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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(I)
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(I)
MetaTrader 5ターミナルでの取引において、ニュースのアクセス性は非常に重要な要素です。数多くのニュースAPIが存在するものの、多くのトレーダーはそれらを効果的に取引環境に統合することに課題を抱えています。本記事では、ニュースを最も必要とする場所であるチャート上に直接表示する、効率的なソリューションの構築を目指します。その実現のために、APIソースからのリアルタイムニュースを監視し、表示するNews Headline EA（エキスパートアドバイザー）を作成します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第70回）： 指数カーネルネットワークにおけるSARとRVIのパターンの使用
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第70回）： 指数カーネルネットワークにおけるSARとRVIのパターンの使用
前回の記事では、SARとRVIのインジケーターペアを紹介しました。今回は、このインジケーターペアを機械学習によってどのように拡張できるかを検討します。SARとRVIは、それぞれトレンドとモメンタムを補完し合う関係にあります。本機械学習アプローチでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用し、カーネルとチャネルのサイズを指数関数的に拡大・調整することで、このインジケーターペアの予測を微調整します。この処理は、常にMQL5ウィザードと連携してエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てるカスタムシグナルクラスファイル内でおこなわれます。
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第12回）：FX取引計算ツールの統合
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第12回）：FX取引計算ツールの統合
取引において重要な数値を正確に計算することは、すべてのトレーダーにとって欠かせません。本記事では、強力なユーティリティであるFX取引計算ツールを取引管理パネルに組み込み、マルチパネル型の取引管理者システムの機能をさらに拡張する方法について解説します。リスク、ポジションサイズ、潜在的な利益を効率的に算出することは、取引の精度を高めるうえで非常に重要です。この新機能は、パネル内でこれらの計算をよりスムーズかつ直感的におこなえるよう設計されています。本記事では、MQL5を用いた高度な取引パネル構築の実践的な応用例を紹介します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第68回）： コサインカーネルネットワークで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68回）： コサインカーネルネットワークでTRIXとWPRのパターンを使用する
前回の記事では、TRIXとWilliams Percent Range (WPR)の指標ペアを紹介しましたが、今回はこの指標ペアを機械学習で拡張する方法について検討します。TRIXとWPRは、トレンド指標とサポート/レジスタンス補完ペアとして組み合わせられます。本機械学習アプローチでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用し、予測精度を微調整する際にコサインカーネルをアーキテクチャに組み込んでいます。これは常に、MQL5ウィザードと連携してエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てるカスタムシグナルクラスファイル内で行われます。。
MetaTrader 5のPythonでMQL5のような取引クラスを構築する
MetaTrader 5のPythonでMQL5のような取引クラスを構築する
MetaTrader 5のPythonパッケージは、Python言語でMetaTrader 5プラットフォーム用の取引アプリケーションを構築する簡単な方法を提供しますが、強力で有用なツールである一方で、アルゴリズム取引ソリューションを作成する際にはMQL5プログラミング言語ほど容易ではありません。本記事では、MQL5で提供されているものに類似した取引クラスを構築し、類似した構文を作成することで、MQL5と同様にPythonで自動売買ロボットをより簡単に作成できるようにします。
MQL5 Algo Forgeへの移行（第2回）：複数のリポジトリの操作
MQL5 Algo Forgeへの移行（第2回）：複数のリポジトリの操作
本稿では、プロジェクトのソースコードを公開リポジトリに保存する際の1つのアプローチについて検討します。コードを複数のブランチに分散させることで、プロジェクト開発における明確で便利なルールを確立していきます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第66回）：FrAMAのパターンとForce Indexを内積カーネルで使用する
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第66回）：FrAMAのパターンとForce Indexを内積カーネルで使用する
FrAMAインジケーターとForce Indexオシレーターは、トレンドと出来高のツールであり、エキスパートアドバイザー(EA)を開発する際に組み合わせることができます。前回の記事では、このペアを紹介し、機械学習の適用可能性を検討しました。畳み込みニューラルネットワークを使用しており、内積カーネルを利用して、これらのインジケーターの入力に基づいた予測をおこないます。これは、MQL5ウィザードと連携してEAを組み立てるカスタムシグナルクラスファイルで実行されます。
MQL5 Algo Forgeへの移行（第1回）：メインリポジトリの作成
MQL5 Algo Forgeへの移行（第1回）：メインリポジトリの作成
MetaEditorでプロジェクトを進める際、開発者はしばしばコードのバージョンを管理する必要に直面します。MetaQuotesは最近、Gitへの移行と、コードのバージョン管理や共同作業を可能にするMQL5 Algo Forgeの立ち上げを発表しました。本記事では、新しく導入されたツールと既存のツールを、より効率的に活用する方法について解説します。
MQL5における高度な注文執行アルゴリズム：TWAP、VWAP、アイスバーグ注文
MQL5における高度な注文執行アルゴリズム：TWAP、VWAP、アイスバーグ注文
MQL5フレームワークで、機関投資家向けの高度な執行アルゴリズム（TWAP、VWAP、アイスバーグ注文）を小口トレーダー向けに提供します。統合された実行マネージャーとパフォーマンスアナライザーを用いて、注文の分割（スライシング）や分析をよりスムーズかつ正確に行える環境を提供します。
MQL5開発用のカスタムデバッグおよびプロファイリングツール（第1回）：高度なロギング
MQL5開発用のカスタムデバッグおよびプロファイリングツール（第1回）：高度なロギング
MQL5で、単なるPrint文を超えた強力なカスタムロギングフレームワークを実装する方法を学びましょう。このフレームワークは、ログの重要度レベル、複数の出力ハンドラ、自動ファイルローテーションをサポートし、実行中にすべて設定可能です。シングルトン設計のCLoggerをConsoleLogHandlerとFileLogHandlerに統合することで、[エキスパート]タブと永続ファイルの両方に、文脈情報やタイムスタンプ付きのログを記録できます。明確でカスタマイズ可能なログ形式と集中管理により、エキスパートアドバイザー(EA)のデバッグとパフォーマンストレースを効率化します。
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第11回）：最新機能通信インターフェース(I)
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第11回）：最新機能通信インターフェース(I)
本日は、コミュニケーションパネルのメッセージングインターフェースを、現代の高性能なコミュニケーションアプリの標準に合わせて強化することに焦点を当てます。この改善は、CommunicationsDialogクラスの更新によって実現されます。この記事とディスカッションでは、主要な知見を紹介しつつ、MQL5を用いたインターフェースプログラミングの次のステップを整理していきます。
MQL5 Algo Forgeのご紹介
MQL5 Algo Forgeのご紹介
アルゴリズム取引開発者のための専用ポータル「MQL5 Algo Forge」をご紹介します。MQL5 Algo Forgeは、Git のパワーと、MQL5エコシステム内でプロジェクトを管理・整理するための直感的なインターフェースを兼ね備えています。ここでは、気になる著者をフォローしたり、チームを結成したり、アルゴリズム取引プロジェクトで共同作業を行うことが可能です。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第62回）：強化学習TRPOでADXとCCIのパターンを活用する
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第62回）：強化学習TRPOでADXとCCIのパターンを活用する
ADXオシレーターとCCIオシレーターはそれぞれトレンドフォローインジケーターおよびモメンタムインジケーターであり、エキスパートアドバイザー(EA)を開発する際に組み合わせることができます。前回の記事に続き、今回は開発済みモデルの運用中の学習や更新を、強化学習を用いてどのように実現できるかを検討します。この記事で使用するアルゴリズムは、本連載ではまだ扱っていない「TRPO（Trust Region Policy Optimization、信頼領域方策最適化)」として知られる手法です。また、MQL5ウィザードによるEAの組み立ては、モデルのテストをより迅速におこなえるだけでなく、異なるシグナルタイプで配布し検証できる形でセットアップできる点も利点です。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第64回）：ホワイトノイズカーネルでDeMarkerとEnvelope Channelsのパターンを活用する
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第64回）：ホワイトノイズカーネルでDeMarkerとEnvelope Channelsのパターンを活用する
DeMarkerオシレーターとEnvelopesインジケーターは、エキスパートアドバイザー(EA)を開発するときに組み合わせることができるモメンタムおよびサポート/レジスタンスツールです。前回の記事では、機械学習を加えて、これらのインジケーターのペアを紹介しました。ホワイトノイズカーネルを使用してこれら2つのインジケーターからのベクトル化されたシグナルを処理する回帰型ニューラルネットワークを使用しています。これは、MQL5ウィザードと連携してエキスパートアドバイザー(EA)を組み立てるカスタムシグナルクラスファイルで実行されます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第61回）：教師あり学習でADXとCCIのパターンを活用する
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第61回）：教師あり学習でADXとCCIのパターンを活用する
ADXオシレーターとCCIオシレーターはそれぞれトレンドフォローインジケーターおよびモメンタムインジケーターであり、エキスパートアドバイザー(EA)を開発する際に組み合わせることができます。今回は、機械学習の主要な3つの学習モードすべてを活用して、どのように体系化できるかを見ていきます。ウィザードによって組み立てられたEAを使用することで、これら2つのインジケーターが示すパターンを評価することが可能になり、まずは教師あり学習をこれらのパターンにどのように適用できるかを検討します。
集団型ADAM（適応モーメント推定法）
集団型ADAM（適応モーメント推定法）
この記事では、よく知られていて人気のあるADAM勾配最適化手法を集団アルゴリズムに変換し、さらにハイブリッド個体を導入して修正した方法を紹介しています。この新しいアプローチでは、確率分布を使って成功した判断の要素を組み合わせたエージェントを作ることができます。大きな革新点は、有望な解からの情報を適応的に蓄積するハイブリッド集団個体を形成することであり、それによって複雑な多次元空間での探索効率が高まります。
外国為替におけるポートフォリオ最適化：VaRとマーコウィッツ理論の統合
外国為替におけるポートフォリオ最適化：VaRとマーコウィッツ理論の統合
FXにおけるポートフォリオ取引はどのように機能するのでしょうか。マーコウィッツのポートフォリオ理論による資産配分最適化と、VaRモデルによるリスク最適化はどのように統合できるのでしょうか。ポートフォリオ理論に基づいたコードを作成し、一方では低リスクを確保し、もう一方では受け入れ可能な長期的収益性を得ることを試みます。
3D反転パターンに基づくアルゴリズム取引
3D反転パターンに基づくアルゴリズム取引
3Dバーによる自動売買の新しい世界を発見します。多次元の価格バー上で自動売買ロボットはどのように見えるのでしょうか。3Dバーの「黄色のクラスタ」はトレンドの反転を予測できるのでしょうか。多次元取引はどのように見えるのでしょうか。
時間、価格、ボリュームに基づいた3Dバーの作成
時間、価格、ボリュームに基づいた3Dバーの作成
この記事では、多変量3D価格チャートとその作成方法について詳しく説明します。また、3Dバーが価格反転をどのように予測するか、PythonとMetaTrader 5を使ってリアルタイムでこれらのボリュームバーをプロットする方法についても考察します。
株式市場における非線形回帰モデル
株式市場における非線形回帰モデル
株式市場における非線形回帰モデル：金融市場は予測できるのかEURUSDの価格を予測するモデルを作成し、それに基づいて2つのロボット（Python版とMQL5版）を作ることを考えてみましょう。
外国為替データ分析における連関規則の使用
外国為替データ分析における連関規則の使用
スーパーマーケットの小売分析で使われる予測ルールを、実際のFX市場に応用する方法は？クッキー、牛乳、パンの購買傾向と株式市場の取引が関係する方法は？この記事では、連関規則を活用した革新的なアルゴリズム取引手法について解説します。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第20回）：自動プロジェクト最適化段階のコンベアの配置(I)
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第20回）：自動プロジェクト最適化段階のコンベアの配置(I)
私たちはすでに、自動最適化を支援するいくつかのコンポーネントを作成しています。作成の過程では、最小限の動作するコードを作るところからリファクタリングを経て、改善されたコードを得るという従来の循環的な構造に従いました。そろそろ、私たちが作成しているシステムの重要なコンポーネントでもあるデータベースの整理を始める時期です。
原子軌道探索(AOS)アルゴリズム：改良版
原子軌道探索(AOS)アルゴリズム：改良版
第2部では、AOS (Atomic Orbital Search)アルゴリズムの改良版の開発を続け、特定の演算子に注目して効率性と適応性の向上を図ります。アルゴリズムの基礎とメカニズムを分析した後、複雑な解探索空間を解析する能力を高めるための性能向上のアイデアについて議論し、最適化ツールとしての機能を拡張する新しいアプローチを提案します。
Pythonによる農業国通貨への天候影響分析
Pythonによる農業国通貨への天候影響分析
天候と外国為替にはどのような関係があるのでしょうか。古典的な経済理論は、天候のような要因が市場の動きに与える影響を長い間無視してきました。しかし、すべてが変わりました。天候条件と農業通貨の市場でのポジションとの間に、どのようなつながりがあるのかを探ってみましょう。
ALGLIBライブラリの最適化手法（第2回）：
ALGLIBライブラリの最適化手法（第2回）：
この記事では、ALGLIBライブラリにおける残りの最適化手法の検討を続けていきます。特に、複雑な多次元関数でのテストに重点を置きます。これにより、各アルゴリズムの効率性を評価できるだけでなく、さまざまな条件下における強みと弱みを明らかにすることができます。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第19回）：Pythonで実装されたステージの作成
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第19回）：Pythonで実装されたステージの作成
これまでは、標準のストラテジーテスター内で最適化タスクを順に自動実行することだけを考えてきました。しかし、もしそれらの実行の合間に、別の手段で得られたデータを処理したいとしたらどうなるでしょうか。ここでは、Pythonで記述されたプログラムによって新たな最適化ステージを作成する機能の追加を試みます。
CatBoost機械学習モデルをトレンド追従戦略のフィルターとして活用する
CatBoost機械学習モデルをトレンド追従戦略のフィルターとして活用する
CatBoostは、定常的な特徴量に基づいて意思決定をおこなうことに特化した、強力なツリーベースの機械学習モデルです。XGBoostやRandom Forestといった他のツリーベースモデルも、堅牢性、複雑なパターンへの対応力、そして高い解釈性といった点で共通した特長を備えています。これらのモデルは、特徴量分析からリスク管理に至るまで、幅広い分野で活用されています。本記事では、学習済みのCatBoostモデルを、従来型の移動平均クロスを用いたトレンドフォロー戦略のフィルターとして活用する手順を解説します。
ソケットを使ったツイッターのセンチメント分析
ソケットを使ったツイッターのセンチメント分析
この革新的な取引ボットは、MetaTrader 5とPythonを統合し、リアルタイムのソーシャルメディアセンチメント分析を活用して自動売買の意思決定をおこないます。特定の金融商品に関連するツイッターのセンチメントを分析することで、ボットはソーシャルメディアのトレンドを実用的な取引シグナルに変換します。ソケット通信によるクライアントサーバーアーキテクチャを採用しており、MT5の取引機能とPythonのデータ処理能力とのシームレスな相互作用を実現しています。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第60回）：移動平均とストキャスティクスパターンを用いた推論（ワッサースタインVAE）
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第60回）：移動平均とストキャスティクスパターンを用いた推論（ワッサースタインVAE）
MA（移動平均）とストキャスティクスの補完的な組み合わせに着目し、教師あり学習および強化学習を経た後の段階において、推論が果たしうる役割を検証します。推論にはさまざまなアプローチが存在しますが、この記事では変分オートエンコーダ(VAE: Variational Auto-Encoder)を用いる方法を採用します。まずはPythonでこのアプローチを探求し、その後、訓練済みモデルをONNX形式でエクスポートし、MetaTraderのウィザードで構築したエキスパートアドバイザー(EA)で活用します。
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第10回）：外部リソースベースのインターフェイス
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第10回）：外部リソースベースのインターフェイス
本日は、MQL5の機能を活用して、BMP形式の画像などの外部リソースを利用し、トレーディング管理パネル用に独自のスタイルを持ったホームインターフェイスを作成します。ここで紹介する手法は、画像やサウンドなど複数のリソースを一括でパッケージ化して配布する際に特に有効です。このディスカッションでは、こうした機能をどのように実装し、New_Admin_Panel EAにおいてモダンで視覚的に魅力的なインターフェイスを提供するかを一緒に見ていきましょう。
既存のMQL5取引戦略へのAIモデルの統合
既存のMQL5取引戦略へのAIモデルの統合
このトピックでは、強化学習モデル（LSTMなど）や機械学習ベースの予測モデルのような訓練済みAIモデルを、既存のMQL5取引戦略に組み込むことに焦点を当てています。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第20回）：External Flow (IV) — Correlation Pathfinder
プライスアクション分析ツールキットの開発（第20回）：External Flow (IV) — Correlation Pathfinder
Correlation Pathfinderは、「プライスアクション分析ツールキット開発」連載の一環として、通貨ペアの動的な関係を理解するための新しいアプローチを提供します。このツールはデータの収集と分析を自動化し、EUR/USDやGBP/USDなどのペアがどのように連動して動いているかを可視化します。リスク管理を強化し、より効果的にチャンスを捉えるための実用的かつリアルタイムな情報で、取引戦略のレベルを引き上げましょう。
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第9回）：コード編成(V)：AnalyticsPanelクラス
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第9回）：コード編成(V)：AnalyticsPanelクラス
この議論では、リアルタイムの市場データや取引口座情報の取得方法、さまざまな計算の実行、そしてその結果をカスタムパネルに表示する方法について探ります。これを実現するために、パネル作成を含むこれらすべての機能をカプセル化したAnalyticsPanelクラスの開発にさらに深く取り組みます。この取り組みは、モジュラー設計の原則とコード構造のベストプラクティスを用い、高度な機能を導入するNew Admin Panel EAの継続的な拡張の一環です。
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第9回）：コード編成(IV)：取引管理パネルクラス
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第9回）：コード編成(IV)：取引管理パネルクラス
このディスカッションでは、New_Admin_Panel EAにおけるTradeManagementPanelの最新版について解説します。このアップデートでは、組み込みクラスを活用することで、ユーザーフレンドリーな取引管理インターフェイスを提供するようにパネルが強化されました。パネルには、新規ポジションのオープン用取引ボタンや、既存のポジションおよび指値注文の管理用コントロールが含まれています。特に注目すべき機能は、インターフェイス上から直接ストップロス(SL)やテイクプロフィット(TP)を設定できるリスク管理機能が統合された点です。このアップデートにより、大規模なプログラムにおけるコードの整理が改善され、端末上では複雑になりがちな注文管理ツールへのアクセスが簡素化されました。
MQL5における高度なメモリ管理と最適化テクニック
MQL5における高度なメモリ管理と最適化テクニック
MQL5の取引システムにおけるメモリ使用を最適化するための実践的なテクニックを紹介します。効率的で安定性が高く、高速に動作するエキスパートアドバイザー(EA)やインジケーターの構築方法を学びましょう。MQL5でのメモリの仕組み、システムを遅くしたり不安定にしたりする一般的な落とし穴、そして、最も重要なこととして、それらを解決する方法について詳しく解説します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第59回）：移動平均とストキャスティクスのパターンを用いた強化学習(DDPG)
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第59回）：移動平均とストキャスティクスのパターンを用いた強化学習(DDPG)
MAとストキャスティクスを使用したDDPGに関する前回の記事に引き続き、今回は、DDPGの実装に欠かせない他の重要な強化学習クラスを検証していきます。主にPythonでコーディングしていますが、最終的には訓練済みネットワークをONNX形式でエクスポートし、MQL5に組み込んでウィザードで構築したエキスパートアドバイザー(EA)のリソースとして統合します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第58回）：移動平均と確率的オシレーターパターンを用いた強化学習(DDPG)
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第58回）：移動平均と確率的オシレーターパターンを用いた強化学習(DDPG)
移動平均とストキャスティクスはよく使われるインジケーターで、前回の記事ではこの2つの組み合わせパターンを教師あり学習ネットワークで分析して、どのパターンが使えそうかを確認しました。今回はそこから一歩進めて、訓練済みネットワークに強化学習を組み合わせたらパフォーマンスにどんな影響があるかを見ていきます。テスト期間はかなり短いので、その点は踏まえておいてください。とはいえ、今回もMQL5ウィザードのおかげで、コード量はかなり少なくて済んでいます。