新しい記事を追加
CatBoost AIによるレンコ足の予測

CatBoost AIによるレンコ足の予測

AIを用いてレンコ足をどのように活用するのでしょうか。本記事では、最大59.27%の予測精度を実現したForex向けレンコ足トレーディングを題材に解説していきます。まず、レンコ足がどのように市場ノイズを除去するのか、その利点を見ていきます。さらに、なぜ価格パターンよりも出来高の方が重要なのかを学び、EURUSDに最適なレンコ足ブロックサイズの設定方法についても掘り下げます。また、CatBoost、Python、MetaTrader 5を組み合わせ、自分自身のレンコ足予測システムを構築する手順をステップごとに解説します。従来のテクニカル分析を超えるアプローチを求めるトレーダーに最適な内容です。
FX裁定取引：関係性評価パネル

FX裁定取引：関係性評価パネル

MQL5における裁定取引分析パネルの開発について説明します。さまざまな方法で、Forexで理論為替レートを導き出すにはどうすればよいでしょうか。市場価格と理論為替レートとの乖離を把握し、ある通貨を別の通貨に交換する裁定取引（三角裁定取引など）の収益機会を評価するためのインジケーターを作成します。
一次元特異スペクトル解析

一次元特異スペクトル解析

本記事では、特異スペクトル解析(SSA, Singular Spectrum Analysis)法の理論的および実践的側面について考察します。SSAは時系列解析の有効な手法の一つであり、時系列の複雑な構造を、トレンド、季節性（周期的）変動、ノイズなどの単純な成分へ分解して表現することを可能にします。
トレンドの基準：結論

トレンドの基準：結論

本記事では、実務におけるいくつかのトレンド判定基準の適用について検討します。また、それらの基準を基にしていくつかの新しい判定基準の開発も試みます。特に、市場データ解析および取引への適用効率に焦点を当てます。
ペアトレード：Zスコアの差に基づく自動最適化機能を備えたアルゴリズム取引

ペアトレード：Zスコアの差に基づく自動最適化機能を備えたアルゴリズム取引

この記事では、ペアトレードとは何か、そして相関トレードがどのように機能するのかを解説します。また、ペアトレードを自動化するためのEA（エキスパートアドバイザー）を作成し、さらに過去データに基づいてこの取引アルゴリズムを自動最適化する機能も追加していきます。加えて、プロジェクトの一環として、Zスコアを用いて2つの通貨ペア間の差異を計算する方法についても学びます。
サンゴ礁最適化(CRO)

サンゴ礁最適化(CRO)

サンゴ礁の形成および発展過程に着想を得たメタヒューリスティクス手法であるサンゴ礁最適化(CRO, Coral Reef Optimization)アルゴリズムを包括的に解析します。このアルゴリズムは、放卵放精、体内発生、幼生定着、無性生殖、ならびに限られた礁空間を巡る競争といった、サンゴの進化過程における主要な生物学的現象をモデル化したものです。特に、本記事では改良版アルゴリズムに重点を置いて説明します。
市場シミュレーション（第17回）：ソケット(XI)

市場シミュレーション（第17回）：ソケット(XI)

MetaTrader 5上で実行されるコードの実装自体は、それほど難しいものではありません。しかし、いくつか考慮すべき重要な点があります。これはシステムを正しく動作させるために必要です。ここで重要な点を1つ覚えておいてください。実際には1つのプログラムだけが動作するわけではありません。現実には、3つのプログラムを同時に実行する必要があります。それぞれのプログラムが相互に連携し、通信できるように設計して構造化することが重要です。また、それぞれが他のプログラムの処理内容を認識できる必要があります。
市場シミュレーション（第16回）：ソケット(X)

市場シミュレーション（第16回）：ソケット(X)

このチャレンジも終盤に差し掛かっていますが、その前に、今回の内容と前回の記事の2つの記事をしっかり理解しておく必要があります。そうすることで、次の記事をより深く理解できるようになります。次の記事では、MQL5プログラミングに関連する部分のみを扱う予定です。また、できるだけ分かりやすく説明するように努めます。しかし、これら2つの記事の内容を理解していない場合、次の記事を理解することは難しくなるでしょう。内容が段階的に積み重なっていく構造になっているからです。達成すべき目標に近づくほど、必要となる理解や実装すべき要素は増えていきます。
バトルロイヤル最適化(BRO)

バトルロイヤル最適化(BRO)

本記事では、Battle Royale Optimizer（バトルロイヤル最適化アルゴリズム）について解説します。このアルゴリズムは、各解が近傍解と競合し、「ダメージ」を蓄積し、ある閾値を超えた場合に置き換えられ、さらに現在の最良解の周囲へと探索空間を周期的に縮小していくというメタヒューリスティックです。あわせて、擬似コードおよびCAOBROクラスのMQL5実装も紹介します。また、近傍探索、最良解への移動、適応的なデルタ区間といった主要な処理も含まれています。テスト結果としては、Hilly関数、Forest関数、Megacity関数における評価が示されており、本手法の強みと限界が明らかにされています。さらに、popSizeやmaxDamageといった重要パラメータを調整しながら実験し、検証できる基盤も提供されています。
初級から中級まで：構造体(IV)

初級から中級まで：構造体(IV)

本記事では、いわゆる構造化プログラミングにおけるコードの作り方について解説します。構造体の中に、変数や情報を操作するためのコンテキストおよびメソッドをすべて配置し、あらゆるコードを実装するための適切な文脈を構築する方法を扱います。そのため、公開すべき内容とそうでない内容を分離するためにprivateセクションを使用する必要性について検討します。これによりカプセル化の原則が守られ、データ構造が本来意図されたコンテキストが維持されることになります。
市場シミュレーション（第15回）：ソケット(IX)

市場シミュレーション（第15回）：ソケット(IX)

本記事では、これまで実演してきた内容、すなわち「ExcelユーザーがMetaTrader 5上で操作できるようにする方法」の一例について解説します。ここで扱うのは、注文送信やポジションの新規建て・決済をExcel側から直接実行する方法ではなく、ExcelからMetaTrader 5上のEAにそれらの操作を指示する方法です。ユーザーはExcelを用いて特定銘柄のファンダメンタル分析をおこない、その結果をもとに、Excelだけを使ってMetaTrader 5上で稼働しているエキスパートアドバイザー(EA)に対し、特定ポジションの新規建てまたは決済を指示できるようにします。
初級から中級まで：構造体(III)

初級から中級まで：構造体(III)

本記事では、「構造化されたコード」とは何かについて解説します。多くの人が「構造化されたコード」と「整理されたコード」を混同していますが、この2つの概念には明確な違いがあります。本記事ではその違いについて説明します。一見すると複雑に感じられるかもしれませんが、できるだけシンプルに理解できるように解説しています。ただし、本記事はより大きな内容へ進むための第一歩にすぎません。
取引におけるニューラルネットワーク：市場異常の適応型検出（最終回）

取引におけるニューラルネットワーク：市場異常の適応型検出（最終回）

時系列データにおける異常検知のための高度なツールであるDADAフレームワークの基盤となるアルゴリズムの構築を続けます。このアプローチにより、ランダムな変動と重要な逸脱を効果的に区別することができます。従来の手法とは異なり、DADAはさまざまなデータタイプに動的に適応し、それぞれのケースにおいて最適な圧縮レベルを選択します。
リスク管理（第4回）：主要クラスメソッドの完了

リスク管理（第4回）：主要クラスメソッドの完了

MQL5におけるリスク管理に関する連載の第4回です。本連載では、取引戦略を保護しつつ最適化するための高度な手法を段階的に解説しています。前回までの内容で重要な基礎はすでに整っており、本記事では第3回で後回しにしていた残りの実装をすべて完結させます。具体的には、設定された利益および損失の上限に到達したかどうかを判定するための各種関数を完成させます。さらに、より高精度かつ柔軟なリスク制御を実現するための新しいイベント機構についても導入します。
市場シミュレーション（第13回）：ソケット(VII)

市場シミュレーション（第13回）：ソケット(VII)

xlwingsなど、Excelへの直接的な読み書きを可能にするパッケージを用いて何かを開発する場合には、すべてのプログラム、関数、または手続きは実行され、その処理を完了すると同時に終了するという点に注意する必要があります。どれだけ工夫をしても、それらを継続的なループ処理として動作させ続けることはできません。
取引におけるニューラルネットワーク：市場異常の適応型検出(DADA)

取引におけるニューラルネットワーク：市場異常の適応型検出(DADA)

時系列データにおける異常検知のための革新的手法であるDADAフレームワークについてご紹介します。本手法は、ランダムな変動と疑わしい逸脱を区別することを可能にします。従来の方法とは異なり、DADAは柔軟性を持っており、さまざまな種類のデータに適応します。固定された圧縮レベルを用いるのではなく、複数の選択肢の中から各ケースに最も適したものを選択する点が特徴です。
市場シミュレーション（第12回）：ソケット(VI)

市場シミュレーション（第12回）：ソケット(VI)

本記事では、Pythonコードを他のプログラム内で使用する際に発生する特定の問題や課題をどのように解決するかについて説明します。特に、ExcelとMetaTrader 5を併用する際に生じる一般的な問題を取り上げ、その具体例を示します。なお、この連携の実現にはPythonを使用します。ただし、この実装には小さな欠点があります。この問題は常に発生するわけではなく、特定の状況下でのみ起こります。そして、実際に発生した場合には、その原因を理解することが重要です。本日の記事では、この問題の解決方法について解説を開始します。
Market Memory Zonesインジケーターの開発：価格が戻りやすい領域

Market Memory Zonesインジケーターの開発：価格が戻りやすい領域

強い市場活動によって形成される価格ゾーンを識別するインジケーターを開発します。具体的には、インパルス的な値動き、構造のシフト、流動性イベントなどによって生成される領域を対象とします。これらのゾーンは、未約定の注文や急激な価格変動によって市場に「記憶」が残されたエリアを表します。チャート上にこれらの領域をマーキングすることで、将来的に価格が再訪し反応する可能性が統計的に高いポイントを可視化します。
ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第7回）：Trade Day of the Week概念の実証研究

ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第7回）：Trade Day of the Week概念の実証研究

ラリー・ウィリアムズのTrade Day of the Week (TDW)概念の実証研究です。時間ベースの市場バイアスを、MQL5を用いてどのように測定、検証、活用できるかを示します。曜日ごとの勝率やパフォーマンスを分析するための実践的なフレームワークを提示し、短期取引システムの改善に役立てる方法を解説します。
MQL5入門（第36回）：MQL5のAPIとWebRequest関数の習得(X)

MQL5入門（第36回）：MQL5のAPIとWebRequest関数の習得(X)

MQL5におけるHMAC-SHA256およびAPI署名の基本概念を紹介し、メッセージと秘密鍵を組み合わせることでリクエストを安全に認証する方法を説明します。これは、機密データを公開することなくAPI呼び出しに署名するための基盤となります。
古典的な戦略を再構築する（第21回）：ボリンジャーバンドとRSIのアンサンブル戦略の発見

古典的な戦略を再構築する（第21回）：ボリンジャーバンドとRSIのアンサンブル戦略の発見

EURUSD市場を対象としたアンサンブル型アルゴリズム取引戦略の開発について説明します。この戦略は、ボリンジャーバンドとRSI（相対力指数）を組み合わせたものです。初期のルールベース戦略は高品質なシグナルを生成した一方で、取引頻度が低く、収益性にも限界がありました。その後、複数の戦略バリエーションを反復的に評価した結果、市場に対する理解の誤り、ノイズの増加、パフォーマンスの劣化といった問題が明らかになりました。これらの課題に対し、統計的学習アルゴリズムを適切に活用し、モデリング対象をテクニカル指標へと再定義し、適切なスケーリングを適用したうえで、機械学習による予測と従来の取引ルールを組み合わせることで、最終的には許容可能なシグナル品質を維持しながら、収益性と取引頻度の大幅な改善を達成しました。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第55回）：CPIミニローソク足オーバーレイによるバー内圧力の可視化

プライスアクション分析ツールキットの開発（第55回）：CPIミニローソク足オーバーレイによるバー内圧力の可視化

価格チャート上にバー内の買い圧力と売り圧力を可視化するCLVベースのオーバーレイであるCandle Pressure Index（CPI、ローソク足圧力指数）の設計とMetaTrader 5への実装について解説します。本記事では、ローソク足の構造、圧力分類および可視化の仕組み、そして時間足や銘柄に依存せず一貫した動作を維持する、リペイントなしの遷移ベースアラートシステムに焦点を当てます。
MQL5取引ツール（第12回）：相関行列ダッシュボードのインタラクティブ機能の強化

MQL5取引ツール（第12回）：相関行列ダッシュボードのインタラクティブ機能の強化

MQL5における相関行列ダッシュボードを強化し、パネルのドラッグ操作、最小化と最大化、ボタンや時間足に対するホバー効果、マウスイベント処理などを追加することで、ユーザー体験の向上を図ります。さらに、相関の強さに基づく銘柄の並び替え（昇順、降順）、相関値表示とp値表示の切り替え、ライトテーマとダークテーマの切り替え、動的なカラー更新も実装します。
ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第8回）：ボラティリティ、ストラクチャー、時間フィルターの組み合わせ

ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第8回）：ボラティリティ、ストラクチャー、時間フィルターの組み合わせ

MQL5における、ラリー・ウィリアムズに着想を得たボラティリティブレイクアウト型エキスパートアドバイザーの構築についての詳細な解説です。本手法は、スイング構造、ボラティリティベースのエントリー、曜日フィルター、時間フィルター、柔軟なリスク管理を組み合わせ、完全な実装と再現性のあるテスト環境を備えています。
共和分株式による統計的裁定取引（第10回）：構造変化の検出

共和分株式による統計的裁定取引（第10回）：構造変化の検出

本記事では、ペア関係における構造変化を検出するためのChow検定と、構造変化の監視および早期検出のための累積平方和(CUSUM)の適用について解説します。例として、NvidiaとIntelの提携発表および米国政府による対外貿易関税の発表を取り上げ、それぞれ「傾きの反転」と「切片のシフト」の事例として説明します。すべてのPythonテストスクリプトも提供します。
MQL5取引ツール（第11回）：ヒートマップおよび標準モード対応相関行列ダッシュボード（ピアソン、スピアマン、ケンドール）

MQL5取引ツール（第11回）：ヒートマップおよび標準モード対応相関行列ダッシュボード（ピアソン、スピアマン、ケンドール）

MQL5で相関行列ダッシュボードを構築し、ピアソン、スピアマン、ケンドールの各手法を用いて、指定した時間足およびバー数に基づいて資産間の相関関係を算出します。色の閾値と星印によってp値の有意性を示す標準モードに加え、相関の強さをグラデーションで可視化するヒートマップモードを実装します。さらに、時間足選択ツール、モード切り替え、動的な凡例を備えたインタラクティブなユーザーインターフェースを搭載しており、銘柄間の依存関係を効率的に分析できます。
Python-MetaTrader 5ストラテジーテスター（第4回）：テスター入門

Python-MetaTrader 5ストラテジーテスター（第4回）：テスター入門

シミュレーター上で初めての自動売買ロボットを構築し、MetaTrader 5のストラテジーテスター風にストラテジーテスト処理を実行します。その上で、カスタムシミュレーションで生成された結果を、普段使用しているターミナルの結果と比較します。
Python-MetaTrader 5ストラテジーテスター（第3回）：MetaTrader 5風の取引操作 — 処理と管理

Python-MetaTrader 5ストラテジーテスター（第3回）：MetaTrader 5風の取引操作 — 処理と管理

シミュレーター内で注文の開始、終了、変更などの取引操作を処理するための、Python-MetaTrader5と同様の方法を紹介します。シミュレーションがMT5と同様の動作となるように、取引リクエストに対して厳密な検証処理が実装されており、銘柄取引パラメータや一般的なブローカーの制限事項が考慮されています。
MQL5でカスタムインジケーターを作成する（第5回）：WaveTrend Crossover Evolution：Canvasを用いたフォグ状グラデーション、シグナルバブル、リスク管理

MQL5でカスタムインジケーターを作成する（第5回）：WaveTrend Crossover Evolution：Canvasを用いたフォグ状グラデーション、シグナルバブル、リスク管理

MQL5におけるSmart WaveTrend Crossoverンジケーターを拡張し、Canvasを用いた描画機能を組み込むことで、霧状のグラデーションオーバーレイ、ブレイクアウトを検出するシグナルボックス、さらに買いシグナルや売りシグナルをバブルや三角形で表示する視覚的アラート機能を追加します。さらに、リスク管理機能として、ローソク足倍率またはパーセンテージに基づいて計算される動的なテイクプロフィットおよびストップロスレベルを導入し、ライン表示およびテーブル表示によって可視化します。加えて、トレンドフィルタリングやボックス延長機能といったオプションも提供します。
ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第6回）：市場変動を利用したボラティリティブレイクアウトの測定

ラリー・ウィリアムズの『市場の秘密』（第6回）：市場変動を利用したボラティリティブレイクアウトの測定

MQL5を用いてラリー・ウィリアムズのボラティリティブレイクアウト型エキスパートアドバイザーを設計および実装する方法を解説します。スイングレンジの測定、エントリーレベルの算出、リスクベースのポジションサイジング、さらに実際の市場データを用いたバックテストまでを網羅します。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第54回）：EMAと平滑化された価格変動によるトレンドのフィルタリング

プライスアクション分析ツールキットの開発（第54回）：EMAと平滑化された価格変動によるトレンドのフィルタリング

取引の明確さとタイミングを向上させるために、平均足による平滑化とEMA20の高値および安値のバンド、さらにEMA50のトレンドフィルターを組み合わせた手法を解説します。これらのツールにより、トレーダーは真のモメンタムを見極め、ノイズを排除し、ボラティリティの高い局面やトレンド相場により適切に対応できます。
トレンド強度の最適化：方向と強さに沿った取引戦略

トレンド強度の最適化：方向と強さに沿った取引戦略

短期および長期の分析を組み合わせ、全体的なトレンドとその強さに基づいて取引判断および執行をおこなう、トレンドフォロー型のエキスパートアドバイザー(EA)です。本記事では、忍耐力と規律を備え、集中力を維持しながら、トレンドの強さと方向に一致する場合にのみ取引を実行し、特にトレンドに逆らう取引や頻繁なバイアス変更を避け、テイクプロフィットに到達するまでポジションを保持できるトレーダー向けに設計されたEAについて詳しく解説します。