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MQL5での取引戦略の自動化（第35回）：ブレーカーブロック取引システムの作成
MQL5での取引戦略の自動化（第35回）：ブレーカーブロック取引システムの作成
本記事では、MQL5でブレーカーブロック取引システムを作成します。本システムは、レンジ相場を識別し、ブレイクアウトを検出、スイングポイントでブレーカーブロックを検証した上で、リスクパラメータを定義してリテスト取引を実行します。また、オーダーブロックおよびブレーカーブロックを動的なラベルと矢印で可視化し、自動売買やトレーリングストップにも対応しています。
MQL5での取引戦略の自動化（第34回）：R²適合度を用いたトレンドラインブレイクアウトシステム
MQL5での取引戦略の自動化（第34回）：R²適合度を用いたトレンドラインブレイクアウトシステム
本記事では、スイングポイントを用いてサポートおよびレジスタンスのトレンドラインを特定し、R²（決定係数）による適合度と角度制約で検証することで、ブレイクアウト取引を自動化するMQL5によるトレンドラインブレイクアウトシステムを構築します。本システムでは、指定したルックバック期間内のスイングハイとスイングローを検出し、一定数以上のタッチポイントを持つトレンドラインを生成します。その後、R²指標および角度制約を用いてトレンドラインの信頼性を評価し、取引に使用可能かを判定します。
MQL5での取引戦略の自動化（第33回）：プライスアクションに基づくシャークハーモニックパターンシステムの作成
MQL5での取引戦略の自動化（第33回）：プライスアクションに基づくシャークハーモニックパターンシステムの作成
本記事では、MQL5においてピボットポイントとフィボナッチ比率に基づいて強気、弱気双方のシャークハーモニックパターンを識別し、ユーザーが選択できるカスタムエントリー、ストップロス、テイクプロフィット設定を用いて取引を実行するシャークハーモニックパターンシステムを開発します。また、X-A-B-C-Dパターン構造やエントリーレベルを表示するために、三角形やトレンドラインなどのチャートオブジェクトを使った視覚的フィードバックでトレーダーの洞察力を高めます。
MQL 標準ライブラリエクスプローラー（第1回）：CTrade、CiMA、CiATRによる紹介
MQL 標準ライブラリエクスプローラー（第1回）：CTrade、CiMA、CiATRによる紹介
MQL5標準ライブラリは、MetaTrader 5における取引アルゴリズム開発において重要な役割を果たします。本連載では、このライブラリを使いこなし、MetaTrader 5用の効率的な取引ツールをより簡単に作成する方法を身につけることを目指します。これには、カスタムのエキスパートアドバイザー(EA)、インジケーター、その他のユーティリティが含まれます。本日はその第一歩として、CTrade、CiMA、そしてCiATR クラスを用いたトレンドフォロー型のEAを開発します。これは初心者、熟練者を問わず、すべての開発者にとって非常に重要なテーマです。ぜひ本ディスカッションにご参加いただき、理解を深めてください。
MQL5でのAI搭載取引システムの構築（第2回）：ChatGPT統合型アプリケーションのUI開発
MQL5でのAI搭載取引システムの構築（第2回）：ChatGPT統合型アプリケーションのUI開発
本記事では、MQL5でChatGPTを統合したプログラムを開発します。このプログラムでは、第1回で作成したJSON解析フレームワークを活用してOpenAIのAPIにプロンプトを送信し、MetaTrader 5のチャート上に応答を表示します。入力フィールド、送信ボタン、応答表示を備えたダッシュボードを実装し、API通信やテキストの折り返し処理をおこなうことで、ユーザーとのインタラクションを実現します。
Market Sentimentインジケーターの自動化
Market Sentimentインジケーターの自動化
この記事では、市場の状況を強気、弱気、リスクオン、リスクオフ、中立（ニュートラル）に分類するMarket Sentimentカスタムインジケーターを自動化します。エキスパートアドバイザー(EA)は、現在の市場の傾向や方向性の分析プロセスを合理化しながら、一般的なセンチメントに関するリアルタイムの洞察を提供します。
ボラティリティベースのブレイクアウトシステムの開発
ボラティリティベースのブレイクアウトシステムの開発
ボラティリティベースのブレイクアウトシステムは、市場のレンジを特定したうえで、ATRなどのボラティリティ指標によるフィルタを通過した場合に、価格がそのレンジを上方または下方へブレイクしたタイミングでエントリーする手法です。このアプローチにより、強い方向性を伴う値動きを捉えやすくなります。
ParafracおよびParafrac V2オシレーターを使用した取引戦略の開発：シングルエントリーパフォーマンスインサイト
ParafracおよびParafrac V2オシレーターを使用した取引戦略の開発：シングルエントリーパフォーマンスインサイト
本記事では、ParaFracオシレーターとその後継であるV2モデルを取引ツールとして紹介し、これらを用いて構築した3種類の取引戦略を解説します。各戦略をテストおよび最適化し、それぞれの強みと弱みを明らかにします。比較分析によって両モデルの性能差を明確にしました。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第41回）：MQL5で統計的価格レベルEAを構築する
プライスアクション分析ツールキットの開発（第41回）：MQL5で統計的価格レベルEAを構築する
統計は常に金融分析の中心にあります。統計とは、データを収集・分析・解釈・提示し、意味のある情報に変換する学問です。これをローソク足に応用すると、価格の生データを測定可能な洞察に圧縮できます。特定期間における市場の中心傾向、分布、広がりを把握できれば、どれほど有益でしょうか。本記事では、統計的手法を用いてローソク足データを明確で実行可能なシグナルに変換する方法を紹介します。
平均足を使ったプロフェッショナルな取引システムの構築（第2回）：EAの開発
平均足を使ったプロフェッショナルな取引システムの構築（第2回）：EAの開発
本記事では、MQL5を用いてプロフェッショナルな平均足ベースのエキスパートアドバイザー(EA)を開発する方法について解説します。入力パラメータ、列挙型、インジケーター、グローバル変数の設定方法から、コアとなる売買ロジックの実装までを順を追って説明します。また、開発したEAを金（ゴールド）でバックテストして、正しく動作するかどうかを検証する方法も学べます。
MQL5でのAI搭載取引システムの構築（第1回）：AI API向けJSON処理の実装
MQL5でのAI搭載取引システムの構築（第1回）：AI API向けJSON処理の実装
本記事では、AI API連携のためのデータ交換を扱うJSON解析フレームワークをMQL5で開発します。特に、JSON構造を処理するためのクラスに焦点を当てています。JSONデータのシリアライズ（出力用）およびデシリアライズ（入力用）メソッドを実装し、文字列、数値、オブジェクトなどの各データ型をサポートします。これにより、ChatGPTのようなAIサービスとMQL5間で正確にデータをやり取りでき、将来的なAI駆動型取引システム構築に向けた基盤を提供します。
MQL5入門（第21回）：ハーモニックパターン検出の自動化
MQL5入門（第21回）：ハーモニックパターン検出の自動化
MetaTrader 5でMQL5を使ってガートリーハーモニックパターンを検出して表示する方法を学びます。この記事では、スイングポイントの特定からフィボナッチ比率の適用、チャート上へのパターン描画までの手順を順を追って解説し、視覚的に確認できる形で表示する方法を紹介します。
MQL5での取引戦略の自動化（第32回）：プライスアクションに基づくファイブドライブハーモニックパターンシステムの作成
MQL5での取引戦略の自動化（第32回）：プライスアクションに基づくファイブドライブハーモニックパターンシステムの作成
本記事では、MQL5においてピボットポイントとフィボナッチ比率に基づいて強気、弱気双方のファイブドライブ(5-0)ハーモニックパターンを識別し、ユーザーが選択できるカスタムエントリー、ストップロス、テイクプロフィット設定を用いて取引を実行するファイブドライブパターンシステムを開発します。また、A-B-C-D-E-Fパターン構造やエントリーレベルを表示するために、三角形やトレンドラインなどのチャートオブジェクトを使った視覚的フィードバックでトレーダーの洞察力を高めます。
MQL5での取引戦略の自動化（第31回）：プライスアクションに基づくスリードライブハーモニックパターンシステムの作成
MQL5での取引戦略の自動化（第31回）：プライスアクションに基づくスリードライブハーモニックパターンシステムの作成
本記事では、MQL5においてピボットポイントとフィボナッチ比率に基づいて強気、弱気双方のスリードライブハーモニックパターンを識別し、ユーザーが選択できるカスタムエントリー、ストップロス、テイクプロフィット設定を用いて取引を実行するスリードライブパターンシステムを開発します。さらに、チャートオブジェクトによる視覚的フィードバックによって、トレーダーの洞察を強化します。
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第14回）：フィードバックコントローラーにおけるデータ変換を調整パラメータとして捉える
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第14回）：フィードバックコントローラーにおけるデータ変換を調整パラメータとして捉える
前処理は非常に強力でありながら、しばしば軽視されがちな調整パラメータです。その存在は、より注目されるオプティマイザーや華やかなモデル構造の影に隠れています。しかし、前処理のわずかな改善は、利益やリスクに対して予想以上に大きな複利効果をもたらすことがあります。あまりにも多くの場合、このほとんど未踏の領域は単なるルーチン作業として扱われ、手段としてしか意識されません。しかし実際には、前処理は信号を直接増幅することもあれば、容易に破壊してしまうこともあるのです。
MQL5での取引戦略の自動化（第30回）：視覚的フィードバックによるプライスアクションAB-CDハーモニックパターンの作成
MQL5での取引戦略の自動化（第30回）：視覚的フィードバックによるプライスアクションAB-CDハーモニックパターンの作成
本記事では、MQL5で弱気、強気双方のAB=CDハーモニックパターンを、ピボットポイントとフィボナッチ比率に基づいて識別し、正確なエントリー、ストップロス、テイクプロフィットレベルを用いて取引を自動化するAB=CDパターンエキスパートアドバイザー(EA)を開発します。さらに、チャートオブジェクトによる視覚的フィードバックによって、トレーダーの洞察を強化します。
初心者からエキスパートへ：MQL5を使ったアニメーションニュース見出し(X) - ニュース取引のための多銘柄チャート表示
初心者からエキスパートへ：MQL5を使ったアニメーションニュース見出し(X) - ニュース取引のための多銘柄チャート表示
本日は、チャートオブジェクトを用いたマルチチャート表示システムを開発します。本システムの目的は、MQL5アルゴリズムを活用して、重要なニュース発表時などの高ボラティリティ期間におけるトレーダーの反応時間を短縮し、ニュース取引を支援することです。複数の主要通貨ペアを、統合的に監視できる、オールインワンのニュース取引環境を提供します。News Headline EAの開発は継続的に進化しており、完全自動システムを使用するトレーダーはもちろん、アルゴリズム補助による手動取引をおこなうトレーダーにとっても実用的な機能が追加されています。さらに知識や洞察、実践的なアイデアを深めたい方は、ぜひ本ディスカッションに参加して詳細をご覧ください。
SMC (Smart Money Concepts)で取引のレベルアップを実現する：OB、BOS、FVG
SMC (Smart Money Concepts)で取引のレベルアップを実現する：OB、BOS、FVG
SMC（Smart Money Concepts、スマートマネーコンセプト）のOB（Order Blocks、注文ブロック）、BOS（Break of Structure、ブレイクオブストラクチャ）、FVG（Fair Value Gaps、公正価格ギャップ）を1つの強力なEAに統合することで、取引をさらに進化させることができます。自動モードで戦略を実行することも、特定のSMCコンセプトだけを使用することも可能で、柔軟かつ精度の高い取引が実現します。
平均足を使ったプロフェッショナルな取引システムの構築（第1回）：カスタムインジケーターの開発
平均足を使ったプロフェッショナルな取引システムの構築（第1回）：カスタムインジケーターの開発
本記事は、MQL5でカスタムインジケーターを作成するための実践的なスキルとベストプラクティスを解説する、2部構成シリーズの第1回目です。この記事では平均足を題材として、平均足チャートの理論、平均足の計算方法、そしてテクニカル分析への応用を順に紹介します。中心となるのは、完全に機能する平均足インジケーターをゼロから構築するためのステップバイステップガイドであり、各コードの意図を理解できるように丁寧な説明を加えています。この基礎知識は、第2回で取り組む「平均足ロジックを用いたエキスパートアドバイザーの構築」へとつながります。
MQL5での取引戦略の自動化（第29回）：プライスアクションに基づくガートレーハーモニックパターンシステムの作成
MQL5での取引戦略の自動化（第29回）：プライスアクションに基づくガートレーハーモニックパターンシステムの作成
本記事では、MQL5で弱気、強気双方のガートレーハーモニックパターンを、ピボットポイントとフィボナッチ比率に基づいて識別し、正確なエントリー、ストップロス、テイクプロフィットレベルを使用して取引を自動化するガートレーパターンシステムを開発します。また、XABCDパターン構造やエントリーレベルを表示するために、三角形やトレンドラインなどのチャートオブジェクトを使った視覚的フィードバックでトレーダーの洞察力を高めます。
MQL5での取引戦略の自動化（第28回）：視覚的フィードバックによるプライスアクションバットハーモニックパターンの作成
MQL5での取引戦略の自動化（第28回）：視覚的フィードバックによるプライスアクションバットハーモニックパターンの作成
本記事では、MQL5で弱気と強気の両方のバット(Bat)ハーモニックパターンを、ピボットポイントとフィボナッチ比率を用いて識別し、正確なエントリー、ストップロス、テイクプロフィットレベルを用いて取引を自動化するバットパターンシステムを開発し、チャートオブジェクトによる視覚的フィードバックを強化します。
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第13回）：行列分解を用いた制御理論の簡単な入門
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第13回）：行列分解を用いた制御理論の簡単な入門
金融市場は本質的に予測が難しく、過去には利益が出ていたように見える取引戦略でも、実際の市場環境では破綻することが少なくありません。主な原因は、ほとんどの戦略が一度展開されると振る舞いが固定され、失敗から学習したり適応したりできないということです。そこで制御理論の考え方を取り入れることで、フィードバックコントローラを用いて戦略と市場の相互作用を観察し、その挙動を収益性に向けて調整することが可能になります。今回の結果では、単純な移動平均戦略にフィードバックコントローラを導入するだけで、利益の向上、リスクの低減、効率の改善が見られ、このアプローチが取引用途において大きな可能性を持つことが示されました。
MQL5入門（第20回）：ハーモニックパターンの基礎
MQL5入門（第20回）：ハーモニックパターンの基礎
本記事では、ハーモニックパターンの基本、構造、そして取引での応用方法について解説します。フィボナッチリトレースメントやフィボナッチエクステンションについて学び、MQL5におけるハーモニックパターン検出の実装方法を理解することで、より高度な取引ツールやエキスパートアドバイザー(EA)を構築するための基礎を築くことができます。
MQL5での取引戦略の自動化（第27回）：視覚的なフィードバックによるプライスアクションクラブハーモニックパターンの作成
MQL5での取引戦略の自動化（第27回）：視覚的なフィードバックによるプライスアクションクラブハーモニックパターンの作成
本記事では、MQL5で弱気、強気両方のクラブ(Crab)ハーモニックパターンを、ピボットポイントとフィボナッチ比率を用いて識別し、正確なエントリー、ストップロス、テイクプロフィットレベルを使用して取引を自動化するクラブパターンシステムを開発します。また、XABCDパターン構造やエントリーレベルを表示するために、三角形やトレンドラインなどのチャートオブジェクトを使った視覚的な表示機能を追加します。
MQL5での取引戦略の自動化（第26回）：複数ポジション取引のためのピンバーナンピンシステムの構築
MQL5での取引戦略の自動化（第26回）：複数ポジション取引のためのピンバーナンピンシステムの構築
本記事では、ピンバーを検出して取引を開始し、複数ポジションを管理するためのナンピン（難平、Averaging）戦略を用いたピンバーシステムをMQL5で開発します。さらに、トレーリングストップやブレークイーブン調整で強化し、リアルタイムでポジションと利益を監視できるダッシュボードも組み込みます。
MQL5での取引戦略の自動化（第25回）：最小二乗法と動的シグナル生成を備えたTrendline Trader
MQL5での取引戦略の自動化（第25回）：最小二乗法と動的シグナル生成を備えたTrendline Trader
本記事では、最小二乗法を用いてサポートおよびレジスタンスのトレンドラインを検出し、価格がこれらのラインに触れた際に動的な売買シグナルを生成するTrendline Traderプログラムを開発します。また、生成されたシグナルに基づきポジションをオープンする仕組みも構築します。
初心者からエキスパートへ：MQL5を使用したアニメーションニュースヘッドライン(III) - ニュース取引のためのクイック取引ボタン
初心者からエキスパートへ：MQL5を使用したアニメーションニュースヘッドライン(III) - ニュース取引のためのクイック取引ボタン
アルゴリズム取引システムは自動売買を担いますが、多くのニューストレーダーやスキャルパーは、高インパクトなニュースイベントや急速に変化する市場環境では能動的なコントロールを好み、迅速な注文執行およびポジション管理を必要とします。これにより、リアルタイムニュースフィード、経済指標カレンダーデータ、インジケーターによる分析、AI駆動型分析、そして即応性の高い取引操作を統合した直感的フロントエンドツールの必要性が明らかになります。
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第11回）：初心者向け線形代数入門
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第11回）：初心者向け線形代数入門
本記事では、MQL5の行列・ベクトルAPIで利用できる強力な線形代数ツールの基礎を解説します。このAPIを効果的に利用するためには、これらの手法を賢く活用するための線形代数の原理をしっかり理解しておく必要があります。本稿は、MQL5でアルゴリズム取引をおこなう際にこの強力なライブラリを活用して作業を開始するために必要となる線形代数の最も重要な規則のいくつかを、読者が直感的に理解できるレベルで身につけることを目的としています。
MQL5取引ツール（第7回）：複数銘柄ポジションと口座監視のための情報ダッシュボード
MQL5取引ツール（第7回）：複数銘柄ポジションと口座監視のための情報ダッシュボード
本記事では、MQL5で情報ダッシュボードを開発し、複数銘柄のポジションや口座指標（残高、証拠金、余剰証拠金など）を監視できるようにします。リアルタイム更新可能なソート可能グリッド、CSVエクスポート機能、ヘッダーのグロー効果を実装し、使いやすさと視覚的魅力を向上させます。
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第10回）：行列分解
MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第10回）：行列分解
行列分解は、データの特性を理解するために用いられる数学的手法です。行と列で整理された大規模な市場データに行列分解を適用することで、市場のパターンや特性を明らかにすることができます。行列分解は非常に強力なツールであり、本記事ではMetaTrader 5のターミナル内でMQL5 APIを活用し、市場データをより深く分析する方法を紹介します。
MQL5入門（第19回）：ウォルフ波動の自動検出
MQL5入門（第19回）：ウォルフ波動の自動検出
本記事では、強気（上昇）および弱気（下降）のウォルフ波動パターンをプログラムで識別し、MQL5を使用して取引する方法を紹介します。ウォルフ波動構造をプログラムで検出し、それに基づいて取引の実行方法を詳しく解説します。これには、主要なスイングポイントの検出、パターンルールの検証、シグナルに基づくエキスパートアドバイザー(EA)の準備が含まれます。
MQL5での取引戦略の自動化（第24回）：リスク管理とトレーリングストップを備えたロンドンセッションブレイクアウトシステム
MQL5での取引戦略の自動化（第24回）：リスク管理とトレーリングストップを備えたロンドンセッションブレイクアウトシステム
本記事では、ロンドン市場開場前のレンジブレイクアウトを検出し、任意の取引タイプおよびリスク設定に基づいてペンディング注文（指値・逆指値注文）を自動で発注する「ロンドンセッションブレイクアウトシステム」を開発します。トレーリングストップ、リスクリワード比率、最大ドローダウン制限、そしてリアルタイム監視と管理をおこなうためのコントロールパネルなどの機能も組み込みます。
MetaTrader 5での取引の視覚的な評価と調整
MetaTrader 5での取引の視覚的な評価と調整
ストラテジーテスターは、単に自動売買ロボットのパラメータを最適化するだけでなく、さらに幅広い活用が可能です。本記事では、口座の取引履歴を事後に評価し、ストラテジーテスター上でポジションのストップロスを変更することで取引の調整をおこなう方法を紹介します。
取引におけるニューラルネットワーク：ウェーブレット変換とマルチタスクアテンションを用いたモデル（最終回）
取引におけるニューラルネットワーク：ウェーブレット変換とマルチタスクアテンションを用いたモデル（最終回）
前回の記事では、Multitask-Stockformerフレームワークを検討しました。このフレームワークは、ウェーブレット変換とマルチタスク自己アテンション(Self-Attention)モデルを組み合わせたものです。本記事では、このフレームワークのアルゴリズムをさらに実装し、実際の過去データを用いてその有効性を評価していきます。
取引におけるニューラルネットワーク：ウェーブレット変換とマルチタスクアテンションを用いたモデル
取引におけるニューラルネットワーク：ウェーブレット変換とマルチタスクアテンションを用いたモデル
ウェーブレット変換とマルチタスク自己アテンション(Self-Attention)モデルを組み合わせたフレームワークを紹介します。本フレームワークは、ボラティリティの高い市場環境における予測の応答性および精度の向上を目的としています。ウェーブレット変換により、資産収益率を高周波成分と低周波成分に分解し、長期的な市場トレンドと短期的な変動の双方を的確に捉えることが可能となります。