MQL5.comのプログラミング記事

今回は、この連載で得た知識をすべて実践してみましょう。最終的には、100%自動化された機能的なシステムを構築します。しかしその前に、まだ最後の詳細を学ばなければなりません。

多層パーセプトロンは、非線形分離可能な問題を解くことができる単純なパーセプトロンを進化させたものです。バックプロパゲーションアルゴリズムと組み合わせることで、このニューラルネットワークを効果的に学習させることができます。多層パーセプトロンとバックプロパゲーション連載第3回では、このテクニックをストラテジーテスターに統合する方法を見ていきます。この統合により、取引戦略を最適化するためのより良い意思決定を目的とした複雑なデータ分析が可能になります。この記事では、このテクニックの利点と問題点について説明します。

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。

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。

圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。

この記事では、関数最小化のPowell法を使用して、ボックス・ジェンキンス法の自己回帰和分移動平均モデルを適用するアルゴリズムを実装します。ボックスとジェンキンスは、ほとんどの時系列は2つのフレームワークの一方または両方でモデル化できると述べました。

この記事では、トレンド（上昇トレンド、下降トレンド、横ばい）やチャートパターン（ダブルトップ、ダブルボトム）などの値動きのパターンをMQL5によって自動的に検出する方法を提供します。

この記事では、MQL5を使用して好みに基づいてカスタムインディケータを作成し、MetaTrader 5でチャートの読み取りに使用したり、自動エキスパートアドバイザー(EA)で使用したりする方法を学びます。

今回は、プロップファーム（自己勘定取引会社）が実施するチャレンジルールから得られる教訓のいくつかを取り上げます。これは特に、初心者の方や、この取引の世界で足元を固めるのに苦労している方には重要です。次の記事では、コードの実装について説明します。

資金管理システムの新しい構築方法をいくつか見て、その主な特徴を定義します。今日では、あらゆる好みに合わせて、かなりの数の資金管理戦略が存在します。さまざまな数学的成長モデルに基づいた資金管理方法をいくつか考えてみます。

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。

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。

ゲイリー・アンダーソンは、「Janus factor」と名付けた理論に基づく市場分析法を開発しました。この理論は、トレンドを明らかにし、市場リスクを評価するために使用できる一連の指標を記述するものです。今回は、これらのツールをMQL5で実装してみます。

ニューラルネットワークはトレーダーのツールキットの究極のツールです。この仮定が正しいかどうかを確認してみましょう。MetaTrader 5は、取引でニューラルネットワークを使用するための自立した媒体としてアプローチされています。簡単な説明が記載されています。

この記事では、MQL5コードをPostgresデータベースに接続するための4つの方法について説明し、そのうちの1つであるREST APIの開発環境をWindows Subsystem For Linux (WSL)を使用して設定するためのステップバイステップのチュートリアルを提供します。APIのデモアプリが、データを挿入してそれぞれのテーブルにクエリを実行するための対応MQL5コード、このデータを使用するためのデモエキスパートアドバイザー(EA)とともに提供されます。

圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。

MQL5によって価格のローソク足パターンを自動的に検出する方法を学ぶ新しい記事です。

圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。

この記事では、様々な最適化問題において、電磁気的アルゴリズム（EM、electroMagnetism-like Algorithm）を使用する原理、方法、可能性について解説しています。EMアルゴリズムは、大量のデータや多次元関数を扱うことができる効率的な最適化ツールです。

圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQL5コミュニティでは今のところ比較的知られていません。この連載では、その概念のいくつかを紹介して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。

自動化されたシステムをシンプルだと思う方はおそらく、それを作るために必要なことを十分に理解していないのでしょう。今回は、多くのエキスパートアドバイザー(EA)を死に至らしめる問題点についてお話します。この問題を解決するために、無差別に注文をトリガーすることが考えられます。

自動化されたシステムは、適切なセキュリティなしでは成功しません。ただし、いくつかのことをよく理解していなければ、セキュリティは保証されません。この記事では、自動化されたシステムで最大のセキュリティを達成することがなぜそれほど難しいのかを探ります。

主成分分析（Principal component analysis、PCA）で金融市場分析に革命を起こしましょう。この強力な手法がどのようにデータの隠れたパターンを解き放ち、潜在的な市場動向を明らかにし、投資戦略を最適化するかをご覧ください。この記事では、PCAが複雑な金融データを分析するための新しいレンズをどのように提供できるかを探り、従来のアプローチでは見逃されていた洞察を明らかにします。金融市場データにPCAを適用することで競争力を高め、時代を先取りする方法をご覧ください。

常に株式市場を予測しようとするのにお疲れでないでしょうか。より多くの情報に基づいた投資判断をするための水晶玉があったらとお思いでしょうか。自己学習型ニューラルネットワークは、あなたが探していたソリューションかもしれません。この記事では、これらの強力なアルゴリズムが、株式市場を凌駕する「波に乗る」のに役立つのかどうかを探ります。膨大な量のデータを分析し、パターンを特定することで、自己訓練されたニューラルネットワークは、しばしば人間のトレーダーよりも精度の高い予測をおこなうことができます。この最先端のテクノロジーを使って、利益を最大化し、よりスマートな投資判断をおこなう方法をご紹介します。

この記事では、標準ライブラリのCCanvasクラスを使用して描画されるカスタムインジケーターを作成して、座標変換のチャートプロパティを確認する方法を紹介します。特に、2本の線の間の領域を透明にする必要があるインジケーターに取り組みます。

SSG（Saplings Sowing and Growing up、苗木の播種と育成）アルゴリズムは、様々な条件下で優れた生存能力を発揮する、地球上で最も回復力のある生物の1つからインスピレーションを得ています。

最も人気のあるテクニカル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。今回の新しいテクニカルツールはフィボナッチです。この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びます。

圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQL5コミュニティでは今のところ比較的知られていません。この連載では、その概念のいくつかを紹介して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。

この記事では、行列を使用してMQL5で誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）アルゴリズムを適用する理論と実践について説明します。スクリプト、インジケータ、エキスパートアドバイザー(EA)の例とともに、既製のクラスが提示されます。