MQL4とMQL5のプログラム記事

小さな秘密を明かします。：MQL5.com ウェブサイトのビジターはほとんどの時間をJohnpaul77 のシグナルページで費やします。それは実アカウントでトータル570万ドルの資金を有する、定期購読者約900人のわれわれのシグナルレーティングのリーダーです。シグナルの提供者にインタービューします。そこには4人の人物がいることがわかりました。チームメンバー間で任務はどのように割り当てされているのでしょうか？どのようなテクニカルツールを使用しているのでしょうか？なぜかれらは自分達を John Paul と呼ぶのでしょうか？そして最後にインドネシア出身の一般的なゲーマーが MQL5.comでトップシグナルの提供者になったのでしょうか？本稿ですべての答えを見つけてください。

本稿では、前稿で提案した概念を開発し、さらに考察します。収率分布の問題や、統計的規則性のプロットと研究についても記述します。

いくつかの都市伝説、ここでは『アジアセッションでの取引のように、一日の取引が動く』というものを検証していきたいと思います。

本稿は、MetaTrader取引ターミナルのグラフィカルインタフェース作成ライブラリの開発に関するシリーズの第九部の初めとなります。それは2章で構成され、カラーピッカー、カラーボタン、プログレスバーや折れ線グラフなどのコントロールとインターフェースの新しい要素が提示されてます。

証券会社のオフセットとGMTを自動で特定します。おそらく不十分な答えしかくれない(欠如した時間について説明することはいとわないでしょうが)証券会社にサポートを求める代わりに、時間が変わる週に証券会社が価格をどのように計算するかを自分で見ます。結局のところ、私たちはPCを持っているので、面倒な手作業ではなくプログラムを使用します。

本稿では、(単一の取引製品チャートの)チャートオブジェクトクラスを作成し、MQL5シグナルオブジェクトのコレクションクラスを改善して、コレクションに格納されている各シグナルオブジェクトでリストの更新時にすべてのパラメータが更新されるようにします。

本稿では、MetaTrader5 で Kohonen マップを使用します。 改善および拡張されたクラスは、アプリケーションタスクを解決するためのツールになります。

この記事では、取引クラスを新しいライブラリセクションとして開発し始めます。さらに、MetaTrader 5およびMetaTrader 4プラットフォーム向けの統合基本取引オブジェクトの開発を検討します。サーバにリクエストを送信する場合、このような取引オブジェクトにより、検証済みの正しい取引リクエストパラメータがサーバに渡されます。

本稿は「ポピュラーなトレードシステムに基づくエキスパートアドバイザーとトレーディングロボット最適化の錬金術」シリーズの続きです。読者はLite_EXPERT2.mqh fileのより多くの普遍的な関数ライブラリについて親しくなるでしょう。

この記事では、エリック・L・ナイマン氏の著書『トレーダーの小百科事典』を元に『チャネル』インディケータの作成について述べていきます。このインディケータは、指定した期間で計算したベアとブルの値に基づき、トレンドの方向を表示します。この記事では、サンプルコードと共にインディケータの計算と構築の原理を説明し、インディケータをベースにエキスパートアドバイザを作成し、外部パラメータの最適化について述べていきます。

第七部の最初の章では、テーブルを作成するためのコントロールであるテキストラベルテーブル（CLabelsTable）、エディットボックステーブル（CTable）およびレンダーテーブル（CCanvasTable）の3つのクラスが紹介されました。本稿（チャプター2）ではタブコントロールが考察されます。

クラウド技術の普及が進んでいます。 今日では、有料と無料のストレージサービスから選択することができます。 トレードで使用することは可能でしょうか? 本稿では, クラウドストレージサービスを利用してターミナル間でのデータ交換を行う技術を提案します。

トレンドライン、フィボナッチレベル、チャートにマニュアルで入れられたアイコンとインタラクティブに動作するインターフェース用インディケータ。それにより、フィボナッチレベルのゾーンを色付きで描画し、価格がトレンドラインを交差する瞬間を表示し、『価格レベル』オブジェクトを管理することができます。

本稿では、インディケータを装飾する際の主要なタスク、そのソリューションと自動化を見つけ出します。

本稿では、マーケットリサーチの新手法であるインディケータ エミッションについて考察していきたいと思います。エミッションの計算は異なるインディケータの交点が基本になります。ティックのあとに異なる色や形のポイントが多数表示されます。それらは星雲、雲、軌道、線、アーチなど様々なクラスターを形成します。こういった形は市場価格を左右する見えないバネや力を検出するのに役立ちます。

MetaTrader5 プラットフォームには、トレーディングレポートを保存する機能のほか、EAのテストと最適化レポートがあります。 最適化レポートは XML で保存することができますが、トレードとテストのレポートは、XLSX と HTML の2つの形式で保存することができます。 この記事では、html テストレポート、XML 最適化レポート、および html トレードヒストリーレポートについて説明します。

MT5 プラットフォームでは、同時に複数の金融商品のトレードロボットをテストすることができます。組み込みのストラテジーテスターは、自動的にヒストリーデータをブローカーのサーバーからダウンロードします。そのため、開発者は特別手動で何かをする必要はありません。シンプルかつ確実に異なるシンボルのミリ秒単位のティックによるトレード環境を再現することが可能です。この記事では、2つのモスクワ為替先物においてスプレッドストラテジーをテストと開発を行います。

このライブラリアップデートでは、テーブルコントロール（CTableクラス）に新しいオプションが追加されます。テーブルセル内のコントロールのラインアップが拡張され、今回はテキストエディットボックスとコンボボックスが追加されます。また、このアップデートでは、実行中にMQLアプリケーションのウィンドウのイズを変更する機能も導入されています。

本稿は、異なるExpert Advisorsの自動トレーディングの分割、組立て、同期同様magic-identificationを使用したインフォメーションコーディングの疑問について考察します。本稿は、より経験を積んだトレーダー同様初心者にも興味深い内容となっています。その理由は、Expert Advisorsおよび様々な戦略の複雑なシステムの同期を実装するのに有用な垂直ポジションの疑問に取り組んでいるからです。

詳しく市場分析をせず MT4 のプラットフォームで行う首尾よく快適な取引。そんなこと、できるのでしょうか？そのような取引を実際に実装することはできますか？私はできると思います。特に自動取引では！

この記事は、ユニバーサルEAのシリーズです。このパートでは、データ処理に基づいて、オリジナルのイベント・モデルについて解説し、エンジンのストラテジーの基本クラスの構造を扱います。

本稿は AutoElliottWaveMakerのレビューを行います。 - 手動と自動の組合せの波形ラベリングを表す MetaTrader 5 におけるElliott Wave分析に対する初めての開発です wave labeling. 波形分析ツールは包括的に MQL5 で書かれており、外部 dll ライブラリはインクルードしていません。これは MQL5で洗練されたおもしろいプログラムが開発できる（するべきである）というもうひとつの証明です。

本稿では、取引クラスの不正な取引注文パラメータ値に対する制御と取引イベントの音声通知において開発を続けています。

ニューラルネットワークの実装のいくつかのタイプについては、これまで説明してきました。 これまで考慮されたネットワークでは、各ニューロンに対して同じ操作が繰り返されます。 さらに論理的な進展としては、ニューラルネットワークの学習プロセスを高速化するために、現代の技術が提供するマルチスレッドコンピューティング機能を利用することです。 可能な実装の1つは、この記事で説明しています。

本稿では、他のテキストエディタと同様に、さまざまなキーの組み合わせによってテキストを選択して選択したテキストを削除する機能を実装します。さらに、引き続きコードを最適化し、ライブラリの進化の第2段階の最終プロセスではすべてのコントロールが別々の画像（キャンバス）としてレンダリングされるため、これに向かってクラスを準備します。

今日では、ナビゲーター、音声検索、翻訳ツールがよく使用され、音声アシスタントは人間の生活において重要な役割を果たしています。本稿では、さまざまな取引イベント、市場の状態、取引シグナルによって生成されるシグナルに対するシンプルでユーザフレンドリーな音声通知システムの開発を試みます。

自動化は、そのスケジュールを制御できなければ意味がありません。1日24時間働く効率的な労働者はいません。しかし、多くの人は、自動化されたシステムは24時間稼働するべきだと考えています。しかし、EAの稼働時間範囲を設定する手段を持つことは常に良いことです。この記事では、このような時間範囲を適切に設定する方法を検討します。

本稿は、理論的統計的分布に連携するクラスについて述べた拙著『MQL5 における投擲的可能性』の続編です。われわれには理論的基盤があるので、現実のデータ設定に進み、こ基盤を情報的に利用していきたいと思います。

前のグラフィカルインターフェイス第八部では静的およびドロップダウンカレンダー要素に焦点が当てられました。この第2章は、グラフィカルインタフェースを作成するために使用されるすべての完全なライブラリーに含まれているツリービューという均等に複雑な要素に焦点を当てます。本稿で実装されるツリービューは複数の柔軟な設定とモードを含み、ニーズに合わせてコントロール要素を調整することができます。

この記事では、クロスプラットフォームのEAについて扱っています。主にクラス CExpertAdvisor と CExpertAdvisors は、この記事で説明した他のすべてのコンポーネントのコンテナとして機能します。