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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第84回）：ストキャスティクスとFrAMAのパターンの使用 - 結論
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第84回）：ストキャスティクスとFrAMAのパターンの使用 - 結論
ストキャスティクスとフラクタル適応型移動平均(FrAMA: Fractal Adaptive Moving Average)は、互いに補完し合う特性を持っており、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)で使えるインジケーターペアの1つです。この組合せについては前回の記事で紹介しましたが、今回はその締めくくりとして、残る5つのシグナルパターンを検討していきます。これらの検証にあたっては、これまでと同様にMQL5ウィザードを用いて構築およびテストをおこないます。
初心者からエキスパートへ：市場期間同期化ツール
初心者からエキスパートへ：市場期間同期化ツール
本ディスカッションでは、上位時間足から下位時間足への同期をおこなうツールを紹介します。このツールは、上位時間足の期間にまたがる市場パターンを分析する際の課題を解決することを目的としています。MetaTrader 5に標準搭載されている期間マーカーは、制限が多く柔軟性に欠けるため、非標準の時間足には対応しにくいことがあります。そこで私たちは、MQL5言語を活用して、下位時間足のチャート上で上位時間足の構造を動的かつ視覚的に表示できるインジケーターを開発しました。このツールは、詳細な市場分析に非常に役立ちます。その機能や実装方法について詳しく知りたい方は、ぜひディスカッションにご参加ください。
無効化されたオーダーブロックをミティゲーションブロックとして再利用する(SMC)
無効化されたオーダーブロックをミティゲーションブロックとして再利用する(SMC)
本記事では、以前に無効化されたオーダーブロックをスマートマネーコンセプト(SMC)におけるミティゲーションブロックとして再利用する方法を解説します。これらのゾーンは、オーダーブロックが失敗した後に機関投資家が再び市場に参入するポイントを示しており、支配的なトレンドに沿った取引継続の確率が高いエリアを提供します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第83回）： ストキャスティクスとFrAMAのパターンの使用 - 行動アーキタイプ
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第83回）： ストキャスティクスとFrAMAのパターンの使用 - 行動アーキタイプ
ストキャスティクスとフラクタル適応型移動平均(FrAMA: Fractal Adaptive Moving Average)は、互いに補完し合う特性を持っており、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)で使える指標ペアの1つです。ストキャスティクスはモメンタムの変化を捉えるために使用し、FrAMAは現在のトレンドを確認するために利用します。本記事では、これら2つのインジケーターの組み合わせについて、MQL5ウィザードを活用して構築およびテストをおこない、その有効性を検証します。
MQL5でのAI搭載取引システムの構築（第3回）：複数行入力の克服、チャットの持続性の確保、シグナル生成
MQL5でのAI搭載取引システムの構築（第3回）：複数行入力の克服、チャットの持続性の確保、シグナル生成
本記事では、ChatGPTを統合したMQL5プログラムを拡張し、改良されたテキストレンダリングにより複数行入力の制限を克服します。さらに、AES256暗号化およびZIP圧縮で保存された永続的なチャット履歴をナビゲートするサイドバーを導入し、チャートデータの統合による初期売買シグナルの生成もおこないます。
初心者からエキスパートへ：隠れフィボナッチリトレースメントレベルの謎を解く
初心者からエキスパートへ：隠れフィボナッチリトレースメントレベルの謎を解く
本記事では、市場が反応する可能性のある非標準的なフィボナッチリトレースメントレベルを、データ駆動型の手法で発見および検証するアプローチを紹介します。MQL5での実装を想定した完全なワークフローを提示し、データ収集やバーやスイングの検出から始め、クラスタリング、統計的仮説検定、バックテスト、さらにMetaTrader 5のフィボナッチツールへの統合までを包括的にカバーします。ここでの目的は、経験的な観察に基づく推測を、統計的に裏付けられた売買シグナルへと変換する再現可能なパイプラインを構築することです。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第82回）：DQN強化学習でTRIXとWPRのパターンを使用する
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第82回）：DQN強化学習でTRIXとWPRのパターンを使用する
前回の記事では、推論学習の枠組みにおける一目均衡表とADXの組み合わせを検証しました。本記事では、第68回で最後に取り上げたインジケーターの組み合わせ、すなわちTRIXとWilliams Percent Range (WPR)を対象に、強化学習を再度取り上げます。今回使用するアルゴリズムは、QR-DQN (Quantile Regression DQN)です。これまでと同様に、MQL5ウィザードでの実装を前提としたカスタムシグナルクラスとして提示します。
MQL5での取引戦略の自動化（第36回）：リテストとインパルスモデルによる需給取引
MQL5での取引戦略の自動化（第36回）：リテストとインパルスモデルによる需給取引
本記事では、MQL5を用いて、需給(S&D: Supply and Demand)取引システムを構築します。本システムは、レンジ相場による需給ゾーンの特定、インパルスムーブによるゾーンの検証、そしてトレンド確認を伴うリテストでのエントリーをおこないます。さらに、カスタマイズ可能なリスク管理パラメータやトレーリングストップをサポートし、動的なラベルやカラー表示によるゾーンの可視化も実装しています。
MQL5取引ツール（第9回）：EA向けスクロール可能ガイド付き初回実行ユーザー設定ウィザードの開発
MQL5取引ツール（第9回）：EA向けスクロール可能ガイド付き初回実行ユーザー設定ウィザードの開発
本記事では、エキスパートアドバイザー(EA)向けのMQL5初回実行ユーザー設定ウィザードを開発します。このウィザードはスクロール可能なガイド、インタラクティブなダッシュボード、動的テキストフォーマット、ボタンやチェックボックスなどの視覚的コントロールを備えており、ユーザーが指示に沿って操作し、取引パラメータを効率的に設定できるようにします。ユーザーは、初回実行時にプログラムの内容と操作方法を把握でき、オリエンテーションモデルとして利用できます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第81回）： β-VAE推論学習で一目均衡表とADX-Wilderのパターンを利用する
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第81回）： β-VAE推論学習で一目均衡表とADX-Wilderのパターンを利用する
本記事は第80回の続編です。前回は、強化学習フレームワーク下で一目均衡表とADXの組み合わせを検証しました。今回は焦点を推論学習に移します。一目均衡表とADXは前回も述べた通り補完的な指標ですが、今回は前回の記事で触れたパイプライン使用に関する結論を再検討します。推論学習には、変分オートエンコーダのβアルゴリズムを用います。また、MQL5ウィザードとの統合を目的として設計されたカスタムシグナルクラスの実装も継続します。
MQL5でのAI搭載取引システムの構築（第3回）：スクロール対応の単一スレッド型チャットUIへのアップグレード
MQL5でのAI搭載取引システムの構築（第3回）：スクロール対応の単一スレッド型チャットUIへのアップグレード
本記事では、MQL5で構築したChatGPT統合プログラムを、タイムスタンプ付きの会話履歴管理と動的スクロール機構を備えた、単一スレッド型チャット指向のUIへとアップグレードします。本システムはJSON解析を用いてマルチターンのメッセージを管理し、スクロールバー表示モードの切り替えやホバーエフェクトをサポートすることで、実装面と操作性の両面からユーザー体験を向上させます。
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第80回）：TD3強化学習で一目均衡表とADX-Wilderのパターンを使用する
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第80回）：TD3強化学習で一目均衡表とADX-Wilderのパターンを使用する
本記事は第74回の続編です。第74回では、教師あり学習の枠組みにおける一目均衡表とADXの組み合わせを検討しました。本記事では焦点を強化学習に移します。一目均衡表とADXは、サポート/レジスタンスの把握とトレンドの強さの検出という点で、互いに補完し合う組み合わせを形成します。今回は、TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)アルゴリズムをこのインジケーターセットでどのように活用できるかを詳しく解説します。前回までと同様に、実装はMQL5ウィザードに統合できるカスタムシグナルクラスとしておこないます。MQL5ウィザードを使用すると、エキスパートアドバイザー(EA)の構築をスムーズに進めることが可能です。
サイクルベースの取引システム(DPO)の構築と最適化の方法
サイクルベースの取引システム(DPO)の構築と最適化の方法
本記事では、MQL5におけるDPO（Detrended Price Oscillator、トレンド除去価格オシレーター）を用いた取引システムの設計および最適化手法について解説します。DPOのコアロジックを明確にし、長期トレンドを排除して短期サイクルを抽出する仕組みを示します。さらに、段階的な例とシンプルな戦略を通じて、インジケーターの実装方法、エントリー/エグジット条件の定義、そしてバックテストの実施方法について学ぶことができます。最後に、パフォーマンスを向上させ、市場環境の変化へ適応させるための実践的な最適化手法を紹介します。
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。
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におけるパイプライン
MQL5におけるパイプライン
本記事では、機械学習におけるデータ準備工程の中で、重要性が急速に高まっているデータ前処理パイプラインを取り上げます。前処理パイプラインとは、生データをモデルに入力する前に通す一連の変換ステップを整理し、効率化したものです。一見地味な作業ですが、前処理（特にスケーリング）は学習時間や実行コストを削減するだけでなく、モデルの汎化性能を大きく左右します。本記事ではscikit-learnの前処理関数を中心に扱います。MQL5ウィザードはここでは使用しませんが、後続の記事で取り上げる予定です。
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。
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。
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。
初心者からエキスパートへ：Reporting EAで詳細な取引レポートをマスターする
初心者からエキスパートへ：Reporting EAで詳細な取引レポートをマスターする
本記事では、取引レポートの内容をより充実させ、最終レポートをPDF形式としてメール配信する方法について解説します。これは前回の記事からさらに一歩踏み込んだ内容であり、MQL5とPythonを組み合わせて、より便利でプロフェッショナルな形式の取引レポートを生成し、スケジュールする方法を継続して探求するものです。本記事を通じて、MQL5エコシステム内で取引レポート生成を最適化するための知見を得ていただければ幸いです。
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第79回）：教師あり学習でのゲーターオシレーターとA/Dオシレーターの使用
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第79回）：教師あり学習でのゲーターオシレーターとA/Dオシレーターの使用
前回の記事では、ゲーターオシレーターとA/Dオシレーターの組み合わせについて、通常の設定における生のシグナルを用いた場合の挙動を確認しました。この2つのインジケーターは、それぞれトレンド指標と出来高指標として相補的に機能します。今回の記事では、その続編として、教師あり学習を活用することで、前回レビューした特徴量パターンの一部をどのように強化できるかを検証します。この教師あり学習アプローチでは、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を用い、カーネル回帰およびドット積類似度を活用して、カーネルやチャネルのサイズを決定しています。今回もこれまでと同様に、MQL5ウィザードでエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てられるようにしたカスタムシグナルクラスファイル内で実装しています。
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。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第78回）：ゲーター＆A/Dオシレーター戦略による市場耐性の強化
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第78回）：ゲーター＆A/Dオシレーター戦略による市場耐性の強化
本記事では、ゲーターオシレーターとA/Dオシレーターを用いた取引の体系的アプローチの後半部分を紹介します。新たに5つのパターンを導入することで、偽の動きをフィルタリングし、早期の反転を検出し、時間軸をまたいでシグナルを整合させる方法を示します。明確なコーディング例とパフォーマンステストを通じて、この資料は理論と実践をMQL5開発者向けに橋渡ししています。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第77回）：ゲーターオシレーターとA/Dオシレーターの使用
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第77回）：ゲーターオシレーターとA/Dオシレーターの使用
ビル・ウィリアムズが開発したゲーターオシレーター(Gator Oscillator)とA/Dオシレーター(Accumulation/Distribution Oscillator)は、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)内で調和的に活用できるインジケーターペアの一例です。ゲーターオシレーターはトレンドを確認するために使用し、A/Dオシレーターは出来高を通じてそのトレンドを検証する補助指標として機能します。本記事では、これら2つのインジケーターの組み合わせについて、MQL5ウィザードを活用して構築およびテストをおこない、その有効性を検証します。