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AIを使ったMQL4プログラミングの基本

ノートパソコン　プログラミング MQL4初心者講座
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最近、AI技術の進展により、MQL4プログラミングがさらに簡単で効率的になりました。

この記事では、AIツールを活用してMQL4プログラミングを始めるための基本的な手順を解説します。

初心者の方でもわかりやすく、実際にEA（エキスパートアドバイザー）を作成できるようになりますよ。

1. MQL4とは何か？

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MQL4は、MetaTrader 4（MT4）という取引プラットフォームで使われるプログラミング言語です。MT4は、FX（外国為替取引）やCFD（差金決済取引）などで広く使われているソフトウェアで、世界中のトレーダーに利用されています。

この言語を使うと、自動売買プログラム（EA：エキスパートアドバイザー）やカスタムインジケーターを作成できます。例えば、特定の条件が揃ったら自動で売買を行うプログラムや、自分好みのテクニカル指標を表示するインジケーターを作ることができます。

MQL4は、C言語に似た構文を持っており、プログラミング初心者でも比較的簡単に学べるように設計されています。プログラムを書くためには、MT4内の「MetaEditor」という専用のエディタを使用します。このエディタは、コードの書き方を補助する機能やデバッグツールも備えているので便利ですよ。

また、MQL4には多くの組み込み関数があり、これらを利用することで複雑な計算や取引のロジックを簡単に実装できます。例えば、移動平均線やRSI（相対力指数）など、よく使われるテクニカル指標を計算するための関数も揃っています。

MQL4の基本的な特徴

MQL4の主な特徴は、リアルタイムで市場のデータを処理し、自動取引を行うことができる点です。これにより、トレーダーは感情に左右されず、予め設定したルールに基づいて取引を行うことができます。

また、MQL4は柔軟性が高く、自分の取引スタイルに合わせたEAやインジケーターを作成することができます。例えば、短期取引に特化したプログラムや、長期的な投資戦略をサポートするツールなど、様々なニーズに応じたプログラムを作成できます。

さらに、MQL4には豊富なライブラリが用意されており、これを活用することでプログラムの開発を効率的に進めることができます。ライブラリには、様々な取引戦略やテクニカル指標の実装例が含まれており、これを参考にすることで学習が進みますよ。

例えば、MQL4の標準ライブラリには、移動平均線やボリンジャーバンド、RSIなどの計算関数が含まれています。これらを利用することで、簡単に高度なテクニカル分析を行うことができます。

さらに、MQL4では、バックテスト機能を使用して過去のデータを基に取引戦略のパフォーマンスを評価することができます。これにより、実際に運用する前にプログラムの有効性を確認することができるので安心ですね。

最後に、MQL4はコミュニティが非常に活発で、多くのトレーダーが情報を共有しています。インターネット上には数多くのフォーラムやブログがあり、これらを活用することで学習を進めることができます。

MQL4の基本的な使い方

MQL4の基本的な使い方を理解するには、まずMetaEditorを開きます。ここで、新しいEAやインジケーターのプロジェクトを作成します。

次に、プログラムの構造を決めます。基本的には、初期化関数、メインの取引ロジックを記述する関数、終了時の処理を行う関数の3つに分けられます。

例えば、初期化関数では、取引に必要なパラメータの設定や、インジケーターの初期化を行います。メインの取引ロジックでは、市場のデータを取得し、取引の条件をチェックします。

終了時の処理では、開いているポジションをクローズするなどの処理を行います。これらの関数をうまく組み合わせることで、EAを作成します。

作成したプログラムは、MetaEditor内でコンパイルしてエラーがないかチェックします。エラーがなければ、MT4にインポートして実際に動かしてみましょう。

MT4上でプログラムを実行することで、リアルタイムの市場データに基づいた取引が行われるようになります。これにより、自動売買の効果を実感することができるでしょう。

初期設定とOnTick関数

MQL4プログラムの初期設定では、取引のパラメータや使用するインジケーターの設定を行います。この設定は、プログラムが正しく動作するために非常に重要です。

例えば、取引に使用する通貨ペアや時間枠、取引のロット数などを設定します。これにより、プログラムがどのように取引を行うかが決まります。

OnTick関数は、市場のデータが更新されるたびに実行される関数です。この関数では、リアルタイムのデータに基づいて取引の判断を行います。

例えば、移動平均線を使った取引戦略では、短期と長期の移動平均線の交差をチェックし、買い注文や売り注文を出します。このように、OnTick関数は取引の中核を担う重要な部分です。

プログラムが動作する際には、OnTick関数が頻繁に呼び出されるため、効率的に動作するようにコードを最適化することが求められます。

最後に、プログラムの動作を確認するためにバックテストを行います。これにより、過去のデータを使ってプログラムのパフォーマンスを評価し、必要に応じて調整を行います。

取引関数とその使い方

MQL4には、取引を実行するための様々な関数が用意されています。例えば、OrderSend関数は新しい注文を出すための関数です。

この関数を使うと、買い注文や売り注文を出すことができます。例えば、特定の条件が揃った時に買い注文を出すプログラムを書くことができます。

また、OrderClose関数は、開いているポジションをクローズするための関数です。この関数を使って、利益が出た時や損失が一定の範囲に達した時にポジションを閉じることができます。

さらに、OrderModify関数を使うと、既に出した注文の条件を変更することができます。例えば、ストップロスやテイクプロフィットのレベルを調整することができます。

これらの関数をうまく組み合わせることで、柔軟な取引戦略を実装することができます。取引の条件やパラメータを工夫することで、自分の取引スタイルに合ったプログラムを作成できます。

また、取引の結果をログに記録することも重要です。これにより、プログラムの動作を確認し、必要に応じて改善することができます。

バックテストと最適化

MQL4で作成したEAやインジケーターの性能を確認するためには、バックテストが重要です。バックテストとは、過去のデータを使ってプログラムの取引結果をシミュレーションすることです。これにより、プログラムのパフォーマンスやリスクを事前に評価することができます。

バックテストを行うには、MT4のストラテジーテスターを使用します。このツールを使うと、過去のデータを基にプログラムの取引を再現し、結果を詳細に分析することができます。例えば、特定の期間における利益や損失、取引回数などを確認することができます。

さらに、バックテストの結果を元にプログラムを最適化することも可能です。最適化とは、プログラムのパラメータを調整して、より良い結果を得るためのプロセスです。例えば、移動平均線の期間や取引のロット数などを変更して、最適な設定を見つけます。

バックテストと最適化を行うことで、プログラムの強みと弱点を把握し、実際の取引でのリスクを軽減することができます。また、過去のデータを使って将来の市場動向を予測することはできませんが、プログラムの動作を検証するためには非常に有効な手段です。

なお、バックテストの結果は過去のデータに基づいているため、実際の市場環境とは異なる場合があります。そのため、バックテストの結果だけでなく、リアルタイムのデモトレードを行ってプログラムのパフォーマンスを確認することも重要です。

最後に、バックテストと最適化の結果を適切に解釈し、必要に応じてプログラムを改善していくことで、より信頼性の高い自動取引システムを構築することができます。

コミュニティとリソースの活用

MQL4の学習やプログラム開発を進める上で、コミュニティとリソースを活用することは非常に有効です。インターネット上には多くのフォーラムやブログがあり、他のトレーダーや開発者と情報を共有することができます。

例えば、MQL4の公式フォーラムには、数多くの質問と回答が投稿されています。これらを参考にすることで、自分の疑問を解決したり、新しいアイデアを得たりすることができます。また、他のトレーダーが作成したEAやインジケーターのコードを参考にすることで、自分のプログラムを改善するヒントを得ることもできます。

さらに、YouTubeなどの動画共有サイトには、MQL4のチュートリアル動画がたくさんあります。動画を見ながら実際にコードを書いてみることで、学習の効率を上げることができます。特に、プログラミング初心者にとっては、視覚的に理解できる動画は非常に役立ちます。

また、書籍も有用なリソースの一つです。MQL4に関する専門書籍には、基礎から応用まで幅広い内容がカバーされており、体系的に学ぶことができます。特に、具体的なコード例や詳細な解説が載っている書籍は、学習を進める上で大変役立ちます。

最後に、オンラインのコースやセミナーもおすすめです。プロのトレーダーやプログラマーから直接学ぶことで、効率よく知識を身につけることができます。また、質問があればその場で解決できるため、独学よりもスムーズに学習を進めることができます。

このように、コミュニティやリソースをうまく活用することで、MQL4の学習やプログラム開発を効率的に進めることができます。ぜひ、自分に合った方法を見つけて、学習を進めてくださいね。

2. AIツールを使ってMQL4プログラムを作成する

AIツールを使えば、MQL4プログラミングはさらに簡単になります。

例えば、ChatGPTを活用することで、プログラムのコードを自動生成したり、エラーの修正を行ったりすることが可能です。

以下に、具体的な手順を説明します。

ChatGPTを使ったコード生成

ChatGPT プログラミング

ChatGPT プログラミング

ChatGPTを使えば、MQL4のコード生成が簡単に行えます。

例えば、「移動平均線を使った取引用のEAを作成して」と質問すると、適切な取引判断をするプログラムを生成できます。

具体的には、以下のように質問をすることで、必要なコードが返ってきます。

この方法により、複雑なプログラミングの知識がなくても、自動売買プログラムを作成できますよ。

また、エラーが発生した場合でも、ChatGPTにエラーメッセージを入力することで、修正案が提案されます。

これにより、初心者でもスムーズにプログラムを作成し、デバッグが可能です。

エラーメッセージの解析と修正

プログラムを実行する際にエラーが発生することがあります。

その場合、エラーメッセージをChatGPTに入力してみましょう。

ChatGPTは、エラーの原因を解析し、具体的な修正案を提案してくれます。

例えば、「シンタックスエラー」が発生した場合、コードのどの部分に問題があるのかを教えてくれますよ。

これにより、プログラムの修正が迅速に行え、トラブルシューティングの時間を大幅に短縮できます。

また、ChatGPTは複数の修正案を提案することが多いため、最適な解決策を選ぶことが可能です。

プログラムの最適化

作成したプログラムが正しく動作した後は、次に最適化を行います。

最適化とは、プログラムの実行速度を速くしたり、メモリ使用量を減らしたりすることです。

ChatGPTに最適化の方法を質問することで、具体的な改善案が得られます。

例えば、不要なループを削除したり、効率的なデータ処理方法を提案してもらえます。

これにより、プログラムのパフォーマンスが向上し、よりスムーズに動作するようになりますよ。

最適化のプロセスは重要であり、トレードの効率を大きく左右します。

AIツールとの連携による自動取引システムの高度化

AIツールを使うことで、自動取引システムをさらに高度化することができます。

例えば、ChatGPTとMQL4を連携させることで、市場の予測を基にしたリアルタイムの取引が可能になります。

具体的には、ChatGPTが提供する市場の予測データを用いて、売買の判断を行います。

これにより、トレード戦略がより高度化し、利益の最大化を図ることができます。

また、AIツールは常に最新のデータを使用するため、市場の変動にも柔軟に対応できますよ。

このように、AIツールを活用することで、自動取引システムの性能を大幅に向上させることが可能です。

3. MQL4プログラムの基本構造

MQL4プログラムは、MetaTrader 4という取引プラットフォームで動作する自動取引プログラムのことです。

主に次の3つの部分で構成されています：

  • 初期設定：プログラムの初期設定や変数の定義を行います。
  • OnTick関数：市場のデータが更新されるたびに実行される関数です。ここで取引ロジックを実装します。
  • 取引関数：注文を出したり、ポジションを管理したりする関数が含まれます。

初期設定

初期設定では、プログラムの動作に必要な変数や初期パラメータを定義します。

例えば、取引する通貨ペアや注文のロット数、ストップロス（損切り）やテイクプロフィット（利益確定）の値などを設定します。

この段階でしっかり設定しておくと、プログラムが正しく動作しやすくなりますよ。

初期設定は、MQL4プログラムの最初に書かれることが多いです。

具体的には、以下のようなコードで設定を行います：


int start() {
   double lots = 0.1;
   double takeProfit = 50;
   double stopLoss = 20;
   // ここに初期設定を記述します
   return(0);
}

OnTick関数

OnTick関数は、価格データが更新されるたびに自動的に呼び出される関数です。

ここでは、市場の動きを監視し、設定した条件に基づいて取引を行います。

例えば、移動平均線を使った売買シグナルの判断や、特定の価格に到達した際のアクションを記述します。

この関数がプログラムの中心となり、取引のロジックを実装する重要な部分です。

OnTick関数は以下のように記述します：


void OnTick() {
   double shortMA = iMA(NULL, 0, 14, 0, MODE_SMA, PRICE_CLOSE, 0);
   double longMA = iMA(NULL, 0, 50, 0, MODE_SMA, PRICE_CLOSE, 0);
   if (shortMA > longMA) {
      OrderSend(Symbol(), OP_BUY, 0.1, Ask, 3, 0, 0, "Buy Order", 0, 0, clrGreen);
   } else if (shortMA < longMA) {
      OrderSend(Symbol(), OP_SELL, 0.1, Bid, 3, 0, 0, "Sell Order", 0, 0, clrRed);
   }
}

取引関数

取引関数では、実際の注文の送信やポジションの管理を行います。

例えば、新しい注文を出すためのOrderSend関数や、既存のポジションを決済するためのOrderClose関数などがあります。

これらの関数を使って、プログラムが取引を実行し、利益を上げることを目指します。

また、エラーハンドリングも重要で、注文が失敗した場合の対応も考慮する必要があります。

以下は、取引関数の一例です：


int OrderSend(
   string symbol,    // 通貨ペア
   int cmd,          // 注文の種類（買い or 売り）
   double volume,    // ロット数
   double price,     // 価格
   int slippage,     // 許容スリッページ
   double stoploss,  // 損切り
   double takeprofit,// 利確
   string comment,   // コメント
   int magic,        // マジックナンバー
   datetime expiration, // 有効期限
   color arrow_color    // 矢印の色
);

このように、取引関数を使って具体的な取引の指示をプログラムに与えます。

変数と関数の使い方

プログラムを作成する上で、変数と関数の使い方は非常に重要です。

変数はデータを保存するために使用され、関数は特定のタスクを実行するためのコードブロックです。

例えば、取引のロット数や価格などのデータを変数に保存し、取引のロジックを関数として実装します。

これにより、プログラムの読みやすさと再利用性が向上します。

以下は変数と関数の基本的な使い方の例です：


double lots = 0.1; // ロット数の変数
double price = 1.2345; // 価格の変数

void ExecuteTrade(int type) {
   if (type == OP_BUY) {
      OrderSend(Symbol(), OP_BUY, lots, price, 3, 0, 0, "Buy Order", 0, 0, clrGreen);
   } else if (type == OP_SELL) {
      OrderSend(Symbol(), OP_SELL, lots, price, 3, 0, 0, "Sell Order", 0, 0, clrRed);
   }
}

エラーハンドリング

プログラムを実行する際には、予期しないエラーが発生することがあります。

これを適切に処理するために、エラーハンドリングを実装します。

例えば、注文が失敗した場合のエラーメッセージを表示したり、再試行するロジックを組み込みます。

これにより、プログラムが安定して動作し続けることが可能になります。

以下はエラーハンドリングの例です：


int ticket = OrderSend(Symbol(), OP_BUY, lots, price, 3, 0, 0, "Buy Order", 0, 0, clrGreen);
if (ticket < 0) {
   Print("OrderSend failed with error #", GetLastError());
} else {
   Print("OrderSend succeeded");
}

バックテストと最適化

プログラムが完成したら、バックテストを行ってそのパフォーマンスを評価します。

バックテストとは、過去の市場データを使ってプログラムをテストし、その戦略がどれだけ有効かを確認することです。

また、最適化を行って、プログラムのパラメータを調整し、より良い結果を得ることを目指します。

バックテストと最適化は、MT4のツールを使って簡単に行うことができます。

以下はバックテストの基本的な手順です：

  1. MT4の「ストラテジーテスター」を開く
  2. テストするEAと通貨ペア、期間を選択
  3. 「スタート」をクリックしてテストを実行
  4. 結果を確認し、必要に応じてパラメータを調整

実際の取引環境での運用

バックテストで良好な結果が得られたら、実際の取引環境でプログラムを運用します。

最初はデモアカウントで運用し、実際の市場でのパフォーマンスを確認することをお勧めします。

デモアカウントで安定して利益が出るようになったら、リアルアカウントでの運用を開始します。

実際の取引では、リスク管理が非常に重要です。

適切なリスク管理を行い、損失を最小限に抑えるようにしましょう。

以下はリスク管理の一例です：


double riskPercent = 1.0; // リスク許容率（%）
double accountBalance = AccountBalance(); // 口座残高
double riskAmount = accountBalance * (riskPercent / 100); // リスク許容金額

4. 実際にEAを作成してみよう

次に、実際に簡単なEAを作成してみましょう。

以下のコードは、移動平均線を用いたシンプルなトレード戦略を実装したものです：

移動平均線を用いたトレード戦略

この戦略は、短期と長期の移動平均線を計算し、それらの交差を利用して売買の判断を行います。

移動平均線とは、一定期間の価格の平均値を計算したもので、相場のトレンドを把握するのに役立ちます。

短期の移動平均線が長期の移動平均線を上回ると買い注文を出し、下回ると売り注文を出します。

このようにして、市場のトレンドに沿った取引を行うことができますね。

では、具体的なコードを見てみましょう。


void OnTick() {
    double shortMA = iMA(NULL, 0, 14, 0, MODE_SMA, PRICE_CLOSE, 0);
    double longMA = iMA(NULL, 0, 50, 0, MODE_SMA, PRICE_CLOSE, 0);
    
    if (shortMA > longMA) {
        OrderSend(Symbol(), OP_BUY, 0.1, Ask, 3, 0, 0, "Buy Order", 0, 0, clrGreen);
    }
    else if (shortMA < longMA) {
        OrderSend(Symbol(), OP_SELL, 0.1, Bid, 3, 0, 0, "Sell Order", 0, 0, clrRed);
    }
}

 

プログラム全文をAIに書いて貰う方法はこちら↓で詳しく書いていますよ。

コードの解説

まず、このコードでは2種類の移動平均線を計算します。

shortMAは短期移動平均線で、過去14期間の価格の平均値を計算します。

longMAは長期移動平均線で、過去50期間の価格の平均値を計算します。

次に、if文を使って短期移動平均線が長期移動平均線を上回った場合に買い注文（OrderSend関数）を出します。

反対に、短期移動平均線が長期移動平均線を下回った場合には売り注文を出します。

取引条件の設定

このEAでは、OrderSend関数を使って注文を出します。

この関数には、通貨ペア、注文の種類（買いまたは売り）、ロット数、価格、スリッページ、ストップロス、テイクプロフィット、コメント、マジックナンバー、注文の有効期限、色などの引数が含まれます。

例えば、買い注文の場合はOrderSend(Symbol(), OP_BUY, 0.1, Ask, 3, 0, 0, “Buy Order”, 0, 0, clrGreen)のように指定します。

ここで、0.1はロット数、Askは現在の買い価格、3はスリッページを示しています。

スリッページとは、注文を出した価格と実際に取引が成立する価格の差のことです。

EAのテストとデバッグ

プログラムが完成したら、次に行うべきはテストとデバッグです。

テストは、プログラムが意図通りに動作するかを確認する作業です。

MT4には、過去のデータを使ってEAをテストする機能があります。

これをバックテストと言い、過去の市場データを使ってEAのパフォーマンスを評価します。

デバッグは、プログラムのエラーやバグを見つけて修正する作業です。

EAの最適化

EAの最適化とは、EAのパラメータを調整してパフォーマンスを向上させることです。

例えば、移動平均線の期間を変更して、より良い取引結果を得るための設定を見つけることができます。

最適化は時間がかかる作業ですが、EAの性能を最大限に引き出すためには重要です。

MT4の最適化機能を使えば、効率的にパラメータを調整することができます。

ぜひ、最適化を試してみてくださいね。

5. AIを活用したデバッグと最適化

プログラムが完成したら、次に行うべきはデバッグと最適化です。プログラムが正しく動作するか確認し、さらに効率的に動作するように調整することが大切です。AIツールを使えば、エラーメッセージを解析して原因を特定し、修正案を提案してくれます。また、最適なパラメータの組み合わせを見つけるためにバックテストを行うことも重要です。これにより、プログラムのパフォーマンスを向上させることができますよ。

バックテストの実施方法

バックテストは、過去のデータを使用してプログラムのパフォーマンスを検証する方法です。MT4にはこの機能が標準で備わっており、EA（エキスパートアドバイザー）を実際に市場で動かす前に、その効果を確認できます。

まず、MT4の「ストラテジーテスター」を開きます。ここで、テストするEAと対象の通貨ペア、期間を選択します。例えば、EUR/USDの1年間のデータを使ってテストすることができます。

次に、テストのパラメータを設定します。ロットサイズやスリッページ、ストップロスなどを指定します。これにより、実際の取引環境に近い条件でテストが行えますね。

テストを開始すると、MT4は過去のデータを使ってEAの動作をシミュレーションします。この過程で、利益や損失、取引回数などの結果がリアルタイムで表示されます。結果を分析することで、戦略の強みと弱点を把握できます。

最後に、テスト結果を元にプログラムを調整します。例えば、取引の頻度が高すぎてスプレッドのコストが大きい場合は、フィルター条件を厳しくするなどの改善が考えられます。このようにして、EAを最適化していきましょう。

AIツールによるエラー解析

デバッグの際には、AIツールが大いに役立ちます。例えば、ChatGPTや他のAIプログラムを使えば、コードのエラーメッセージを入力するだけで、原因と修正方法を提案してくれます。これは、プログラミング初心者にとって非常に便利な機能ですね。

AIツールは、プログラムの特定部分がどのように機能しているかを説明してくれることもあります。これにより、プログラマーは問題の根本原因を理解しやすくなります。さらに、複数の修正案を提示してくれるため、自分のプロジェクトに最適な解決策を選ぶことができます。

また、AIツールは一般的なバグのパターンを認識して、自動的に修正を提案する機能もあります。これにより、時間を節約し、効率的にデバッグを進めることができます。

デバッグが完了したら、プログラムのパフォーマンスを再度確認します。修正が適切に行われたかどうかを確認するために、再度バックテストを実施することが推奨されます。

最適化のテクニック

プログラムの最適化には、いくつかのテクニックがあります。まず、取引パラメータの最適化です。バックテストの結果をもとに、最もパフォーマンスが高いパラメータの組み合わせを見つけ出します。

次に、コードの効率化です。不要な計算や処理を削減することで、プログラムの実行速度を向上させます。例えば、重複する計算を変数に保存して再利用するなどの工夫が考えられます。

さらに、メモリの使用量を減らすことも重要です。特に、大量のデータを扱う場合は、メモリ管理がパフォーマンスに大きな影響を与えます。必要なデータだけをメモリに保持するように心がけましょう。

最適化が完了したら、再度バックテストを行い、プログラムのパフォーマンスを確認します。最適化後のパフォーマンスが向上していることを確認できれば、実際の取引に移行する準備が整ったと言えるでしょう。

これらのステップを踏むことで、効率的で効果的なMQL4プログラムを作成することができますよ。

まとめ

AIを活用することで、MQL4プログラミングのハードルは大きく下がります。

初心者でも、簡単なプログラムを作成し、実際に自動取引を体験することができます。

ぜひ、今回紹介した手順を参考に、あなたもMQL4プログラミングを始めてみてくださいね。

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