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取引におけるニューラルネットワーク：対照パターンTransformer（最終回）
取引におけるニューラルネットワーク：対照パターンTransformer（最終回）
本連載の前回の記事では、Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT)フレームワークについて取り上げました。これは、対照学習を用いて、基本要素から複雑な構造に至るまでのあらゆるレベルで重要なパターンを発見することを目的とした手法です。この記事では、MQL5を用いたAMCTアプローチの実装を引き続き解説していきます。
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。
取引におけるニューラルネットワーク：対照パターンTransformer
取引におけるニューラルネットワーク：対照パターンTransformer
Contrastive Transformerは、個々のローソク足のレベルと、全体のパターンに基づいて市場を分析するよう設計されています。これにより、市場トレンドのモデリングの質が向上します。さらに、ローソク足とパターンの表現を整合させるために対照学習を用いることで、自己調整が促され、予測の精度が高まります。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第10回）：戦略的ゴールデンクロスとデスクロス(EA)
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第10回）：戦略的ゴールデンクロスとデスクロス(EA)
移動平均線のクロスオーバーに基づくゴールデンクロスおよびデッドクロス戦略は、長期的な市場トレンドを見極める上で最も信頼性の高い指標の一つであることをご存知でしょうか。ゴールデンクロスは、短期移動平均線が長期移動平均線を上回るときに強気トレンドの到来を示します。一方、デッドクロスは、短期移動平均線が長期線を下回ることで弱気トレンドの兆候を示します。これらの戦略は非常にシンプルでありながら効果的ですが、手動で運用すると機会の逸失やエントリーの遅れが発生しやすいという課題があります。
取引におけるニューラルネットワーク：相対エンコーディング対応Transformer
取引におけるニューラルネットワーク：相対エンコーディング対応Transformer
自己教師あり学習は、ラベル付けされていない大量のデータを分析する効果的な手段となり得ます。この手法の効率性は、モデルが金融市場特有の特徴に適応することで実現され、従来手法の有効性も向上します。本記事では、入力間の相対的な依存関係や関係性を考慮した新しいAttention（注意）機構を紹介します。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第21回）：Market Structure Flip Detector Tool
プライスアクション分析ツールキットの開発（第21回）：Market Structure Flip Detector Tool
The Market Structure Flip Detectorエキスパートアドバイザー(EA)は、市場センチメントの変化を常に監視する頼れるパートナーとして機能します。ATR (Average True Range)に基づく閾値を活用することで、構造の反転を的確に検出し、各高値切り下げおよび安値切り上げを明確なインジケーターで表示します。MQL5の高速な実行性能と柔軟なAPIにより、このツールはリアルタイム分析を可能にし、最適な視認性を保つよう表示を調整しながら、反転の回数やタイミングをモニターできるライブダッシュボードも提供します。さらに、カスタマイズ可能なサウンド通知やプッシュ通知により、重要なシグナルを確実に受け取ることができ、シンプルな入力と補助ルーチンがどのように価格変動を実用的な戦略へと変換するかを実感できます。
取引チャート上で双三次補間を用いたリソース駆動型画像スケーリングによる動的MQL5グラフィカルインターフェイスの作成
取引チャート上で双三次補間を用いたリソース駆動型画像スケーリングによる動的MQL5グラフィカルインターフェイスの作成
本記事では、取引チャート上で高品質な画像スケーリングを実現するために、双三次補間（バイキュービック補間）を使用した動的なMQL5グラフィカルインターフェイスについて解説します。カスタムオフセットによる動的な中央配置やコーナーアンカーなど、柔軟なポジショニングオプションも紹介します。
MQL5での取引戦略の自動化（第16回）：ミッドナイトレンジブレイクアウト+Break of Structure (BoS)のプライスアクション
MQL5での取引戦略の自動化（第16回）：ミッドナイトレンジブレイクアウト+Break of Structure (BoS)のプライスアクション
本記事では、MQL5を用いて「ミッドナイトレンジブレイクアウト + Break of Structure (BoS)」戦略を自動化し、ブレイクアウトの検出および取引実行のコードを詳細に解説します。エントリー、ストップ、利益確定のためのリスクパラメータを正確に定義し、実際の取引に活用できるようバックテストおよび最適化もおこないます。
データサイエンスとML（第37回）：ローソク足パターンとAIを活用して市場をリードする
データサイエンスとML（第37回）：ローソク足パターンとAIを活用して市場をリードする
ローソク足パターンは、トレーダーが市場の心理を理解し、金融市場におけるトレンドを特定するのに役立ちます。これにより、より情報に基づいた取引判断が可能となり、より良い成果につながる可能性があります。本記事では、AIモデルとローソク足パターンを組み合わせて最適な取引パフォーマンスを実現する方法を探っていきます。
MQL5での取引戦略の自動化（第15回）：プライスアクションハーモニックCypherパターンの可視化
MQL5での取引戦略の自動化（第15回）：プライスアクションハーモニックCypherパターンの可視化
この記事では、CypherハーモニックパターンのMQL5における自動化について探究し、その検出方法とMetaTrader 5チャート上での可視化を詳しく解説します。スイングポイントを特定し、フィボナッチに基づいたパターンを検証し、明確な視覚的注釈とともに取引を実行するエキスパートアドバイザー(EA)を実装します。記事の最後では、効果的な取引のためのバックテストおよび最適化方法についても説明します。
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。
データサイエンスとML（第36回）：偏った金融市場への対処
データサイエンスとML（第36回）：偏った金融市場への対処
金融市場は完全に均衡しているわけではありません。強気の市場もあれば、弱気の市場もあり、どちらの方向にも不確かなレンジ相場を示す市場もあります。このようなバランスの取れていない情報を用いて機械学習モデルを訓練すると、市場が頻繁に変化するため、誤った予測を導く原因になります。この記事では、この問題に対処するためのいくつかの方法について議論していきます。
MQL5でのカスタム市場レジーム検出システムの構築（第2回）：エキスパートアドバイザー
MQL5でのカスタム市場レジーム検出システムの構築（第2回）：エキスパートアドバイザー
この記事では、第1回で紹介したレジーム検出器を用いて、適応型のエキスパートアドバイザー(EA)、MarketRegimeEAを構築する方法を詳しく解説しています。このEAは、トレンド相場、レンジ相場、またはボラティリティの高い相場に応じて、取引戦略やリスクパラメータを自動的に切り替えます。実用的な最適化、移行時の処理、多時間枠インジケーターも含まれています。
オープニングレンジブレイクアウト日中取引戦略の解読
オープニングレンジブレイクアウト日中取引戦略の解読
オープニングレンジブレイクアウト(ORB)戦略は、市場が開いた直後に形成される初期の取引レンジが、買い手と売り手が価値に合意する重要な価格レベルを反映しているという考えに基づいて構築されています。特定のレンジを上抜けまたは下抜けするブレイクアウトを特定することで、市場の方向性が明確になるにつれて発生することが多いモメンタムを利用し、トレーダーは利益を狙うことができます。本記事では、Concretum Groupの論文から応用した3つのORB戦略を紹介します。
手動バックテストを簡単に：MQL5でストラテジーテスター用のカスタムツールキットを構築する
手動バックテストを簡単に：MQL5でストラテジーテスター用のカスタムツールキットを構築する
この記事では、ストラテジーテスターでの手動バックテストを簡単におこなうための、カスタムMQL5ツールキットの設計について紹介します。設計と実装に焦点を当て、特にインタラクティブな取引操作の仕組みについて詳しく解説します。その後、このツールキットを使って、戦略を効果的にテストする方法を実演します。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第19回）：ZigZag Analyzer
プライスアクション分析ツールキットの開発（第19回）：ZigZag Analyzer
すべてのプライスアクショントレーダーは、トレンドを確認し、転換点や継続の可能性があるレベルを見つけるために、トレンドラインを手動で使用します。本連載では、市場分析を簡単にするために、傾斜トレンドラインを描画することに特化したツールを紹介します。このツールは、トレーダーが効果的なプライスアクション評価に不可欠な主要トレンドとレベルを明確に示すことで、分析プロセスを簡素化します。
MQL5での取引戦略の自動化（第14回）：MACD-RSI統計手法を用いた取引レイヤリング戦略
MQL5での取引戦略の自動化（第14回）：MACD-RSI統計手法を用いた取引レイヤリング戦略
この記事では、MACDおよびRSIインジケーターと統計的手法を組み合わせた取引レイヤリング戦略を紹介します。このアプローチは、MQL5による自動売買において、ポジションを動的にスケーリングすることを目的としています。カスケード構造による戦略のアーキテクチャを解説し、主要なコードセグメントを通じて実装方法を詳述します。さらに、パフォーマンスを最適化するためのバックテスト手順についても案内します。最後に、この戦略が持つ可能性と、今後の自動売買戦略への発展性について考察します。
MQL5入門（第15回）：初心者のためのカスタムインジケーター作成ガイド(IV)
MQL5入門（第15回）：初心者のためのカスタムインジケーター作成ガイド(IV)
この記事では、MQL5でプライスアクションインジケーターを構築する方法を学びます。具体的には、トレンド分析において重要なポイントである、安値(L)、高値(H)、安値切り上げ(HL)、高値更新(HH)、安値更新(LL)、高値切り下げ(LH)といった構造の把握に焦点を当てます。また、プレミアムゾーンとディスカウントゾーンの識別、50%リトレースメントレベルの表示、リスクリワード比に基づく利益目標の計算についても解説します。さらに、トレンド構造に基づいてエントリーポイント、ストップロス(SL)、テイクプロフィット(TP)の設定方法も扱います。
ペア取引における平均回帰による統計的裁定取引：数学で市場を攻略する
ペア取引における平均回帰による統計的裁定取引：数学で市場を攻略する
本記事では、ポートフォリオレベルの統計的アービトラージの基本的な概念を紹介します。数学の深い知識がない読者にも理解しやすく説明し、実際の運用を始めるためのコンセプトフレームワークを提案することを目的としています。記事には、動作するエキスパートアドバイザー(EA)と、1年間のバックテストに関する注記、再現用の設定ファイル（.iniファイル）も含まれています。
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。
MQL5での取引戦略の自動化（第13回）：三尊天井取引アルゴリズムの構築
MQL5での取引戦略の自動化（第13回）：三尊天井取引アルゴリズムの構築
この記事では、三尊天井(Head and Shoulders)パターンの検出と売買をMQL5で自動化します。その構造を分析し、検出および取引をおこなうエキスパートアドバイザー(EA)を実装し、バックテストでその結果を検証します。このプロセスを通じて、改良の余地を残しつつも実用的な取引アルゴリズムが明らかになります。
デイトレードLarry Connors RSI2平均回帰戦略
デイトレードLarry Connors RSI2平均回帰戦略
Larry Connorsは著名なトレーダー兼著者であり、特に2期間RSI (RSI2)などのクオンツトレーディングや戦略で知られています。RSI2は短期的な買われすぎ・売られすぎの市場状況を識別するのに役立ちます。本記事では、まず私たちの研究の動機を説明し、その後Connorsの代表的な3つの戦略をMQL5で再現し、S&P 500指数CFDのデイトレードに適用していきます。
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6回）：自己適応型取引ルール(II)
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6回）：自己適応型取引ルール(II)
本記事では、より良い売買シグナルを得るために、RSIのレベルと期間を最適化する方法を探ります。最適なRSI値を推定する手法や、グリッドサーチと統計モデルを用いた期間選定の自動化について紹介します。最後に、Pythonによる分析を活用しながら、MQL5でソリューションを実装します。私たちのアプローチは、複雑になりがちな問題をシンプルに解決することを目指した、実用的かつ分かりやすいものです。
MQL5での取引戦略の自動化（第12回）：Mitigation Order Blocks (MOB)戦略の実装
MQL5での取引戦略の自動化（第12回）：Mitigation Order Blocks (MOB)戦略の実装
本記事では、スマートマネー取引向けにオーダーブロックの自動検出をおこなうMQL5取引システムを構築します。戦略のルールを明確にし、そのロジックをMQL5で実装し、さらに取引を効果的に執行するためにリスク管理も統合します。最後に、システムのパフォーマンスを評価するためにバックテストをおこない、最適な結果を得るための改良を加えます。
ダーバスボックスブレイクアウト戦略における高度な機械学習技術の探究
ダーバスボックスブレイクアウト戦略における高度な機械学習技術の探究
ニコラス・ダーバスによって考案された「ダーバスボックスブレイクアウト戦略」は、株価が一定の「ボックス」レンジを上抜けたときに強い上昇モメンタムが示唆されることから、買いシグナルを見極めるためのテクニカル取引手法です。本記事では、この戦略コンセプトを例として用い、機械学習の3つの高度な技術を探っていきます。それは、取引をフィルタリングするのではなくシグナルを生成するために機械学習モデルを使用すること、離散的ではなく連続的なシグナルを用いること、異なる時間枠で学習されたモデルを使って取引を確認すること、の3点です。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第57回）：移動平均とストキャスティクスを用いた教師あり学習
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第57回）：移動平均とストキャスティクスを用いた教師あり学習
移動平均線やストキャスティクスは非常に一般的なテクニカル指標ですが、その「遅行性」のために一部のトレーダーから敬遠されがちです。この3部構成のミニシリーズでは、機械学習の3つの主要なアプローチを軸に、この偏見が本当に正当なものなのか、それとも実はこれらの指標に優位性が隠れているのかを検証していきます。検証には、ウィザードで組み立てられたエキスパートアドバイザー(EA)を用います。
MQL5での取引戦略の自動化（第11回）：マルチレベルグリッド取引システムの開発
MQL5での取引戦略の自動化（第11回）：マルチレベルグリッド取引システムの開発
本記事では、MQL5を使用してマルチレベルのグリッド取引システムEAを開発し、グリッド取引戦略の背後にあるアーキテクチャとアルゴリズム設計に焦点を当てます。複数層にわたるグリッドロジックの実装と、市場のさまざまな状況に対応するためのリスク管理手法について探ります。最後に、自動売買システムの構築・テスト・改善をおこなうための詳細な説明と実践的なヒントを提供します。
MQL5取引ツールキット（第8回）：コードベースにHistory Manager EX5ライブラリを実装して使用する方法
MQL5取引ツールキット（第8回）：コードベースにHistory Manager EX5ライブラリを実装して使用する方法
MetaTrader 5口座の取引履歴を処理するために、MQL5ソースコード内で「History Manager EX5」ライブラリを簡単にインポートして活用する方法を、本連載の最終回となるこの記事で解説します。MQL5ではシンプルな1行の関数呼び出しで、取引データの管理や分析を効率的におこなうことが可能です。さらに、取引履歴の分析スクリプトを複数作成する方法や、実用的なユースケースとして、価格ベースのエキスパートアドバイザー(EA)の開発方法についても学んでいきます。このEAは、価格データとHistory Manager EX5ライブラリを活用し、過去のクローズ済み取引に基づいて取引判断をおこない、取引量の調整やリカバリーストラテジーの実装をおこないます。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第17回）：TrendLoom EAツール
プライスアクション分析ツールキットの開発（第17回）：TrendLoom EAツール
プライスアクションを観察し、取引をおこなう立場から言うと、複数の時間枠でトレンドが確認された場合、その方向にトレンドが継続することがよくあります。ただし、トレンドがどれくらい続くかは一定ではなく、ポジションを長期で保有するのか、それともスキャルピングのような短期取引をおこなうのかといったトレーダーのスタイルによって異なります。トレンド確認に使用する時間枠の選択は非常に重要な役割を果たします。以下の記事では、ワンクリックや定期的な更新によって、複数の時間足にわたる全体的なトレンドを自動で分析できる便利なシステムを紹介しています。ぜひご覧ください。
プライスアクション分析ツールキットの開発（第16回）：クォーターズ理論の紹介(II) - Intrusion Detector EA
プライスアクション分析ツールキットの開発（第16回）：クォーターズ理論の紹介(II) - Intrusion Detector EA
前回の記事では、「Quarters Drawer」というシンプルなスクリプトを紹介しました。このツールを基盤として、今回はさらに一歩進め、これらのクォーターを監視し、市場がどのように反応するかを見極めるためのモニター型エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。本記事では、ゾーン検出ツールの開発プロセスについて紹介します。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第56回）：ビル・ウィリアムズフラクタル
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第56回）：ビル・ウィリアムズフラクタル
ビル・ウィリアムズによるフラクタルは、最初にチャート上で目にしたときには見落とされがちな強力なインジケーターです。一見するとチャートが煩雑に見え、鋭さに欠けるように思えるかもしれません。この記事では、このインジケーターの覆いを取り払い、そのさまざまなパターンがどのように機能するのかを、MQL5ウィザードで組み上げたエキスパートアドバイザー(EA)によるフォワードウォークテストを通じて検証していきます。
PythonとMQL5による多銘柄分析（第3回）：三角為替レート
PythonとMQL5による多銘柄分析（第3回）：三角為替レート
トレーダーは、誤ったシグナルによるドローダウンに直面することが多い一方で、確認を待ちすぎることで、有望な機会を逃すこともあります。本稿では、ドル建て銀価格(XAGUSD)、ユーロ建て銀価格(XAGEUR)、およびEURUSD為替レートを用いた三角裁定取引戦略を紹介し、市場のノイズをフィルタリングする方法を解説します。市場間の相関関係を活用することで、隠れた市場センチメントをリアルタイムで捉え、エントリータイミングをより洗練させることが可能になります。
外国為替平均回帰戦略のためのカルマンフィルター
外国為替平均回帰戦略のためのカルマンフィルター
カルマンフィルターは、価格変動のノイズを除去して金融時系列の真の状態を推定するために、アルゴリズム取引で用いられる再帰的なアルゴリズムです。新しい市場データに基づいて予測を動的に更新するため、平均回帰のような適応型戦略において非常に有用です。本記事ではまず、カルマンフィルターの計算方法と実装について紹介します。次に、このフィルターをクラシックな平均回帰型の外国為替(FX)戦略に適用する例を示します。最後に、異なる通貨ペアにおいてカルマンフィルターと移動平均を比較し、さまざまな統計分析をおこないます。