MQL4とMQL5のプログラム記事

このMetaTrader 5エキスパートアドバイザー(EA)は、高度なリスク管理を備えたスキャルピングオーダーフロー戦略を実装しています。複数のテクニカル指標を使用し、オーダーフローの不均衡に基づいて取引機会を特定します。バックテストは潜在的な収益性を示しているが、特にリスク管理と取引結果の比率において、さらなる最適化の必要性を強調しています。経験豊富なトレーダーに適していますが、本番運用の前に十分なテストと理解が必要です。

この記事では、HTTPプロトコルの基礎について、主なメソッド（GET、POST、PUT、DELETE）、ステータスコード、URLの構造について説明します。さらに、HTTPリクエストにおけるURLとクエリパラメータの操作を容易にするCQueryParamとCURLクラスによるConexxusライブラリの構築の始まりも紹介します。

本日は、自らの失敗から学習するAI搭載の取引アプリケーションの構築方法について解説します。特に、「スタッキング」と呼ばれる手法を紹介します。この手法では、2つのモデルを組み合わせて1つの予測をおこないます。1つ目のモデルは通常、性能が比較的低い学習者であり、2つ目のモデルはその学習者の残差を学習する、より高性能なモデルです。目標は、これらのモデルをアンサンブルとして統合することで、より高精度な予測を実現することです。

パラボリックSAR (Stop-and-Reversal)は、トレンドの確認と終了点を示す指標です。トレンドの見極めが遅れるため、その主な目的は、ポジションのトレーリングストップロスを位置づけることです。ウィザードで組み立てられるエキスパートアドバイザー(EA)のカスタムシグナルクラスを活用して、本当にEAのシグナルとして使えるかどうか調べてみました。

RSIは、モメンタムオシレーターとして人気があり、最近の価格変動のペースと大きさを測定し、証券価格の過大評価と過小評価の状況を評価します。スピードと大きさに関するこれらの洞察は、反転ポイントを定義する上で鍵となります。このオシレーターを別のカスタムシグナルクラスで動作させ、そのシグナルの特徴を調べてみましょう。まず、ボリンジャーバンドについてのまとめから始めます。

シカゴオプション取引所(CBOE)が提供する代替デー タを分析し、XAUEUR 銘柄を予測する際のディープニューラルネットワークの精度を向上させます。

この連載では、よく知られた取引戦略を再検討し、AIを使って改善できるかどうかを検証します。本日の記事では、FTSE100について調べ、指数を構成する個別銘柄の一部を使って指数の予測を試みます。

自動最適化の第１段階はすでに実装されています。いくつかの基準に従ってさまざま銘柄と時間枠の最適化を実行し、各パスの結果に関する情報をデータベースに保存します。ここで、最初の段階で見つかったものから最適なパラメータセットのグループを選択します。

この記事では、キーナビゲーションを使用してチャート上でポジションと取引を直接便利に表示するためのシンプルなツールを作成します。トレーダーは個々の取引を視覚的に調べ、取引結果に関するすべての情報をその場で受け取ることができるようになります。

この記事では相関分析の古典的なツールについて考察します。簡潔な理論的背景と、ピアソンのカイ二乗独立性検定および相関比の実践的な実装に重点が置かれています。

ここでは、ACSアルゴリズムの進化、つまり収束特性とアルゴリズムの効率性を向上させることを目的とした3つの変更について検討します。主要な最適化アルゴリズムの1つを変換します。行列の修正から母集団形成に関する革新的なアプローチまでをカバーします。

FreDF法の著者は、周波数領域と時間領域を組み合わせた予測の利点を実験的に確認しました。しかし、重みハイパーパラメータの使用は、非定常時系列には最適ではありません。この記事では、周波数領域と時間領域における予測の適応的組み合わせの方法について学びます。

この記事では、MQL5プログラミングの分野で最も難解な問題の1つである、チャートIDを正しく取得する方法と、オブジェクトがチャートにプロットされない場合がある理由について解説します。ここで提供される資料は教育目的のみに使用されるべきです。いかなる状況においても、提示された概念を学習し習得する以外の目的でアプリケーションを閲覧することは避けてください。

周波数領域における時系列の分析と予測を継続的に探求していきます。この記事では、これまでに学習した多くのアルゴリズムに追加できる、周波数領域でデータを予測する新しい方法について説明します。

このプロジェクトでは、ディープラーニングとテクニカル分析の融合を探求し、FXの取引戦略を検証します。EUR/USDの動きを予測するために、PSAR、SMA、RSIのような伝統的な指標とともにONNXモデルを採用し、迅速な実験のためにPythonスクリプトを使用します。MetaTrader 5のスクリプトは、この戦略をライブ環境に導入し、ヒストリカルデータとテクニカル分析を使用して、情報に基づいた取引決定をおこないます。バックテストの結果は、積極的な利益追求よりもリスク管理と着実な成長に重点を置いた、慎重かつ一貫したアプローチを示しています。

この記事では、MQL5を使用して、取引管理パネルのグラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)を視覚的にスタイル設定することに焦点を当てます。MQL5で利用できるさまざまなテクニックと機能について説明します。これらのテクニックと機能により、インターフェイスのカスタマイズと最適化が可能になり、魅力的な外観を維持しながらトレーダーのニーズを満たすことができます。

エキスパートアドバイザー(EA)のためのMQL5の自動最適化のためのステップバイステップガイド。堅牢な最適化ロジック、パラメーター選択のベストプラクティス、バックテストを通じた戦略の再構築方法について解説します。さらに、ウォークフォワード最適化などの高レベルな手法を紹介し、取引アプローチの強化を目指します。

以前の記事で発表されたこれら3つの例にディープラーニング(DL)を加え、以前の結果と比較します。目的は、他のEAにディープラーニングを追加する方法を学ぶことです。

この記事では、以前作成した管理パネルの応答性を強化します。さらに、取引シグナルの文脈におけるクイックメッセージングの重要性についても検討します。

この記事は、MQL5でHTTPリクエストを容易にするための「Connexus」と呼ばれるライブラリの開発シリーズの始まりです。このプロジェクトの目標は、エンドユーザーにこの機会を提供し、このヘルパーライブラリーの使い方を示すことです。学習を容易にし、将来の発展の可能性を提供するために、できるだけシンプルにすることを意図しました。

本連載では、動的な市場状況に自律的に適応できるエキスパートアドバイザー(EA)を構築する方法について説明します。本日の記事では、Derivの合成市場に合わせてディープニューラルネットワークを調整してみます。

この連載では、人気のある取引戦略を探り、AIを使ってその改善を試みます。今日の記事では、株式市場と債券市場の関係に基づく古典的な取引戦略を再考します。

線形カーネルは、線形回帰やサポートベクターマシンの機械学習で使用される、この種の行列の中で最も単純な行列です。一方、Matérnカーネルは、以前の記事で紹介したRBF (Radial Basis Function)をより汎用的にしたもので、RBFが想定するほど滑らかではない関数をマッピングするのに長けています。売買条件を予測する際に、両方のカーネルを利用するカスタムシグナルクラスを構築します。

SMOC（Stochastic Model Optimal Controlの略と思われる）と名付けられたこのエキスパートアドバイザー(EA)は、MetaTrader 5用の高度なアルゴリズム取引システムのシンプルな例です。テクニカル指標、モデル予測制御、動的リスク管理を組み合わせて取引判断をおこないます。このEAには、適応パラメーター、ボラティリティに基づくポジションサイジング、トレンド分析が組み込まれており、さまざまな市場環境においてパフォーマンスを最適化します。

現在のデータと履歴データを使用して、MQL5でチャートオブジェクトを作成およびカスタマイズする方法を学びます。このプロジェクトベースのガイドは、取引を可視化し、MQL5の概念を実際に適用するのに役立ち、取引のニーズに合わせたツールの構築が容易になります。

この連載では、よく知られた取引戦略を再検討し、AIを使って改善できるかどうかを検証します。本日のディスカッションでは、貴金属と通貨の間に信頼できる関係があるかどうかを検証します。

人工協調探索(ACS)は、バイナリ行列と、相互主義的関係と協調に基づく複数の動的な個体群を用いて、最適解を迅速かつ正確に探索する革新的な手法です。捕食者と被食者に対するACS独自のアプローチにより、数値最適化問題で優れた結果を出すことができます。

強化学習は、教師あり学習、教師なし学習と並んで、機械学習における3つの主要な考え方の1つです。そのため、最適制御、つまり目的関数に最も適した長期的な方針を学習することに関心があります。このような背景から、ウィザードが作成したEAのMLPの学習プロセスにおいて、MLPがどのような役割を果たす可能性があるのかを探ります。

本日の記事では、今後の為替レートと国債の関係を分析します。債券は、最も人気のある固定利付証券の1つであり、今回の議論の焦点となります。AIを使用して従来の戦略を改善できるかどうかを一緒に検討しましょう。

ここでは、取引エントリを分析するために取引の印刷画面のアンロードを簡素化するスクリプトをゼロから開発します。単一の取引に関するすべての必要な情報は、異なる時間枠を描画する機能を備えた1つのチャートに便利に表示されます。

FEDformer法を研究することで、時系列表現の周波数領域への扉を開きました。この新しい記事では、私たちが始めたトピックを続けます。分析をおこなうだけでなく、特定の分野におけるその後の状態を予測することができる手法について考えてみたいと思います。

開発中のEAには、ドローダウンを制御するための特定のメカニズムがすでに備わっています。しかし、これは過去の価格データに対するテストの結果に基づいているため、本質的には確率的です。したがって、ドローダウンは最大予想値を超える場合があります (ただし、確率は小さいです)。指定されたドローダウン レベルへの準拠を保証するメカニズムを追加してみましょう。

この記事では、データベース内のデータを表現できる関数を取得するためのいくつかの方法について簡単に説明します。統計や確率の研究を用いて結果を解釈する方法については詳細に触れません。この問題の数学的側面について深く知りたい方にお任せします。これらの問いを検討することは、ニューラルネットワークの研究において非常に重要です。ここでは、このテーマを冷静に掘り下げていきます。

これまで検討してきたすべてのモデルは、環境の状態を時系列として分析します。ただし、時系列は周波数特徴の形式で表現することもできます。この記事では、時系列の周波数成分を使用して将来の状態を予測するアルゴリズムを紹介します。