トレーリングストップ内での繰り返し高値・安値スキャンにより、多くのMT5 EAsがO(N)の処理負荷となり、VPSデプロイで遅延やエグジットのずれが発生する。本記事では、決定論的でクリーンな履歴データと定数時間の極値クエリを備えたデータファースト設計に移行する。 スパーステーブルは、2のべき乗範囲に対する最小値・最大値を初期化（または更新）時に1回だけ前計算し、重複する2つのブロックを用いてO(1)でクエリを実行する。これにより、各バーごとのバックルックループを、頻繁なトレーリング更新に適したインデックス付き範囲検索に置き換える。 再現可能な入力のために、PythonのPolarsパイプラインがブローカーデータ（ギャップ処理、補間、Hampel外れ値フィルタリング、対数リターン検証）をクリーンアップし、SQLiteに書き込む。MQL5はタイムスタンプ付きのターゲットSELECT結果を読み取り、テーブルを構築して終端履歴の一貫性なしにトレーリングロジックにフィードする。 トレーリング決定には、逸脱検証機能を追加：ストップは... #MQL5 #MT5 #AlgoTrading #SQLite https://t.co/QQDj4CkyLg