MetaTrader 5での手動取引およびアルゴリズム取引に関する記事
このカテゴリは、手動取引から完全自動取引まで、エキスパートアドバイザーからMQL5ウィザードを使用した自動売買ロボットの開発まで、トレーディングのすべての局面に関する記事を特集します。ポジション管理、取引イベントの処理、資金管理 - これらレーディングに不可欠なものはこれらの記事の中でカバーされています。
どのように取引シグナルをコピーするか、どのようにエキスパートアドバイザーの24時間可能なオペレーションを提供するのか、どのように自動売買ロボットを作成するのか、どのようにLinuxとMacOS上でMetaTraderを実行するのか、ソーシャルトレーディングとは何か、どのように自動売買ロボットを注文するのかを学んでください。
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日足レンジブレイクアウト戦略に基づくMQL5 EAの作成
この記事では、日足レンジブレイクアウト(Daily Range Breakout)戦略に基づいてMQL5エキスパートアドバイザー(EA)を作成します。戦略の重要な概念を説明し、EAの設計図を設計し、MQL5でブレイクアウトロジックを実装します。最後に、EAの効果を最大限に引き出すためのバックテストと最適化の手法について探ります。
Controlsクラスを使用してインタラクティブなMQL5ダッシュボード/パネルを作成する方法（第1回）：パネルの設定
この記事では、取引操作を効率化するために設計されたMQL5のControlsクラスを使用して、インタラクティブな取引ダッシュボードを作成します。パネルには、タイトル、[Trade]、[Close]、[Information]のナビゲーションボタン、取引の実行とポジションの管理用の専用アクションボタンが表示されます。この記事を読み終える頃には、今後の記事でさらに機能強化するための基礎パネルが完成しているはずです。
データサイエンスとML（第31回）：取引のためのCatBoost AIモデルの使用
CatBoost AIモデルは、その予測精度、効率性、散在する困難なデータセットに対する頑健性により、機械学習コミュニティの間で最近大きな人気を博しています。この記事では、外国為替市場を打ち負かすために、この種のモデルをどのように導入するかについて詳しく説明します。
独自のLLMをEAに統合する（第5部）：LLMs(II)-LoRA-チューニングによる取引戦略の開発とテスト
今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じてファインチューニング（微調整）し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。
MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成する方法
MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成しましょう。HTTP POST経由で取引データを同期し、HTTPリクエストを使用して取得する方法を学習します。最終的には、取引を効果的かつ効率的に追跡するのに役立つ取引ジャーナルが手に入ります。
データサイエンスとML（第30回）：株式市場を予測するパワーカップル、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
本稿では、株式市場予測における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の動的統合を探求します。CNNのパターン抽出能力と、RNNの逐次データ処理能力を活用します。この強力な組み合わせが、取引アルゴリズムの精度と効率をどのように高めることができるかを見てみましょう。
MQL5で取引管理者パネルを作成する（第3回）：ビジュアルスタイリングによるGUIの強化(I)
この記事では、MQL5を使用して、取引管理パネルのグラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)を視覚的にスタイル設定することに焦点を当てます。MQL5で利用できるさまざまなテクニックと機能について説明します。これらのテクニックと機能により、インターフェイスのカスタマイズと最適化が可能になり、魅力的な外観を維持しながらトレーダーのニーズを満たすことができます。
確率最適化と最適制御の例
SMOC（Stochastic Model Optimal Controlの略と思われる）と名付けられたこのエキスパートアドバイザー(EA)は、MetaTrader 5用の高度なアルゴリズム取引システムのシンプルな例です。テクニカル指標、モデル予測制御、動的リスク管理を組み合わせて取引判断をおこないます。このEAには、適応パラメーター、ボラティリティに基づくポジションサイジング、トレンド分析が組み込まれており、さまざまな市場環境においてパフォーマンスを最適化します。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第12回）：プロップトレーディングレベルのリスクマネージャーの育成
開発中のEAには、ドローダウンを制御するための特定のメカニズムがすでに備わっています。しかし、これは過去の価格データに対するテストの結果に基づいているため、本質的には確率的です。したがって、ドローダウンは最大予想値を超える場合があります (ただし、確率は小さいです)。指定されたドローダウン レベルへの準拠を保証するメカニズムを追加してみましょう。
MQL5のパラボリックSARトレンド戦略による取引戦略の自動化:効果的なEAの作成
この記事では、MQL5を使用してパラボリックSAR戦略を基にした取引戦略を自動化する方法について説明します。効果的なエキスパートアドバイザー(EA)を創り出します。このEAは、パラボリックSAR指標によって識別されたトレンドに基づいて取引を実行します。
ダイナミックマルチペアEAの形成（第1回）：通貨相関と逆相関
ダイナミックマルチペアEAは、相関戦略と逆相関戦略の両方を活用し、取引パフォーマンスの最適化を図ります。リアルタイムの市場データを分析することで、通貨ペア間の相関関係や逆相関関係を特定し、それらを取引に活かします。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第8回）：エキスパートアドバイザー(EA)の開発 (II)
独立したEAについて考えてみましょう。前回は、リスクとリターンのジオメトリを描くために独立したスクリプトと連携する、指標ベースのEAについて説明しました。今回は、すべての機能を1つのプログラムに統合したMQL5 EAのアーキテクチャについて解説します。
ニュース取引が簡単に（第3回）：取引の実施
この記事では、ニュース取引エキスパートアドバイザー(EA)で、データベースに保存されている経済指標カレンダーに基づいて取引を開始します。さらに、EAのグラフィックを改善し、今後の経済指標カレンダーイベントに関するより適切な情報を表示する予定です。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第8回）：エキスパートアドバイザーの開発 (I)
今回は、前回の記事で作成した指標を元に、MQL5で最初のエキスパートアドバイザー(EA)を作成します。リスク管理を含め、取引プロセスを自動化するために必要な全機能を紹介します。これにより、手動の取引執行から自動化されたシステムへとスムーズに移行できるメリットがあります。
アルゴリズム取引のリスクマネージャー
本稿の目的は、リスクマネージャーを利用する必要性を証明し、アルゴリズム取引におけるリスク管理の原則を別クラスで実践することで、金融市場におけるデイ取引と投資におけるリスク標準化アプローチの有効性を誰もが検証できるようにすることです。この記事では、アルゴリズム取引用のリスクマネージャークラスを作成します。これは、手動取引のリスクマネージャーの作成について述べた前回の記事の論理的な続きです。
多通貨エキスパートアドバイザーの開発（第10回）：文字列からオブジェクトを作成する
エキスパートアドバイザー(EA)の開発計画は複数の段階で構成されており、中間結果はデータベースに保存されます。しかし、これらの結果はオブジェクトとしてではなく、文字列や数値としてのみ抽出できます。したがって、データベースから読み込んだ文字列を基に、EAで目的のオブジェクトを再構築する方法が必要です。
SMAとEMAを使った自動最適化された利益確定と指標パラメータの例
この記事では、機械学習とテクニカル分析を組み合わせた、FX取引向けの高度なEAを紹介します。アップル株取引を中心に、適応的な最適化やリスク管理、複数の取引戦略を活用しています。バックテストでは、収益性が高い一方で、大きなドローダウンを伴う結果が得られており、さらなる改良の余地が示唆されています。
データサイエンスと機械学習（第28回）：AIを使ってEURUSDの複数の先物を予測する
多くの人工知能モデルでは単一の将来値を予測することが一般的ですが、この記事では、機械学習モデルを用いて複数の将来値を予測するという強力な手法について掘り下げていきます。このアプローチは「多段階予測」として知られ、明日の終値だけでなく、明後日以降の値も予測することが可能です。多段階予測をマスターすることで、トレーダーやデータサイエンティストはより深い洞察を得ることができ、情報に基づいた意思決定を行うことで予測能力と戦略立案を大幅に強化することができます。
MQL5でボリンジャーバンド取引戦略を実装する：ステップごとのガイド
ボリンジャーバンド売買戦略に基づくMQL5での自動売買アルゴリズム実装のためのステップごとのガイドです。トレーダーに役立つEAの作成に基づく詳細なチュートリアルです。
独自のLLMをEAに総合する（第5部）： LLMを使った取引戦略の開発とテスト(I) - 微調整
今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整（ファインチューニング）し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。
初心者からエキスパートへ：MQL5取引のエッセンシャルジャーニー
潜在能力を引き出しましょう。あなたはチャンスに囲まれています。MQL5の旅をスタートさせ、次のレベルへと引き上げる3つの秘訣をご覧ください。初心者にもプロにも役立つヒントやトリックをご紹介します。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第7回）：EA開発モデルの改良
今回は、エキスパートアドバイザー(EA)開発のための指標の詳細な準備について掘り下げていきます。議論の中では、現行バージョンの指標にさらなる改良を加えることで、その精度と機能性の向上を図ります。さらに、前バージョンがエントリポイントの識別に限られていた制約に対応するため、新たにエグジットポイントを特定する機能を導入します。
MQL5でのもみ合いレンジブレイクアウト戦略に基づくエキスパートアドバイザー(EA)の開発
この記事では、もみ合い期間後の価格ブレイクアウトを活用したエキスパートアドバイザー(EA)の作成手順を説明します。トレーダーは、もみ合いレンジを特定し、ブレイクアウトレベルを設定することで、この戦略に基づいて取引判断を自動化できます。EAは、誤ったブレイクアウトを回避しつつ、明確なエントリポイントとエグジットポイントを提供することを目的としています。
MQL5入門（第8回）：初心者のためのEA構築ガイド(II)
この記事では、MQL5フォーラムでよく見られる初心者からの質問を取り上げ、実践的な解決策を紹介します。売買やローソク足の価格取得、取引限度額の設定、取引期間や利益/損失の閾値の管理といった基本的なタスクを自動売買で実行する方法を学びます。MQL5でのこれらの概念の理解と実装を強化するため、ステップごとのガイダンスも提供します。
MQL5でインタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェイスを作成する（第2回）：コントロールと応答性の追加
ダイナミックな機能でMQL5のGUIパネルを強化することで、ユーザーの取引体験を大幅に向上させることができます。インタラクティブな要素、ホバー効果、リアルタイムのデータ更新を取り入れることで、パネルは現代のトレーダーにとって強力なツールとなるでしょう。
MetaTrader 5のEMAクロスオーバーに基づくカスケード注文取引戦略
この記事は、MetaTrader 5のEMAクロスオーバーに基づく自動化アルゴリズムのデモをガイドしています。価格帯の動作分析からリスク管理まで、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を示し、MetaTrader 5でテストするためのあらゆる側面に関する詳細情報を含みます。
MQL5で日次ドローダウンリミッターEAを作成する
この記事では、取引アルゴリズムに基づくエキスパートアドバイザー(EA)の作成方法を、詳細な観点から解説しています。これはMQL5のシステムを自動化し、デイリードローダウンをコントロールするのに役立ちます。
PatchTST機械学習アルゴリズムによる24時間の値動きの予測
この記事では、PatchTSTと呼ばれる2023年にリリースされた比較的複雑なニューラルネットワークアルゴリズムを適用し、今後24時間の値動きを予測します。公式リポジトリを使用し、若干の修正を加え、EURUSDのモデルを訓練し、PythonとMQL5の両方で将来の予測をおこなうために適用します。
MQL5でインタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェイスを作成する（第1回）：パネルの製作
この記事では、MetaQuotes Language 5 (MQL5)を使用して、グラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)パネルを作成し、実装するための基本的な手順について説明します。カスタムユーティリティパネルは、一般的なタスクを簡素化し、重要な取引情報を可視化することで、取引におけるユーザーのインタラクションを向上させます。カスタムパネルを作成することで、トレーダーはワークフローを合理化し、取引操作の時間を節約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6回）：インスタンスグループ選択の自動化
取引戦略を最適化した後、パラメータのセットを受け取ります。これらを使用して、1つのEAに複数の取引戦略のインスタンスを作成することができます。以前は手動でおこないましたが、ここでは、このプロセスの自動化を試みます。
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。
市場力学をマスターする：支持＆抵抗戦略エキスパートアドバイザー（EA）の作成
支持＆抵抗戦略に基づく自動売買アルゴリズム開発のための包括的ガイドです。MQL5でEAを作成し、MetaTrader 5でテストするための、価格帯行動の分析からリスク管理までのあらゆる側面に関する詳細情報が含まれます。
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第23回）：CNN
畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN)もまた、多次元のデータセットを主要な構成要素に分解することに特化した機械学習アルゴリズムです。一般的にどのように達成されるかを見て、別のMQL5ウィザードシグナルクラスのトレーダーへの応用の可能性を探ります。
MQL5でゾーン回復マーチンゲール戦略を開発する
この記事では、ゾーン回復取引アルゴリズムに基づくエキスパートアドバイザー(EA)の作成に向けて実施すべきステップについて、詳細な観点から論じています。これは、アルゴリズムトレーダーの時間を節約するシステムの自動化に役立ちます。
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
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。
データサイエンスと機械学習（第24回）：通常のAIモデルによるFX時系列予測
外国為替市場において、過去を知らずに将来のトレンドを予測することは非常に困難です。過去の値を考慮して将来の予測をおこなうことができる機械学習モデルは非常に少ないです。この記事では、市場に勝つために古典的な（非時系列）人工知能モデルを使用する方法について説明します。
Candlestick Trend Constraintモデルの構築（第5回）：通知システム（パート2）
今日は、PythonとTelegram Bot APIと連携して、MQL5のパワーを活用した MetaTrader 5指標通知のための実用的なTelegram統合について説明します。ポイントが見逃がされることがないように、すべてを詳細に説明します。このプロジェクトが終了する頃には、ご自分のプロジェクトに応用できる貴重な洞察を得ることができるでしょう。
独自のLLMをEAに統合する（第4部）：GPUを使った独自のLLMの訓練
今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。