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取引履歴を気にせずにチャート上で直接取引を表示する方法

取引履歴を気にせずにチャート上で直接取引を表示する方法

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。
最も注目すべき人工協調探索アルゴリズムの修正(ACSm)

最も注目すべき人工協調探索アルゴリズムの修正(ACSm)

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。
リプレイシステムの開発（第51回）：物事は複雑になる(III)

リプレイシステムの開発（第51回）：物事は複雑になる(III)

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。
PSAR、平均足、ディープラーニングを組み合わせて取引に活用する

PSAR、平均足、ディープラーニングを組み合わせて取引に活用する

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。
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第3回）：ビジュアルスタイリングによるGUIの強化(I)

MQL5で取引管理者パネルを作成する（第3回）：ビジュアルスタイリングによるGUIの強化(I)

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。
MQL5エキスパートアドバイザーに自動最適化を実装する方法

MQL5エキスパートアドバイザーに自動最適化を実装する方法

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。
MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第6回）：レスポンシブなインラインボタンの追加

MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第6回）：レスポンシブなインラインボタンの追加

この記事では、インタラクティブなインラインボタンをMQL5エキスパートアドバイザー(EA)に統合し、Telegram経由でリアルタイムにコントロールできるようにします。各ボタンを押すたびに特定のアクションがトリガーされ、ユーザーにレスポンスが返されます。また、Telegramメッセージやコールバッククエリを効率的に処理するための関数もモジュール化します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第38回）：ボリンジャーバンド

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第38回）：ボリンジャーバンド

ボリンジャーバンドは、多くのトレーダーが手動で取引を発注し、決済するために使用する、非常に一般的なエンベロープ指標です。この指標が生成する可能性のあるシグナルをできるだけ多く検討し、ウィザードで組み立てたエキスパートアドバイザー(EA)でどのように使用できるかを見ていきます。
Connexus入門（第１回）：WebRequest関数の使い方

Connexus入門（第１回）：WebRequest関数の使い方

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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第37回）：線形カーネルとMatérnカーネルによるガウス過程回帰

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第37回）：線形カーネルとMatérnカーネルによるガウス過程回帰

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。
確率最適化と最適制御の例

確率最適化と最適制御の例

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。
MQL5入門（第9回）：MQL5のオブジェクトの理解と使用

MQL5入門（第9回）：MQL5のオブジェクトの理解と使用

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。
MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第5回）：TelegramからMQL5にコマンドを送信し、リアルタイムの応答を受信する

MQL5-Telegram統合エキスパートアドバイザーの作成（第5回）：TelegramからMQL5にコマンドを送信し、リアルタイムの応答を受信する

この記事では、MQL5とTelegram間のリアルタイム通信を容易にするためのいくつかのクラスを作成します。Telegramからコマンドを取得し、それをデコードして解釈し、適切な応答を送り返すことに重点を置きます。最終的には、これらの相互作用が取引環境内で効果的にテストされ、運用されていることを確認します。
人工協調探索(ACS)アルゴリズム

人工協調探索(ACS)アルゴリズム

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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第36回）：マルコフ連鎖を用いたQ学習

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第36回）：マルコフ連鎖を用いたQ学習

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。
ニュース取引が簡単に（第2回）：リスク管理

ニュース取引が簡単に（第2回）：リスク管理

この記事では、以前のコードと新しいコードに継承を導入します。効率性を高めるために新しいデータベース設計が実装されます。さらに、取引量計算に取り組むためのリスク管理クラスも作成されます。
チャート上で取引を視覚化する（第1回）：分析期間の選択

チャート上で取引を視覚化する（第1回）：分析期間の選択

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。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第12回）：プロップトレーディングレベルのリスクマネージャーの育成

多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第12回）：プロップトレーディングレベルのリスクマネージャーの育成

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。
ニューラルネットワークの実践：直線関数

ニューラルネットワークの実践：直線関数

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。
リプレイシステムの開発（第50回）：物事は複雑になる(II)

リプレイシステムの開発（第50回）：物事は複雑になる(II)

チャートIDの問題を解決すると同時に、ユーザーが希望する資産の分析とシミュレーションに個人用テンプレートを使用できるようにする機能を提供し始めます。ここで提示される資料は教育目的のみであり、提示される概念の学習および習得以外の目的には決して適用されないものとします。
リプレイシステムの開発（第49回）：物事は複雑になる(I)

リプレイシステムの開発（第49回）：物事は複雑になる(I)

この記事では、物事は少し複雑になります。前回の記事で紹介した内容を使用して、ユーザーが独自のテンプレートを使用できるようにテンプレート ファイルを開きます。ただし、MetaTrader 5の負荷を軽減するために指標を改良していく予定なので、変更は徐々におこなっていく予定です。
ニューラルネットワークの実践：最小二乗法

ニューラルネットワークの実践：最小二乗法

この記事では、数式がコードで実装されたときよりも見た目が複雑になる理由など、いくつかのアイデアについて説明します。さらに、チャートの象限を設定する方法と、MQL5コードで発生する可能性のある1つの興味深い問題についても検討します。正直に言うと、まだどう説明すればいいのかよくわかりません。とにかく、コードで修正する方法を紹介します。
行列分解：より実用的なモデリング

行列分解：より実用的なモデリング

行と列ではなく列のみが指定されているため、行列モデリングが少し奇妙であることに気付かなかったかもしれません。行列分解を実行するコードを読むと、これは非常に奇妙に見えます。行と列がリストされていることを期待していた場合、因数分解しようとしたときに混乱する可能性があります。さらに、この行列モデリング方法は最適ではありません。これは、この方法で行列をモデル化すると、いくつかの制限に遭遇し、より適切な方法でモデル化がおこなわれていれば必要のない他の方法や関数を使用せざるを得なくなるためです。
リプレイシステムの開発（第47回）：Chart Tradeプロジェクト(VI)

リプレイシステムの開発（第47回）：Chart Tradeプロジェクト(VI)

ついに、Chart Trade指標はEAと相互作用を開始し、情報をインタラクティブに転送できるようにします。そこで今回は、この指標を改良し、どのEAでも使えるような機能的なものにします。これにより、Chart Trade指標にアクセスし、実際にEAに接続されているかのように操作できるようになります。しかし、以前よりもずっと興味深い方法でそれをおこなうつもりです。
市場イベント予測のための因果ネットワーク分析(CNA)とベクトル自己回帰モデルの例

市場イベント予測のための因果ネットワーク分析(CNA)とベクトル自己回帰モデルの例

この記事では、MQL5で因果ネットワーク分析(CNA: Causal Network Analysis)とベクトル自己回帰(VAR: Vector Autoregression)デルを使用した高度な取引システムを実装するための包括的なガイドを紹介します。これらの手法の理論的背景をカバーし、取引アルゴリズムにおける主要な機能を詳細に説明し、実装のためのサンプルコードも含んでいます。