MQL4とMQL5のプログラム記事

この一連の記事では、取引を含んだ多くの分野で応用されているディープニューラルネットワーク（DNN）の探索を続けます。ここでは、実践的な実験によって新しい方法や概念をテストするとともにこのテーマの新しい次元を探求する予定です。シリーズの最初の記事は、DNNのデータを準備することを目的としています。

この記事では、スキャルピング相場深度ツールの基本的な関数を作成します。 また、CGraphic ライブラリーをベースにしたティック・チャートを開発し、オーダーブックと統合します。 記述された相場深度を使用して、短期トレードの強力なアシスタントツールを作成することが可能になります。

まず、トレーディングは確率の計算です。進展のエンジンとなる無為に関することわざは、それらのインジケーターやトレーディングシステムが開発された理由を明らかにします。トレーディングの多くの新人は「すでにできあがった」トレーディング理論を学習します。しかし、より多くの発見されていない市場の秘密があり、価格の動きの分析に使用されているツールは基本的に明らかにされていないテクニカルインジケーターや統計パッケージとして存在しています。マーケットの動向の理論への貢献において、Bill Williamsに感謝します。おそらくその漕ぎ手に頼るのは早すぎますが。

この記事では、クロスプラットフォームEAのオーダーマネージャの作成について説明します。 オーダーマネージャは、EAによってエントリーされたオーダーと決済、および両方で独立した記録を保持します。

この1か月で相場は30％以上も下落しました。(コロナショック後です。) グリッド系とマーチンゲール系のEAのテストには最適な時期のようです。 本記事は、「クロスプラットフォームのグリッドEAを作る」シリーズの無計画な続編です。 現在の相場では、グリッドEAのストレスレストを整えるチャンスとなっています。 ということで、この機会にEAのテストをしてみましょう。

初心者プログラマが「金のなる木」を作成させる最も頻度の高い失敗が調査されました。テスターではすばらしい結果を示したが、実際のトレーディングでは損失を出したエキスパートが示されています。

取引システムの収益は、ロジックのアルゴリズムの品質にだけでなく、ロジックや金融商品のダイナミクスの解析の精度により、決定されます。Falseトリガーは、取引ロボットのメイン・ロジックを低品質なものにします。指定された問題を解決する方法は、この記事で考慮されています。

この記事では、チャートのリニアマークアップに基づいて自動トレーディングシステムを作成するための簡単なアプローチを扱います。MetaTrader4 およびMetaTrader5のオブジェクトの標準プロパティを使用して既製EAを提供し、トレードオペレーションをサポートしています。

すべてのチャネルインジケータは、上中下の3ラインとして表示されます。 移動平均インジケーターは主にチャネルに使用されますが、中央の線の描画原理は移動平均に似ています。 上下の線は中心線から等しい距離に位置します。 この距離は、標準偏差値 (ボリンジャーバンドバンド)、または ATR値 (ケルトナーチャネル) を使用して、価格のパーセント (エンベロープインジケータ) としてポイント単位で決定されます。

今日、多くのトレーダーが自動取引システムに切り替えています。これらのシステムには、追加のセットアップが必要なものも完全に自動化されてすぐに使用できるものもあります。ただし、昔ながらの方法で手動で取引することを好むトレーダーもかなりいます。本稿では、ホットキーを使用してすばやく手動で取引し、ワンクリックで一般的な取引アクションを実行するためのツールキットを作成します。

MQL5は常に進化しています。この度新しい機能が追加されました。この革新により、DLLなしでZIPアーカイブを標準MQL5ツールで実行できるようになりました。この記事ではCZipクラスの使い方と、ZIPアーカイブの読み込み・生成・修正を例として扱います。

MetaTrader5トレーディングプラットフォームのストラテジーテスターは、パラメータと遺伝的アルゴリズムの完全な検索、つまり、2 つの最適化オプションのみを提供します。 この記事では、トレーディング戦略を最適化するための新しいメソッドを提案します (シミュレーティットアニーリング)。 このメソッドのアルゴリズム、実装、およびEAへの統合を考察します。 開発したアルゴリズムは移動平均 EA でテストします。

シリーズの前稿 "MQL5 Cookbook: Analyzing Position Properties in the MetaTrader 5 Strategy Tester" からの Expert Advisor への取り組みの続編として、既存の関数を改良、最適化しつつ有用な関数を数多く用いて Expert Advisor を強化していきます。今回 Expert Advisor は MetaTrader 5 「ストラテジーテスタ」で最適化可能な外部パラメータを取得し、いくつかの点でシンプルなトレーディングシステムのようになります。

このシリーズのこれまでの記事では、多かれ少なかれ収益性の高いグリッドEAを作成するためのさまざまな方法を試しました。 今回は多様化を通じてEAの収益性を高めます。 究極の目標は、最大20% 以下のドローダウンで年間100%の利益を達成することです。

この記事では、リバーシングマーチンゲール技術を研究し、トレード戦略を向上させることができるかどうかということはもちろん、使用する価値があるかどうかを判断します。 ヒストリカルデータを操作し、リバーシングテクニックに最適なインジケータを確認するEAを作成します。 また、独立したトレードシステムとしてのインジケータなしで使用できるかどうかもチェックします。 また、リバーシングが、負けトレードから勝ちトレードに変えられるかを確かめます。

本稿の目的は、カスタムツールを作成して、前述のパターンに関する一連の情報全体を受信して使用できるようにすることです。ユーザが独自の指標、取引パネル、エキスパートアドバイザーなどで使用できるパターン関連関数のライブラリが作成されます。

本稿では、テキストメッセージを表示するクラスについて検討します。現在、異なるテキストメッセージが多数あるので、ロシア語または英語のメッセージを他の言語に保存、表示、翻訳する方法を再調整するときが来ました。さらに、新しい言語をライブラリに追加して言語をすばやく切り替える便利な方法を導入するのが望ましいでしょう。

この記事は、複数のシンボルをトレードし、同時にいくつものトレーディングシステムを使用するエキスパートアドバイザーのストラクチャーを紹介します。もしすでにすべてのEAにおいて最適な入力パラメーターを特定し、それぞれに対して個別に良いテスト結果を得ているのであれば、もしすべての戦略を合わせて同時に全EAをテストすればどのような結果を得ることができるか、ご自身に尋ねてみてください。

スタニスラブ・チャバショブ（Stanislav Chuvashov）氏のアイデアに基づいたメカニカル・トレーディングシステムの概要とプログラムコードを提供します。三角形の構造は上部・下部フラクタルからなる２本のラインの交差から成っています。

本稿はテスターの最適化結果をよりよく理解する方法のメソッドについて説明します。また『有害な最適化』を避けるアドバイスも提供します。

「EA 階層」は最初のドラッグアンドドロップ MetaTrader MQL5 Expert Advisor ビルダーです。使用法がひじょうに簡単なグラフィックユーザーインターフェースを用いて複雑な MQL5 を作成することが可能です。「EA 階層」ではボックスをつなぐことによってExpert Advisors を作成します。ボックスには MQL5 関数、テクニカルインディケータ、カスタムインディケータ、値などが入っています。『ボックス階層』を利用して「EA 階層」は Expert Advisor の MQL5 コードを作成します。

本稿では、自動取引システムの公立を高めることを目的としたテクノロジーについて説明します。アイデアが簡単に説明され、その基盤、可能性、および欠点についてが説明されます。

本稿では、無効な取引注文パラメータのハンドラを一瞥して、取引イベントクラスを改善します。これによって、すべての取引イベント(単一のイベントと1ティック内で同時に発生したイベントの両方)がプログラムで正しく定義されるようになります。

本稿では、分析の計量経済学的手法、自己相関分析、とりわけ条件付き分散の分析について述べていきます。ここに挙げた手法のメリットは何でしょうか？非線形 GARCH モデルの使用により、数学的観点から正式に分析した系列を表現することができ、また特定の段階数に関して予測をすることができます。

このディープニューラルネットワークシリーズ第2稿では、モデルを訓練するためのデータを準備する過程で予測変数の変換と選択を検討します。

これは、保留中リクエストの概念に関する3番目の記事です。ここでは、ポジションの決済、指値注文の削除、ポジションと指値注文パラメータの変更のためのメソッドを作成することにより、指値取引リクエストのテストを完了します。

この記事では、可能な限り最高のグリッドベースのEAの開発に取り組みます。 いつものように、MetaTrader4とMetaTrader5の両方で動作することができるクロスプラットフォームEAになります。 当初このEAは、長期間にわたって利益を上げることができませんでしたが、それ以外は良好でした。 2番目となるこのEAは、数年以上にわたって動作する可能性があります。 しかし、残念ながら、最大ドローダウンが50%未満で、年間利益の50%以上の条件は得ることができませんでした。

本稿では、グラフィックコントロールの一般的な原則を網羅します。グラフィックオブジェクトの作業を早く便利に行うためのツールを用意し、テキストや数値データの入力のために簡単なコントロールを作成する方法や、その使用方法の例を分析していきます。

リングバッファは、スライディングウィンドウで計算を実行するときにデータを配置するのに最も簡単で効率的な方法です。本稿では、そのアルゴリズムを説明し、同アルゴリズムが如何にスライディングウィンドウでの計算を単純化して効率を向上させるかを示します。

本稿では、ASCII シンボルのテーブルとその利用方法を分析します。また、その動作原理が ASCII テーブルの特殊性に基づく新しい関数をいくつか取り上げ、それらをインクルードする新しいライブラリを作成します。それらは別のプログラム言語ではきわめて一般的ですが、埋め込み関数には含まれていないものです。そのほかに、文字列を処理する基本を詳しく考察します。よって、みなさんはこの便利なデータタイプについて、確かに何か新しいことを学ぶこととなるのです。

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。前回は、自動売買EAで使用するオーダーシステムの開発に着手しましたが、必要な関数のうち1つしか作っていません。

代替一目均衡表を正しく設定するには？設定のパラメータ説明を読んでください。本稿は、インディケータ一目均衡表のみならず、パラメータ設定方法を理解するのに役立ちます。確実に、標準的な一目均衡表の設定方法についての理解も深まります。

前のパートでは、MySQLコネクタの実装をしました。 この記事では、シグナルプロパティを収集するためのサービスを実装し、時間の経過とともに変化を表示するためのプログラムを実装することで、そのアプリケーションを検討します。 実装された例は、ユーザーがシグナルのWebページに表示されないプロパティの変化を観察する必要がある場合、実用的な意味を持ちます。

トレーディングロボットの効率は、そのパラメータの正しい選択 (最適化) に依存します。 ただし、ある特定の時間間隔で最適と見なされるパラメータは、別の期間でもその有効性を保持することはできません。 その上、EA がテストの期間で利益を出したとしてもリアルでは損失になることもあります。 継続的な最適化における問題はこれらを背景としています。 ルーチンワークに直面するとき、人は自動化する方法を模索しようとします。 この記事では、この問題を解決するための非標準的なアプローチを提案します。

この記事では、ローソク足でカスタマイズされたインジケーターを作成する可能性について説明し、それらの長所と短所を指摘します。