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MQL5取引ツールキット（第2回）：ポジション管理EX5ライブラリの拡張と実装
MQL5取引ツールキット（第2回）：ポジション管理EX5ライブラリの拡張と実装
MQL5コードやプロジェクトでEX5ライブラリをインポートして使用する方法をご紹介します。今回は、既存のライブラリにポジション管理関数を追加し、2つのエキスパートアドバイザー(EA)を作成することで、EX5ライブラリを拡張します。最初の例では、可変指数ダイナミック平均(VIDyA: Variable Index Dynamic Average)テクニカル指標を使用して、トレーリングストップ取引戦略EAを開発し、2番目の例では、取引パネルを使用して、ポジションの監視、オープン、クローズ、および修正をおこないます。この2つの例では、アップグレードされたEX5ポジション管理ライブラリの使用方法と実装方法を紹介します。
MQL5とPythonで自己最適化EAを構築する
MQL5とPythonで自己最適化EAを構築する
この記事では、市況に基づいて取引戦略を自律的に選択変更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解説します。マルコフ連鎖の基本を学び、それがアルゴリズムトレードにどのように役立つかを探っていきます。
パラボリックSARを使ってトレーリングストップを追加する方法
パラボリックSARを使ってトレーリングストップを追加する方法
取引戦略を作成する際には、さまざまな保護ストップのオプションをテストする必要があります。その中で、価格に追随してストップロスレベルをダイナミックに引き上げる方法が考えられます。その最有力候補として、パラボリックSAR指標が挙げられます。これ以上シンプルで視覚的にわかりやすい指標はないでしょう。
ブレインストーム最適化アルゴリズム(第1部）：クラスタリング
ブレインストーム最適化アルゴリズム(第1部）：クラスタリング
この記事では、「ブレインストーミング」と呼ばれる現象にヒントを得た、BSO (Brain Storm Optimization)と呼ばれる革新的な最適化手法を見ていきます。また、BSO法が適用するマルチモーダル最適化問題を解くための新しいアプローチについても説明します。これにより、部分集団の数を事前に決定することなく、複数の最適解を見つけることができるのです。K-MeansとK-Means++のクラスタリング法も検討します。
行列分解：基本
行列分解：基本
ここでの目的は教訓を得ることなので、できるだけシンプルに話を進めたいと思います。具体的には、必要な行列の乗算だけを実装します。行列とスカラーの乗算をシミュレートするにはこれで十分であることが今日わかるでしょう。行列分解を実装する際に多くの人が直面する最大の課題は、スカラーの分解と異なり、因子の順序が結果に影響を与えるため、行列の場合はその点に注意が必要だということです。
リプレイシステムの開発（第45回）：Chart Tradeプロジェクト(IV)
リプレイシステムの開発（第45回）：Chart Tradeプロジェクト(IV)
この記事の主な目的は、C_ChartFloatingRADクラスの紹介と説明です。Chart Trade指標は、非常に興味深い方法で機能しています。チャート上のオブジェクトの数はまだ少ないものの、期待通りの機能を実現しています。指標の値は編集可能ですが、その実現方法については疑問が残るかもしれません。この記事を読めば、これらの疑問が解消されるでしょう。
リプレイシステムの開発（第4４回）：Chart Tradeプロジェクト（III）
リプレイシステムの開発（第4４回）：Chart Tradeプロジェクト（III）
前回の記事では、OBJ_CHARTで使用するテンプレートデータの操作方法について解説しました。ただし、あの記事ではトピックの概要に焦点を当て、詳細な部分には触れていませんでした。これは、説明をよりシンプルにするために、非常に簡略化された手法を用いたからです。物事は一見シンプルに見えることが多いですが、実際にはそうではないケースもあり、全体を正確に理解するためには、まず最も基本的な部分をしっかり押さえる必要があります。
初心者のためのMQL5におけるファンダメンタル分析とテクニカル分析戦略の組み合わせ
初心者のためのMQL5におけるファンダメンタル分析とテクニカル分析戦略の組み合わせ
この記事では、トレンドフォローとファンダメンタル分析の原則を1つのエキスパートアドバイザー(EA)にシームレスに統合し、より強固な取引戦略を構築する方法について説明します。MQL5を活用して、誰でも簡単にカスタマイズされた取引アルゴリズムを作成できることを紹介します。
初心者のためのMQL5によるSP500取引戦略
初心者のためのMQL5によるSP500取引戦略
MQL5を活用してS&P500指数を正確に予測する方法をご紹介します。古典的なテクニカル分析とアルゴリズム、そして長年の経験に裏打ちされた原理を組み合わせることで、安定性を高め、確かな市場洞察力を得られます。
母集団最適化アルゴリズム：群鳥アルゴリズム(BSA)
母集団最適化アルゴリズム：群鳥アルゴリズム(BSA)
本稿では、自然界における鳥の群れの集団的な相互作用に着想を得た、鳥の群れに基づくアルゴリズム(BSA)を探求します。飛行、警戒、採餌行動の切り替えなど、BSAの個体にはさまざまな探索戦略があるため、このアルゴリズムは多面的なものとなっています。鳥の群れ、コミュニケーション、適応性、先導と追随の原理を利用し、効率的に最適解を見つけます。
母集団最適化アルゴリズム：クジラ最適化アルゴリズム(WOA)
母集団最適化アルゴリズム：クジラ最適化アルゴリズム(WOA)
(WOA)は、ザトウクジラの行動と狩猟戦略に着想を得たメタヒューリスティクスアルゴリズムです。WOAの主なアイデアは、クジラが獲物の周囲に泡を作り、螺旋状の動きで獲物に襲いかかる、いわゆる「バブルネット」と呼ばれる捕食方法を模倣することです。
母集団最適化アルゴリズム：ボイドアルゴリズム
母集団最適化アルゴリズム：ボイドアルゴリズム
この記事では、動物の群れ行動のユニークな例に基づいたボイドアルゴリズムについて考察しています。その結果、ボイドアルゴリズムは、「群知能（Swarm Intelligence）」の名の下に統合されたアルゴリズム群全体の基礎となった。
母集団アルゴリズムのハイブリダイゼーション：逐次構造と並列構造
母集団アルゴリズムのハイブリダイゼーション：逐次構造と並列構造
ここでは、最適化アルゴリズムのハイブリダイゼーションの世界に飛び込み、3つの主要なタイプ、すなわち戦略混合、逐次ハイブリダイゼーション、並列ハイブリダイゼーションについて見ていきます。関連する最適化アルゴリズムを組み合わせ、テストする一連の実験をおこないます。
手動取引のリスクマネージャー
手動取引のリスクマネージャー
この記事では、手動取引用のリスクマネージャークラスをゼロから書く方法について詳しく説明します。このクラスは、自動化プログラムを使用するアルゴリズムトレーダーが継承するための基本クラスとしても使用できます。
GIT：それは何か？
GIT：それは何か？
今回は、開発者にとって非常に重要なツールを紹介しましょう。GITに馴染みのない方は、この記事を読んでGITとは何か、MQL5でどのように使用するかをご覧ください。
リプレイシステムの開発（第43回）：Chart Traderプロジェクト(II)
リプレイシステムの開発（第43回）：Chart Traderプロジェクト(II)
プログラミングを学びたいと夢見る人のほとんどは、実際に自分が何をしているのかわかっていません。彼らの活動は、ある方法で物事を創造しようとすることから成っています。しかし、プログラミングとは、適切な解決策を仕立てることではありません。このようなやり方は、解決策よりも多くの問題を引き起こす可能性があります。ここでは、より高度で、それゆえに異なることをします。
リプレイシステムの開発（第42回）：Chart Traderプロジェクト（I）
リプレイシステムの開発（第42回）：Chart Traderプロジェクト（I）
もっと面白いものを作りましょう。ネタバレはしたくないので、理解を深めるために記事を読んでください。リプレイ/シミュレーターシステムの開発に関する本連載の最初の段階から、私は、開発中のシステムと実際の市場の両方で同じようにMetaTrader 5プラットフォームを使用することがアイディアであると述べてきました。これが適切におこなわれることが重要です。ある道具を使用して訓練して戦い方を学んだ末、戦いの最中に別の道具を使用しなければならないというようなことは誰もしたくありません。
PythonとMQL5を使用した取引戦略の自動パラメータ最適化
PythonとMQL5を使用した取引戦略の自動パラメータ最適化
取引戦略とパラメータを自己最適化するアルゴリズムには、いくつかの種類があります。これらのアルゴリズムは、過去と現在の市場データに基づいて取引戦略を自動的に改善するために使用されます。この記事では、そのうちの1つをpythonとMQL5の例で見ていきます。
LSTMニューラルネットワークを用いた時系列予測の作成：価格の正規化と時間のトークン化
LSTMニューラルネットワークを用いた時系列予測の作成：価格の正規化と時間のトークン化
この記事では、日次レンジを使用して市場データを正規化し、市場予測を強化するためにニューラルネットワークを訓練する簡単な戦略を概説します。開発されたモデルは、既存のテクニカル分析の枠組みと組み合わせて、あるいは単独で、市場全体の方向性を予測するのに役立てることができます。この記事で概説した枠組みは、テクニカルアナリストであれば、手動と自動売買の両方の戦略に適したモデルを開発するために、さらに改良を加えることができます。
母集団最適化アルゴリズム：極値から抜け出す力（第I部）
母集団最適化アルゴリズム：極値から抜け出す力（第I部）
本稿では、母集団最適化アルゴリズムの挙動を、集団の多様性が低い場合に効率的に極小値を脱出し、最大値に到達する能力という観点から検証することを目的としたユニークな実験を紹介します。この方向性で取り組むことで、ユーザーが設定した座標を出発点として、どの特定のアルゴリズムが検索を成功させることができるのか、またその成功にどのような要因が影響するのかについて、さらなる洞察が得られるでしょう。
DoEasy - サービス関数（第1回）：価格パターン
DoEasy - サービス関数（第1回）：価格パターン
この記事では、時系列データを使用して価格パターンを検索するメソッドの開発に着手します。パターンには、どのようなタイプのパターンにも共通する、一定のパラメータセットがあります。この種のデータはすべて、基となる抽象パターンのオブジェクトクラスに集約されます。今回は、抽象パターンクラスとピンバーパターンクラスを作成します。
角度ベースの取引
角度ベースの取引
この記事では、角度ベースの取引について取り上げます。角度の組み立て方と、それを取引に利用する方法について見ていきます。
MetaTraderのMultibot（第2回）：動的テンプレートの改良
MetaTraderのMultibot（第2回）：動的テンプレートの改良
前回の記事のテーマを発展させ、より柔軟で機能的なテンプレートを作成することにしました。このテンプレートは、より大きな機能を持ち、フリーランスとして、また外部ソリューションとの統合機能を備えた多通貨多期間EAを開発するためのベースとして効果的に使用することができます。
Rest APIを統合したMQL5強化学習エージェントの開発（第4回）：MQL5でクラス内の関数を整理する
Rest APIを統合したMQL5強化学習エージェントの開発（第4回）：MQL5でクラス内の関数を整理する
この記事では、MQL5における手続き型コーディングからオブジェクト指向プログラミング(OOP)への移行について、REST APIとの統合を中心に説明します。今日は、HTTPリクエスト関数（GETとPOST）をクラスにまとめる方法について説明します。コードのリファクタリングについて詳しく見ていき、孤立した関数をクラスメソッドに置き換える方法を紹介します。記事には実践的な例とテストが含まれています。
リプレイシステムの開発（第40回）：第2段階の開始(I)
リプレイシステムの開発（第40回）：第2段階の開始(I)
今日は、リプレイ/シミュレーターシステムの新しい段階について話しましょう。この段階で、会話は本当に面白くなり、内容もかなり濃くなります。記事を熟読し、そこに掲載されているリンクを利用することを強くお勧めします。そうすることで、内容をより深く理解することができます。
リプレイシステムの開発（第41回）：第2段階(II)の開始
リプレイシステムの開発（第41回）：第2段階(II)の開始
もし、この時点まですべてが正しく思えたとしたら、それはアプリケーションの開発を始めるときに、長期的なことをあまり考えていないということです。時間が経つにつれて、新しいアプリケーションをプログラムする必要はなくなり、それらを連携させるだけで済むようになります。それでは、マウス指標を組み立てる方法を説明しましょう。
リプレイシステムの開発（第39回）：道を切り開く(III)
リプレイシステムの開発（第39回）：道を切り開く(III)
開発の第2段階に進む前に、いくつかのアイデアを修正する必要があります。MQL5に必要なことをさせる方法をご存知ですか。ドキュメントに書かれている以上のことをしようとしたことはありますか。そうでないなら、準備をしましょう。ここでは、ほとんどの人が普段やらないことをやるからです。
MQL5取引ツールキット（第1回）：ポジション管理EX5ライブラリ
MQL5取引ツールキット（第1回）：ポジション管理EX5ライブラリ
MQL5で様々なポジション操作を管理するための開発者用ツールキットの作成方法をご紹介します。この記事では、MQL5でポジション管理タスクを処理する際に発生するさまざまなエラーの自動処理とレポートも含め、簡単なものから高度なものまでポジション管理操作を実行する関数ライブラリ(ex5)の作成方法を紹介します。