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プッシュ通知による取引の監視：MetaTrader 5サービスの例
プッシュ通知による取引の監視：MetaTrader 5サービスの例
この記事では、取引結果をスマートフォンに通知するサービスアプリの作成について説明します。標準ライブラリオブジェクトのリストを処理して、必要なプロパティごとにオブジェクトの選択を整理する方法を学習します。
初級から中級へ：変数(I)
初級から中級へ：変数(I)
多くの初心者プログラマーは、自分のコードが期待どおりに動作しない理由を理解するのに苦労します。コードを正しく機能させるためには、さまざまな要素が関わります。ただ関数や操作を組み合わせるだけでは、コードが適切に動作するとは限りません。今日は、単にコードをコピー＆ペーストするのではなく、実際に正しくコードを書く方法を学んでみましょう。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。
カスタムインジケーター:ネット口座の部分的なエントリー、エグジット、リバーサル取引のプロット
カスタムインジケーター:ネット口座の部分的なエントリー、エグジット、リバーサル取引のプロット
この記事では、MQL5でインジケーターを作成する非標準的な方法について説明します。トレンドやチャートパターンに注目するのではなく、部分的なエントリーやエグジットを含めた独自のポジション管理を目的とします。取引履歴やポジションに関連する動的マトリックスと、いくつかの取引機能を広範に活用し、これらの取引がおこなわれた場所をチャート上に表示します。
リプレイシステムの開発（第59回）：新たな未来
リプレイシステムの開発（第59回）：新たな未来
さまざまなアイデアを適切に理解することで、より少ない労力でより多くのことを実現できます。この記事では、サービスがチャートと対話する前にテンプレートを構成する必要がある理由について説明します。また、マウスポインタを改良し、より多くの機能を持たせることについても考察します。
リプレイシステムの開発（第58回）：サービスへの復帰
リプレイシステムの開発（第58回）：サービスへの復帰
リプレイ/シミュレーターサービスの開発と改良を一時中断していましたが、再開することにしました。ターミナルグローバルのようなリソースの使用をやめたため、いくつかの部分を完全に再構築しなければなりません。ご心配なく。このプロセスを詳細に説明することで、誰もが私たちのサービスの進展についていけるようにします。
リプレイシステムの開発（第57回）：テストサービスについて
リプレイシステムの開発（第57回）：テストサービスについて
注意点が1つあります。この記事にはサービスコードは含まれておらず、次の記事でのみ提供されます。ただし、実際の開発の出発点として同じコードを使用するため、この記事ではその説明をおこないます。ですので、注意深く、そして忍耐強く読んでください。毎日、すべてがさらに面白くなっていきますので、次の記事を楽しみにお待ちください。
PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング（第1回）：長期AIモデルの移動平均の予測
PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング（第1回）：長期AIモデルの移動平均の予測
移動平均は、AIモデルが予測するのに最適な指標です。しかし、データを慎重に変換することで、さらなる精度向上が可能です。本記事では、現在の手法よりもさらに先の未来を、高い精度を維持しながら予測できるAIモデルの構築方法を解説します。移動平均がこれほど有用な指標であることには驚かされます。
PythonとMQL5による多銘柄分析（第2回）：ポートフォリオ最適化のための主成分分析
PythonとMQL5による多銘柄分析（第2回）：ポートフォリオ最適化のための主成分分析
取引口座のリスク管理は、すべてのトレーダーにとっての課題です。MetaTrader 5で、さまざまな銘柄に対して高リスク、中リスク、低リスクモードを動的に学習する取引アプリケーションを開発するにはどうすればよいでしょうか。PCA（主成分分析）を使用することで、ポートフォリオの分散をより効果的に管理できるようになります。MetaTrader 5から取得した市場データを基に、これら3つのリスクモードを学習するアプリケーションの作成方法を説明します。
適応型社会行動最適化(ASBO)：二段階の進化
適応型社会行動最適化(ASBO)：二段階の進化
生物の社会的行動と、それが新しい数学モデルであるASBO（適応型社会的行動最適化）の開発に与える影響について、引き続き考察していきます。今回は、二段階の進化プロセスを詳しく分析し、アルゴリズムをテストした上で結論を導き出します。自然界において生物の集団が生存のために協力するのと同様に、ASBOも集団行動の原理を活用し、複雑な最適化問題を解決します。
適応型社会行動最適化(ASBO):Schwefel、ボックス=ミュラー法
適応型社会行動最適化(ASBO):Schwefel、ボックス=ミュラー法
この記事は、生物の社会的行動の世界と、それが新たな数学モデルであるASBO（適応型社会的行動最適化、Adaptive Social Behavior Optimization）の構築に与える影響について、興味深い洞察を提供します。生物社会におけるリーダーシップ、近隣関係、協力の原則が、革新的な最適化アルゴリズムの開発にどのように着想を与えるのかを探ります。
人工電界アルゴリズム(AEFA)
人工電界アルゴリズム(AEFA)
この記事では、クーロンの静電気力の法則に触発された人工電界アルゴリズム(AEFA: Artificial Electric Field Algorithm)を紹介します。このアルゴリズムは、荷電粒子とその相互作用を利用して複雑な最適化問題を解決するために電気現象をシミュレートします。AEFAは、自然法則に基づいた他のアルゴリズムと比較して、独自の特性を示します。
初心者からプロまでMQL5をマスターする（第3回）：複雑なデータ型とインクルードファイル
初心者からプロまでMQL5をマスターする（第3回）：複雑なデータ型とインクルードファイル
これはMQL5プログラミングの主な側面を説明する連載の第3回目です。この記事では、前回の記事で触れなかった複雑なデータ型について説明します。具体的には、構造体、共用体、クラス、および「関数」データ型を扱います。また、#includeプリプロセッサディレクティブを使ってプログラムにモジュール性を加える方法についても解説します。
リプレイシステムの開発（第56回）：モジュールの適応
リプレイシステムの開発（第56回）：モジュールの適応
モジュール同士はすでに適切に連携していますが、リプレイサービスでマウスポインタを使用しようとするとエラーが発生します。次のステップに進む前に、この問題を修正する必要があります。さらに、マウスインジケーターのコードにある別の問題も修正します。この修正によって、今回のバージョンは最終的に安定し、洗練されたものになります。
リプレイシステムの開発（第55回）：コントロールモジュール
リプレイシステムの開発（第55回）：コントロールモジュール
この記事では、開発中のメッセージシステムに統合できるように、コントロールインジケーターを実装します。それほど難しくはありませんが、このモジュールの初期化について理解しておくべき細かい点がいくつかあります。ここで提示される資料は教育目的のみに使用されます。示された概念を学習し習得する以外の目的での利用は決して想定されていません。
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第5回）：2要素認証(2FA)
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第5回）：2要素認証(2FA)
本日は、現在開発中の取引管理パネルのセキュリティ強化について説明します。Telegram APIを統合し、2要素認証(2FA)を実現する新しいセキュリティ戦略にMQL5を実装する方法を探ります。このディスカッションでは、MQL5を活用してセキュリティ対策を強化する方法について貴重な洞察を得ることができます。さらに、MathRand関数の機能に焦点を当て、セキュリティフレームワーク内でどのように効果的に活用できるかを検討します。さらに詳しく知りたい方は、読み続けてください。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第9回）：マルチ戦略エキスパートアドバイザー(II)
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第9回）：マルチ戦略エキスパートアドバイザー(II)
エキスパートアドバイザー(EA)に統合できる戦略の数は、事実上無限と言えます。しかし、戦略を追加するたびにアルゴリズムの複雑さが増していきます。複数の戦略を組み込むことで、EAは多様な市場環境により柔軟に適応し、収益性を向上させる可能性が高まります。本日は、Trend Constraint EAの機能をさらに強化するための取り組みとして、リチャード・ドンチャンが開発した著名な戦略のひとつを対象に、MQL5を活用する方法をご紹介します。
Connexusヘルパー（第5回）：HTTPメソッドとステータスコード
Connexusヘルパー（第5回）：HTTPメソッドとステータスコード
この記事では、Web上でクライアントとサーバー間の重要な通信手段であるHTTPメソッドとステータスコードについて理解します。各メソッドの役割を理解することで、リクエストをより正確に制御できるようになり、サーバーに対して実行したいアクションを明確に伝えることができます。これにより、通信の効率が向上します。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第1回）：チャートプロジェクター
プライスアクション分析ツールキットの開発（第1回）：チャートプロジェクター
このプロジェクトは、MQL5アルゴリズムを活用して、MetaTrader 5向けの包括的な分析ツールセットを開発することを目的としています。これらのツールは、スクリプトやインジケーターからAIモデルやエキスパートアドバイザー(EA)に至るまで幅広く、市場分析プロセスの自動化を実現します。場合によっては、これらのツールによって、高度な分析を人間の介入なしで実行し、適切なプラットフォームに結果を予測することも可能になります。どのようなチャンスも逃しません。一緒に強力な市場分析用カスタムツールチェストを構築するプロセスを探求していきましょう。まず、「チャートプロジェクター」と名付けたシンプルなMQL5プログラムを開発することから始めます。
MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第6回）： Deep Double Descentの活用
MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第6回）： Deep Double Descentの活用
伝統的な機械学習では、モデルの過剰適合を防ぐことが実践者にとって重要であると教えられます。しかし、この考え方は、ハーバード大学の勤勉な研究者たちによって発表された新たな洞察によって見直されつつあります。彼らの研究によれば、一見すると過剰適合に見える現象が、場合によっては訓練プロセスを早期に終了した結果である可能性があることが示唆されています。本記事では、この研究論文で提案されたアイデアを活用し、市場リターン予測におけるAIの利用をどのように向上させられるかを解説します。
MQL5とデータ処理パッケージの統合（第3回）：データ可視化の強化
MQL5とデータ処理パッケージの統合（第3回）：データ可視化の強化
この記事では、基本的なチャートの枠を超え、インタラクティブ性、データの層化、ダイナミックな要素といった機能を組み込むことで、トレーダーがトレンド、パターン、相関関係をより効果的に探求できるようにする、データ可視化の高度化について解説します。
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第4回）：ログインセキュリティ層
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第4回）：ログインセキュリティ層
悪意のある人物が取引管理者室に侵入し、世界中の何百万ものトレーダーに貴重な洞察を伝えるために使用されるコンピューターと管理パネルにアクセスしたと想像してください。このような侵入は、誤解を招くメッセージの不正送信や、意図しないアクションをトリガーするボタンのランダムクリックなど、悲惨な結果につながる可能性があります。このディスカッションでは、MQL5のセキュリティ対策と、これらの脅威から保護するために管理パネルに実装した新しいセキュリティ機能について説明します。セキュリティプロトコルを強化することで、通信チャネルを保護し、グローバルな取引コミュニティの信頼を維持することを目指しています。この記事のディスカッションでさらに詳しい情報を見つけてください。
MQL5取引ツールキット（第3回）：未決注文管理EX5ライブラリの開発
MQL5取引ツールキット（第3回）：未決注文管理EX5ライブラリの開発
MQL5のコードやプロジェクトで、包括的な未決注文管理EX5ライブラリを開発して実装する方法を学びましょう。本記事では、広範な未決注文管理EX5ライブラリを作成する手順を紹介し、それをインポートおよび実装する方法を、取引パネルまたはグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)の構築を通じて解説します。このEA注文パネルを使用すれば、チャートウィンドウ上のGUIから、指定されたマジックナンバーに関連する未決注文を直接オープン、監視、削除することが可能です。
Across Neighbourhood Search (ANS)
Across Neighbourhood Search (ANS)
この記事では、問題の詳細と検索空間内の環境のダイナミクスを考慮できる柔軟でインテリジェントな最適化手法の開発における重要なステップとしてのANSアルゴリズムの可能性を明らかにします。
Connexusの本体（第4回）：HTTP本体サポートの追加
Connexusの本体（第4回）：HTTP本体サポートの追加
この記事では、JSONやプレーンテキストなどのデータを送信するために不可欠な、HTTPリクエストにおける本体（ボディ）の概念について探りました。適切なヘッダを使った正しい使い方を議論し、説明しました。また、Connexusライブラリの一部であるChttpBodyクラスを導入し、リクエストの本体の処理を簡素化しました。
名義変数の順序符号化
名義変数の順序符号化
この記事では、PythonとMQL5の両方を使用して、名義予測値を機械学習アルゴリズムに適した数値フォーマットに変換する方法について議論し、実演します。
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第3回）：テーマ管理のための組み込みクラスの拡張(II)
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第3回）：テーマ管理のための組み込みクラスの拡張(II)
このディスカッションでは、既存のダイアログライブラリを慎重に拡張して、テーマ管理ロジックを組み込みます。さらに、管理パネルプロジェクトで使用されるCDialog、CEdit、およびCButtonクラスにテーマ切り替えのメソッドを統合します。さらに洞察力のある視点については、引き続きお読みください。
MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第5回）：深層マルコフモデル
MQL5とPythonで自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第5回）：深層マルコフモデル
この記事では、RSIインジケーターに単純なマルコフ連鎖を適用し、インジケーターが主要なレベルを通過した後の価格の挙動を観察します。NZDJPYペアで最も強い買いシグナルと売りシグナルは、RSIがそれぞれ11～20の範囲と71～80の範囲にあるときに生成されるという結論に達しました。データを操作して、保有するデータから直接学習した最適な取引戦略を作成する方法を説明します。さらに、遷移行列を最適に使用することを学習するためにディープニューラルネットワークを訓練する方法を説明します。
古典的な戦略を再構築する（第9回）：多時間枠分析(II)
古典的な戦略を再構築する（第9回）：多時間枠分析(II)
本日のディスカッションでは、AIモデルがどの時間枠で最高のパフォーマンスを発揮するかを明らかにするため、多時間枠分析の戦略を検討します。この分析により、EURUSDペアにおいて月次および時間足の時間枠が比較的誤差の少ないモデルを生成することが分かりました。この結果を活用し、月次時間枠でAIによる予測を行い、時間枠で取引を実行するアルゴリズムを作成しました。
新しい指標と条件付きLSTMの例
新しい指標と条件付きLSTMの例
本記事は、テクニカル分析とディープラーニング（深層学習）予測を融合した自動取引用エキスパートアドバイザー(EA)の開発に焦点を当てます。
どんな市場でも優位性を得る方法（第5回）：FRED EURUSD代替データ
どんな市場でも優位性を得る方法（第5回）：FRED EURUSD代替データ
本日の議論では、セントルイス連邦準備銀行の広義のドル指数に関する代替日次データとその他のマクロ経済指標の集合を使用して、EURUSDの将来の為替レートを予測しました。残念ながら、データはほぼ完璧な相関関係にあるように見えますが、モデルの精度において際立った向上は実現できず、投資家は代わりに通常の市場相場を使用した方がよい可能性があることを示唆している可能性があります。
初心者からエキスパートへ：MQL5での共同デバッグ
初心者からエキスパートへ：MQL5での共同デバッグ
問題解決は、MQL5でのプログラミングのような複雑なスキルを習得するための簡潔なルーチンを確立することができます。このアプローチでは、問題解決に集中しながら、同時にスキルアップを図ることができます。問題に取り組めば取り組むほど、高度な専門知識が脳に伝達されます。個人的には、デバッグはプログラミングをマスターするための最も効果的な方法だと思っています。今日は、コードクリーニングのプロセスを紹介し、乱雑なプログラムをクリーンで機能的なものに変えるための最善のテクニックについて解説します。この記事を読んで、貴重な洞察を発見してください。
リプレイシステムの開発（第53回）：物事は複雑になる(V)
リプレイシステムの開発（第53回）：物事は複雑になる(V)
今回は、あまり理解されていない重要なトピックを取り上げます。「カスタムイベント」です。これは危険です。これらの要素の長所と短所を解説します。このトピックは、MQL5やその他の言語でプロのプログラマーになりたい人にとって重要な鍵となります。ここではMQL5とMetaTrader 5に焦点を当てます。
PythonとMQL5による多銘柄分析（前編）：NASDAQ集積回路メーカー
PythonとMQL5による多銘柄分析（前編）：NASDAQ集積回路メーカー
ポートフォリオのリターンを最大化するために、AIを活用してポジションサイジングと注文数量を最適化する方法について解説します。本稿では、アルゴリズムを用いて最適なポートフォリオを特定し、期待リターンやリスク許容度に応じてポートフォリオを調整する手法を紹介します。このプロセスでは、SciPyライブラリやMQL5言語を活用し、保有中のすべてのデータを基に、最適かつ分散化されたポートフォリオを構築します。
HTTPとConnexus（第2回）：HTTPアーキテクチャとライブラリ設計の理解
HTTPとConnexus（第2回）：HTTPアーキテクチャとライブラリ設計の理解
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。