MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミングと使用に関する記事

MQL5のExpert Advisorプログラミングはシンプルで簡単に学べます。ステップバイステップガイドでは、策定されたトレーディングストラテジーに基づきシンプルなExpert Advisorを書くのに必要な基本的ステップを説明します。Expert Advisorの構造、内蔵 テクニカルインディケーターとトレーディング関数の使用、 デバッグモード の詳細とストラテジーテスターの使用を紹介します。

メタトレーダーのプロダクトは、mql5.com のウェブサイト上またはMetaTrader4,MetaTrader5から直接買うことができます。 希望のお支払い方法を選択して、トレーディングスタイルに合ったプロダクトをお選びいただき、アクティベートしてください。

MQL5 マーケットで売買ロボットを買うことは似たような選択肢をしのぐ明らかなメリットがあります。提供される自動化されたシステムを MetaTrader 5 ターミナルで直接徹底的に検証することができるのです。購入前にシステムを完全に把握するため、内蔵ストラテジーテスタで Expert Advisor を不都合なモードで注意して実行することができる／する必要があるのです。

プログラミングで時間を無駄にせずトレーディング戦略を試してみたいと思いませんか？MQL5ウィザードではただトレーディングシグナルを選び、トレーリングポジションと資金管理のモジュールに追加するだけです。 - それで仕事は終わりです！独自のモジュール実装または、Jobsサービスから注文します。 - そうして新しいモジュールを既存のモジュールと融合させるのです。

この記事ではエキスパートアドバイザーの開発について論じる、これは私の著作 "New Trading Dimensions: How to Profit from Chaos in Stocks, Bonds, and Commodities" (新しいトレーディングの次元:株式、ボンド、商品の混沌から儲ける方法) by Bill Williams に基づいている。戦略そのものはよく知られているが、その使用はいまだにトレーダーたちの間でも議論の的である。この論説はシステムのトレード･シグナル、その実装の詳細、そして履歴データでのテスト結果について考察する。

「フリーランス」は、MQL4/MQL5自動売買ロボットとテクニカルインディケーターを発注できる最大のフリーランスサービスです。何百人ものプロの開発者がいつでもMetaTrader4/5ターミナル用のカスタム取引アプリケーションを開発できます。

インジケータコードをEAに転送する理由は様々です。しかし、このアプローチの長所と短所はどのように評価するべきでしょうか？この記事では、インジケータコードをEAに転送する技術をご紹介します。EAの動作スピードを評価するためにいくつかの実験を行いました。

この記事ではトレードシステムが有効であるために必要なトレードシグナルをいかに受け取るかを教える。ここでは２０のトレードシグナルを作る例を個別のカスタムファンクションとして与えるので、エキスパートアドバイザーを開発する間にも利用することができる。便宜上、この論説で使われた全てのファンクションは一つのmqhインクルードファイルにまとめられているので将来エキスパートアドバイザーに接続することは容易である。

ビジュアルデザインのサンプルプログラムを作成することで、MQL5にてどのようにクラスを設計し、構築するかについて紹介致します。この記事は、MT5アプリケーションに取り組む、プログラム初心者のために執筆されています。オブジェクト指向プログラミングの理論の奥深くまで到達せずに、クラスを作成する技術の簡潔、かつ簡単な理解を提供します。

本稿ではマシン学習の新しい視点方向－深層学習、より正確には深いニューラルネットワークについてお話します。第二世代のニューラルネットワークについて、その連携のアーキテクチャと主なタイプ、メソッド、学習ルール、主な欠点とそれに続き第三世代の開発とその主要タイプ、特殊性、トレーニング方法について簡単に再検討しています。実データについて集積されたオートエンコーダのウェイトによって開始される深いニューラルネットワークの構築とトレーニングにおける実践的実験を行います。入力データを選択するところから行列偏差までの全段階について詳細にお話します。本稿最終部分は MQL4/R を基にした内蔵インディケータを持つ Expert Advisor での深いニューラルネットワークのソフトウェア実装です。

ほとんどすべてのトレーダーは利益をあげるためにマーケットに参加しますが、中にはそのプロセス自体を楽しむトレーダーもいます。しかし、手動のトレードだけが、エキサイティングな体験をさせてくれるわけではありません。自動トレードシステムの開発も非常に興味深いものです。トレードロボットの作成は面白いミステリー小説を読むのと同じくらい面白いものです。

包括的なデータ処理には広範なツールが必要であり、多くの場合、1つのアプリケーションのサンドボックスの範疇を超えています。 専門のプログラミング言語は、データ、統計、機械学習の処理と分析に使用されます。 データ処理の主要なプログラミング言語の1つは Python です。 この記事では、ソケットを使用して MetaTrader5 と Python を接続する方法、およびターミナル API を介してクオートを受け取る方法について説明します。

トレードで成功するには、ノイズ変動と価格変動を分けることができるインジケーターが必要です。 この記事では、最も有望なデジタルフィルタ、カルマンフィルタを検討します。 フィルタを描画して使用する方法について説明します。

トレーダーの基本原則 - 利得を増やし、損失を削る！この論説では基本技術の一つ、この原則に従うことを可能にする - 保護的停止レベル (ストップ・ロスレベル) をポジションの利得が増大した時点で動かす、すなわちトレーリングストップレベルを考察する。ここではSAR と NRTR インジケーターに基づいてトレーリングストップをするためのクラスを作成する手続きをステップを追って示す。誰でもこのトレーリングストップをそのエキスパートに挿入し、あるいは独立にそれをそのアカウントのポジションを制御するために使用することができる。

読者の皆さんこんにちは！この記事では、Expert Advisorsの作成やインディケーターの使い方などの基本的なコツを簡単に素早く掴めるように説明していきたいと思います。初心者対象で難しいサンプルの紹介は行いません。

この記事はレンジ期間のトレードにおける利点および欠点について調査します。 この記事で作成およびテストされた10の戦略は、チャネル内の価格変動の追跡に基づいています。 各戦略は、ダマシの相場参入シグナルを回避することを目的としたフィルタリング機構を備えています。

価格トレンドは、金融銘柄チャートで観察できる価格チャネルを形成します。現在のチャネルのブレイクアウトは、強いトレンド反転シグナルの1つです。本稿では、そのようなシグナルを見つける手順を自動化し、チャネルブレイクアウトパターンを取引戦略の作成に使用できるかどうかを確認する方法を提案します。

この記事では、ビル・ウィリアムズの取引システムや、このシステムパターンをチャート上で発見しマーキングする為に開発されたMQL5モジュールの使用方法、見つけたパターンでの自動売買の原則、また様々な取引銘柄でのテスト結果を公開しています。

グラフィカルパターンを使った自動トレード戦略には、極値を検索する機能が必要です。既存のツールは、必ずしもこのような機能がありません。この記事で説明されているアルゴリズムは、チャート上のすべての極値を検出できます。ここで説明するツールは、トレンドやレンジに効率的です。得られた結果は選択した期間によって強く影響を受けず、指定したスケールでのみ定義されています。

2011年初頭、 MQL5 ウィザードの第一版を発売しました。この新しいアプリケーションはトレーディングロボットを自動で作成する便利なツールを提供します。MetaTrader 5 ユーザーはだれでも、MQL5でプログラミングする方法を知らなくても独自のExpert Advisor を作成することができるのです。

この記事では、10のトレンドのテスト結果と比較分析の概要を説明します。 得られた結果に基づいて、トレンドの妥当性、メリット、デメリットについて一般的な結論を導きます。

バギングを使用するランダムフォレスト（RF）は最も強力な機械学習方法の1つですが、グラジエントブースティングには若干劣ります。本稿では、市場との相互作用から得られた経験に基づいて意思決定を行う自己学習型取引システムの開発を試みます。

最大級のアルゴリズム取引既成アプリストアでは13,970件の製品があります。これには4,800件のロボット、6,500件の指標、2,400件のユーティリティその他のソルーションが含まれます。半分以上のアプリケーション (6,000) はレンタルもできます。全製品の4分の1(3,800)は無料でダウンロードできます。

この記事では、機械学習モデルで使用する入力変数（予測変数）の選択、前処理および評価の詳細に焦点を当てています。新しいアプローチと予測分析とモデルの可能性と過学習への影響を考慮します。モデルを使用した全体的な結果は、この段階の結果に依存します。予測変数の選択に、新しい、オリジナルなアプローチを提供します。

Expert Advisorで内蔵またはカスタムインディケーターの値を入手するには、まずそのハンドラーを対応する関数を使って作成しなければなりません。本記事の例は、自分のプログラム作成時にどのようにテクニカルインディケーターを使うか説明します。本記事はMQL5 言語の内蔵のインディケーターを説明します。これはトレーディングストラテジー策定の経験が浅い人向けで、関数のライブラリを使ったシンプルで分りやすいインディケーターの使用法を紹介します。

今日は、自動モードでシンプルかつ安全に動作するエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法を紹介します。

本稿は、Expert Advisorプログラミングにおいてポジションのクローズ、変更、指値注文出し、取引セット前のマージン削除と検証を実装する MQL5標準トレードクラスライブラリの使用方法について述べていきます。注文と取引詳細情報の取得に使用できるトレードクラスの使い方もお見せします。

トレーディングの実践において、トレーダーはしばしば、トレンドの傾向の逆転のポイントを探します。なぜなら、トレンドが生まれたときに、その価格が最も大きな変動の可能性を秘めているからです。そのため、技術分析の実践において、様々な反転パターンが考慮されます。最も有名で頻繁に使用されるパターンの1つはダブルトップ・ダブルボトムです。この記事では、パターンの自動検出の例を提案し、またその履歴データに対する収益性をテストします。

本稿の目的は『のるかそるか』の賭博原理を取り入れたもっともシンプルなトレーディング戦略を作成することです。収益性のある Expert Advisor を作成したいのではありません。目標は初期デポジットを可能な限り最高の確率で数倍に増やすことです。ForEx でジャックポットを当てること、またテクニカル分析についてなにも解らずインディケータを一つも使わずにすべてを失うことは可能でしょうか？

ポジションを最適化し、コードのコマンドに従って定期的に条件を終了するEAを開発します。ニューラル ネットワーク (多層パーセプトロン) を分析し、戦略を実現するためのモジュールの形式で実装します。毎月 (毎週、毎日、または毎時) ニューラル ネットワークを最適化する EAを作成します。したがって、自己最適化 EA を開発します。

この記事では、サポートベクター法に基づいて時系列を予測するアルゴリズムの理論と実際の使用法について説明します。また、このメソッドのMQL実装を提案し、テスト指標とエキスパートアドバイザーを提示します。このテクノロジーはまだMQLに実装されていません。まず、そのための数学を理解する必要があります。

本稿では、良く使われる三角裁定取引方法についてお話しします。ここでは、可能な限り主題を分析し、戦略のプラスおよびマイナス側面を考察し、既製のエキスパートアドバイザーコードを開発します。

この記事では、季節的特徴の拡張である自己相関ヒートマップと散布図を紹介します。 この記事の目的は、"マーケットメモリ"が季節的な性質を持ち、任意のオーダーの増分の最大相関によって表現されることを示すものです。

マーケットの全ての製品は、均一な品質基準を確保する為に、公開前に事前の必須検査を受けます。この記事では、開発者が自分のテクニカルインディケータやトレードロボットで犯しがちなミスについてお話しします。また、マーケットへ提出する前の、製品の自己テストの方法もご紹介します。

トレード戦略には多くのものがあります。 トレードのために、ある戦略はトレンドを探し、またある戦略はレンジ価格変動の範囲を定義します。 この2つのアプローチを組み合わせて収益性を高めることは可能でしょうか。

この記事では、２つのトレードシステム「タートルスープ」と「タートル スープ プラスワン'のルールについて扱います。リンダ ・ ブラッドフォード ・ ラシュキ　と　ローレンス a. コナーズによる 高確率短期のトレード戦略です。この戦略は、かなり人気があります。15～20年間の相場の動きに基づいてを開発したものです。

近年、為替市場の為のトレードロボットの数は、雪だるま式に増えています。これらのトレードロボットの中には、様々な概念や戦略がありますが、負けない人工知能の作成は誰も成し遂げていません。その為、多くのトレーダーは手動取引を支持しています。しかし、このようなスペシャリストの為に、トレードパネルと呼ばれるロボットアシスタントが作成されています。この記事では、トレードパネルの作成例を『ゼロから』ご紹介していきます。

長い間、マルチ通貨分析やマルチ通貨トレーディングは人々の関心の的でした。完全なマルチ通貨システムを達成する機会は、MetaTrader5とMQL5プログラミング言語のリリースによりようやく可能になりました。この記事では、複数のシンボルにおけるすべてのティックを処理し分析する方法を紹介します。例として、USDドルインデックスのマルチ通貨RSIインジケーターを見てみます。

この記事では、進化的アルゴリズムにある主要な原理と、その多様性および特徴について検証します。実験を使用した簡単なエキスパートアドバイザの例では、最適化が私達の取引システムに何をもたらすかを見ていきます。遺伝的、進化的、またその他のタイプの最適化を実装するプログラムのセットを検証し、取引システムのパラメータの最適化や予測変数のセットの最適化時の適用例をご紹介します。

現在のところ、どの商品市場や相場にも適応可能で、ミクロでもマクロでも使うことができるような完璧な相場理論というものは存在していません。この記事では、利益分析に基づいた新しい相場理論のエッセンスを紹介し、現在の価格変化とメカニズムの原則を明らかにします。実際の価格上でコントロール可能なバーチャルプライスの連鎖を形成することにより、最適な値を見つけることができます。相場の形成と変化のメカニズムも紹介します。