MQL5とPythonで自己最適化EAを構築する
この記事では、市況に基づいて取引戦略を自律的に選択変更できるエキスパートアドバイザー(EA)を構築する方法について解説します。マルコフ連鎖の基本を学び、それがアルゴリズムトレードにどのように役立つかを探っていきます。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第67部): チャットオブジェクトクラス
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。
エリック・ナイマンの『チャネル』インディケータ
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。
ターミナル間のデータ交換にクラウドストレージサービスを使用
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。
自動で動くEAを作る(第10回):自動化(II)
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。
ニューラルネットワークが簡単に(第12回): ドロップアウト
ニューラルネットワークを研究する次のステップとして、ニューラルネットワークの訓練中に収束を高める手法を検討することをお勧めします。そのような手法はいくつかありますが、本稿では、それらの1つである「ドロップアウト」について考察します。
グラフィカルインタフェースVIII: ツリービューコントロール(チャプター2)
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。
いくつかの都市伝説の検証『アジアセッションでの取引のように、一日の取引が動く』
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。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第21部):新規受注システム(IV)
まだ完成していないものの、ようやくビジュアルなシステムが動き出します。ここでは主な変更を完成します。かなりの数になりますが、どれも必要なものばかりです。全体的にはなかなか面白いものになりそうです。
時間に基づくパターン分析への MetaTrader 4 利用
時間を基にしたパターン分析は、トレードに参入するより適した時刻または取引を完全に避けるべき時間を判断するために通貨市場で利用されます。ここでは、MetaTrader 4 を利用して、履歴市場データを分析し、自動取引システムに適用するのに便利な最適化結果を導きます。
AutoElliottWaveMaker - Elliott Wavesの半自動分析のためのMetaTrader 5ツール
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。
Lite_EXPERT2.mqh:エキスパートアドバイザー開発者のためのファンクションキット
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。
エキスパートアドバイザーが失敗する理由の分析
この記事では、通貨データの分析を示して、エキスパートアドバイザーが特定の時間領域で良好なパフォーマンスを示し他の領域でパフォーマンスが低下する理由をよりよく理解します。
運動継続モデル-チャート上での検索と実行統計
この記事では、運動継続モデルの1つをプログラムによって定義します。 この主なアイデアは、2つの波の定義です(メインと補正) 極値点については、フラクタルだけでなく、 "潜在的な " フラクタル-まだフラクタルとして形成されていない極値点を適用します。
連続ウォークフォワード最適化(パート4):最適化マネージャ(オートオプティマイザ)
この記事の主な目的は、アプリケーションとその機能を操作するメカニズムについて説明することです。 したがって、この記事は、アプリケーションの使用方法に関する説明書としても使うことができます。 アプリケーションの使用法においてありがちな落とし穴と詳細を扱っています。
クロスプラットフォームEA: CExpertAdvisor と CExpertAdvisors クラス
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。
トレーダーの作業における統計的分布の役割
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。
ニューラルネットワークが簡単に(第4回): リカレントネットワーク
これまでニューラルネットワークの勉強を続けてきました。 この記事では、ニューラルネットワークのもう一つのタイプであるリカレントネットワークについて考えてみます。 このタイプは、MetaTrader 5の取引プラットフォームで価格チャートで表現される時系列を使用するために提案されています。
MetaTrader 5 プラットフォームに新しい UI 言語を追加する方法
MetaTrader 5 プラットフォームのユーザーインターフェースは複数言語に翻訳されています。あなたの母国語がサポートされている言語に含まれていなかったとしてもご心配なく。MetaQuotes Software Corp. が全利用者に対して提供する特別な MetaTrader 5 MultiLanguage Pack ユーティリティを使用して簡単に翻訳することができるのです。本稿ではMetaTrader 5 プラットフォームに新しい ユーザーインターフェース言語を追加する方法を提示します。
合同通貨の動きのフラクタル解析
通貨はそれぞれどのうによ独立しているのでしょうか?それらの動きは協調しているのか、それとも、ある通貨の動きはその他の動きに影響しないのでしょうか?この記事は、非線形力学やフラクタル幾何学を用いたこの問題への取り組みを紹介します。
アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの実用的利用 パートI ツール
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。
連続ウォークフォワード最適化(パート5):自動オプティマイザプロジェクトの概要とGUIの作成
この記事では、MetaTrader5 ターミナルでのウォークフォワード最適化の詳細を説明します。 以前の記事では、最適化レポートを生成およびフィルタリングする方法を検討し、最適化プロセスを担当するアプリケーションの内部構造の分析を開始しました。 自動オプティマイザは C# アプリケーションとして実装され、独自のグラフィカル インターフェイスを備えています。 5番目となるこの記事では、このグラフィカルインタフェースの作成に専念します。
怠慢は、進歩またはグラフィックスとインタラクティブに作業する方法への刺激
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。
より優れたプログラマー(第02部): MQL5プログラマーとして成功するためにやめなければいけない5つのこと
この記事は、プログラミングのキャリアを向上させたい人にとって必読です。本連載は、どんなに経験が豊富な読者でも最高のプログラマーになれることを目的としています。議論されたアイデアは、MQL5プログラミングの初心者だけでなくプロにも役立ちます。
自動で動くEAを作る(第09回):自動化(I)
自動EAの作成はそれほど難しい作業ではありませんが、必要な知識がないと多くの間違いを犯す可能性があります。この記事では、ブレイクイーブンとトレーリングストップレベルを作動させるトリガーの作成からなる自動化の最初のレベルを構築する方法について見ていきます。
自己適応アルゴリズムの開発(第II部): 効率の向上
この記事では、以前に作成したアルゴリズムの柔軟性を向上させることでトピックの開発を続けます。アルゴリズムは、分析期間内のローソク足の数の増加または上昇/下降ローソク足超過率のしきい値の増加によって、より安定しました。分析のためにより大きなサンプルサイズを設定するかより高いローソク足の超過率を設定して、妥協する必要がありました。
DoEasyライブラリの時系列(第35部): バーオブジェクトと銘柄の時系列リスト
本稿は、簡単で迅速なプログラム開発のためのDoEasyライブラリの作成に関する新しいシリーズの始まりとなります。本稿では、銘柄の時系列データにアクセスして操作するためのライブラリ機能を実装します。メインおよび拡張時系列バーデータを格納するバーオブジェクトを作成し、オブジェクトの検索と並び替えを容易にするために、時系列リストにバーオブジェクトを配置します。
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第22部): 取引クラス - 基本取引クラス、制限の検証
この記事では、ライブラリベースの取引クラスの開発を開始し、最初のバージョンに取引操作を行うためのアクセス許可の初期検証を追加します。さらに、基本取引クラスの機能とコンテンツをわずかながら拡張します。
VIDYAによる取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のあるテクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学ぶ連載の新しい記事へようこそ。この新しい記事では、新しいテクニカルツールについて学び、VIDYA(Variable Index Dynamic Average、可変インデックス動的平均)テクニカル指標によって取引システムを設計する方法を学びます。
ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン(第1回):生成パターン
繰り返し発生する問題の多くを解決するためには、使用できる方法があります。これらの方法の使い方を理解すれば、ソフトウェアを効果的に作成し、DRY (Do not Repeat Yourself)の概念を適用するのに非常に役立ちます。この文脈では、デザインパターンのトピックが非常に役に立ちます。なぜなら、デザインパターンは、よく説明され、繰り返される問題に対する解決策を提供するパターンだからです。
エンベロープによる取引システムの設計方法を学ぶ
この記事では、バンドで取引する方法の1つを紹介します。今回はエンベロープについて検討し、それに基づいてストラテジーを作成するのがいかに簡単であるかを見ていきます。
取引のための組合せ論と確率論(第I部):基本
この連載では、確率論の実用的応用を見つけて、取引と価格設定のプロセスの説明を試みます。最初の記事では、組合せ論と確率の基礎を調べ、確率論の枠組みでフラクタルを適用する方法の最初の例を分析します。
非標準自動取引
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!
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第III部): 新しい水平線
本稿では、総当たり攻撃のトピックを続けます。プログラムアルゴリズムに市場分析の新しい機会を導入することで分析速度を高め、結果の品質を向上します。新しい追加により、このアプローチ内でグローバルパターンの最高品質で表示できるようになります。
市場力学をマスターする:支持&抵抗戦略エキスパートアドバイザー(EA)の作成
支持&抵抗戦略に基づく自動売買アルゴリズム開発のための包括的ガイドです。MQL5でEAを作成し、MetaTrader 5でテストするための、価格帯行動の分析からリスク管理までのあらゆる側面に関する詳細情報が含まれます。
グラフィカルインタフェース II:ライブラリのイベントハンドラの設定(チャプター3)
以前の記事には、メインメニューの構成部分を作成するためのクラスの実装が含まれています。ここで、主要な基本クラスと作成されたコントロールのクラスでイベントハンドラを細かく見ることにします。また、マウスカーソルの位置に応じたチャートの状態の管理にも特別な注意が払われます。
トランスダクション・アクティブ機械学習におけるスロープブースト
本記事では、実データを活用したアクティブな機械学習手法について考察するとともに、その長所と短所について考察していきます. おそらく、いくつかの方法が有用であるとわかるでしょうし、機械学習モデルのアーセナルにインクルードするでしょう. トランスダクションは、サポートベクターマシン(SVM)の共同発明者であるVladimir Vapnik氏が紹介しています.
カスタム指標(第1回):MQL5でシンプルなカスタム指標を開発するためのステップバイステップ入門ガイド
MQL5を使用してカスタム指標を作成する方法を紹介します。この入門記事では、シンプルなカスタム指標を構築するための基本を説明し、この興味深いトピックを初めて学ぶMQL5プログラマーのために、さまざまなカスタム指標をコーディングするための実践的なアプローチを示します。
ONNX統合の課題を克服する
ONNXは、異なるプラットフォーム間で複雑なAIコードを統合するための素晴らしいツールです。ただし、この素晴らしいツールを最大限に活用するためにはいくつかの課題に対処する必要があります。この記事では、読者が直面する可能性のある一般的な問題と、それを軽減する方法について説明します。