintモデルの構築(第5回):通知システム(パート2)
今日は、PythonとTelegram Bot APIと連携して、MQL5のパワーを活用した MetaTrader 5指標通知のための実用的なTelegram統合について説明します。ポイントが見逃がされることがないように、すべてを詳細に説明します。このプロジェクトが終了する頃には、ご自分のプロジェクトに応用できる貴重な洞察を得ることができるでしょう。
![PatchTST機械学習アルゴリズムによる24時間の値動きの予測](https://c.mql5.com/2/83/Using_PatchTST_Machine_Learning_Algorithm_for_Predicting_Next_24_Hours_of_Price_Action_600x314.jpg)
PatchTST機械学習アルゴリズムによる24時間の値動きの予測
この記事では、PatchTSTと呼ばれる2023年にリリースされた比較的複雑なニューラルネットワークアルゴリズムを適用し、今後24時間の値動きを予測します。公式リポジトリを使用し、若干の修正を加え、EURUSDのモデルを訓練し、PythonとMQL5の両方で将来の予測をおこなうために適用します。
![多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第6回):インスタンスグループ選択の自動化](https://c.mql5.com/2/74/Developing_a_multi-currency_advisor_Part_6_Automating_the_selection_of_a_group_of_instances_600x314.jpg)
多通貨エキスパートアドバイザーの開発(第6回):インスタンスグループ選択の自動化
取引戦略を最適化した後、パラメータのセットを受け取ります。これらを使用して、1つのEAに複数の取引戦略のインスタンスを作成することができます。以前は手動でおこないましたが、ここでは、このプロセスの自動化を試みます。
![MQL5でインタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェイスを作成する(第1回):パネルの製作](https://c.mql5.com/2/83/Creating_an_Interactive_Graphical_User_Interface_in_MQL5_Part_1_600x314.jpg)
MQL5でインタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェイスを作成する(第1回):パネルの製作
この記事では、MetaQuotes Language 5 (MQL5)を使用して、グラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)パネルを作成し、実装するための基本的な手順について説明します。カスタムユーティリティパネルは、一般的なタスクを簡素化し、重要な取引情報を可視化することで、取引におけるユーザーのインタラクションを向上させます。カスタムパネルを作成することで、トレーダーはワークフローを合理化し、取引操作の時間を節約することができます。