MQL4とMQL5のプログラム記事

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取引戦略をプログラミングするためのMQL5言語を、ほとんどがコミュニティメンバーによって書かれた数多くの公開記事で学びます。記事は統合、テスター、取引戦略等のカテゴリに分けられていて、プログラミングに関連する疑問への解答を素早く見つけることができます。

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パターンと例(第I部): マルチトップ
パターンと例(第I部): マルチトップ

パターンと例(第I部): マルチトップ

これは、アルゴリズム取引の枠組みにおける反転パターンに関連する連載の最初の記事です。まず、最も興味深いパターンファミリーから始めます。これは、ダブルトップパターンとダブルボトムパターンに由来するものです。
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PythonとMQL5を使用した取引戦略の自動パラメータ最適化

PythonとMQL5を使用した取引戦略の自動パラメータ最適化

取引戦略とパラメータを自己最適化するアルゴリズムには、いくつかの種類があります。これらのアルゴリズムは、過去と現在の市場データに基づいて取引戦略を自動的に改善するために使用されます。この記事では、そのうちの1つをpythonとMQL5の例で見ていきます。
MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール:ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー
MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール:ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー

MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール:ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー

この記事は、リモートプロシージャコールを可能にするMQL5-RPCフレームワークを紹介します。XML-RPCの基礎から始め、MQL5の実装、そして、二つの実例を紹介します。最初の例は、外部のウェブサービスを使用するというもので、二つ目は、XML-RPC ATC 2011 Analyzerサービスのクライアントの例です。もし、ATC 2011からの異なる統計の実装や分析方法に興味のある場合、この記事はうってつけだと思います。
夜間の取引はどれ程信頼性があるか?
夜間の取引はどれ程信頼性があるか?

夜間の取引はどれ程信頼性があるか?

この記事では、クロスペアの夜間取引の特徴について明らかにしていきたいと思います。どこから利益は生まれ、なぜ深刻な損失が発生することがあるのかを説明していきます。夜間取引の為に開発されたエキスパートアドバイザの例を引用しています。この戦略に基づく取引経験についてお話していきます。
もっとも活発な MQL5.コミュニティメンバーは  iPhonesを勝ち取りました!
もっとも活発な MQL5.コミュニティメンバーは  iPhonesを勝ち取りました!

もっとも活発な MQL5.コミュニティメンバーは iPhonesを勝ち取りました!

もっともすぐれた MQL5.com 参加者に報酬を与えることを決めてからコミュニティの発展に貢献する参加者各位を決定する主要な基準を選んできました。その結果、ウェブサイトに多くの記事を掲載された以下のチャンピオンを得ました。 - investeo (11 件) 、victorg (10 件)、そして『コードベース』にプログラムを投稿され – GODZILLA (340 件)、Integer (61 件) 、 abolk (21 件)です。
同事線の例で示されているローソク足パターン認識の改善
同事線の例で示されているローソク足パターン認識の改善

同事線の例で示されているローソク足パターン認識の改善

通常より多くのローソク足パターンを見つけるにはどうしたらよいでしょうか。ローソク足パターンの単純さの背後には、深刻な欠点もあります。これは、最新の取引自動化ツールの大幅に強化された機能を使用することで解消できます。
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MQLアプリケーションでのCCanvasクラスの使用

MQLアプリケーションでのCCanvasクラスの使用

この記事では、MQLアプリケーションでのCCanvasクラスの使用について検討します。理論には、CCanvasの基本を完全に理解するための詳細な説明と例が付属しています。
2013 年第一四半期 MQL5マーケット実績
2013 年第一四半期 MQL5マーケット実績

2013 年第一四半期 MQL5マーケット実績

設立以来、トレーディングロボットおよびテクニカルインディケータのストアである MQL5 「マーケット」はすでに580件のプロダクツを発表した250名以上の開発者を魅了してきました。2013 年第一四半期は自分のプロダクツを販売することでよい収益を上げることのできた 一部の MQL5 「マーケット」販売者にとってひじょうな成功の時期となりました。
グラフィカルインタフェース IV:情報インターフェース要素(チャプター1)
グラフィカルインタフェース IV:情報インターフェース要素(チャプター1)

グラフィカルインタフェース IV:情報インターフェース要素(チャプター1)

開発の現段階では、グラフィカルインタフェース作成のライブラリは、フォームとそれに取り付けることができるいくつかのコントロールを含んでいます。今後の記事の1つがマルチウィンドウモードについてになることは、以前に言及されました。そのための準備が整ったので、それは次の章で対処します。この章では、ステータスバーとツールチップ情報インタフェース要素を作成するためのクラスを作成します。
取引のための組合せ論と確率論(第III部): 初めての数学モデル
取引のための組合せ論と確率論(第III部): 初めての数学モデル

取引のための組合せ論と確率論(第III部): 初めての数学モデル

前に説明したトピックの論理的な続きは、取引タスクのための多機能数学モデルの開発です。本稿では、フラクタルを記述する最初の数学モデルの開発に関連するプロセス全体を最初から説明します。このモデルは重要な構成要素になるもので、多機能で普遍的である必要があります。それは、このアイデアをさらに発展させるための理論的基礎を構築します。
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回帰指標を用いたONNXモデルの評価

回帰指標を用いたONNXモデルの評価

回帰とは、ラベル付けされていない例から実際の値を予測するタスクのことです。いわゆる回帰メトリクスは、回帰モデルの予測精度を評価するために使用されます。
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データサイエンスと機械学習(第10回):リッジ回帰

データサイエンスと機械学習(第10回):リッジ回帰

リッジ回帰は、モデルの複雑さを軽減し、単純な線形回帰に起因する過学習を防ぐためのシンプルな手法です。
MQL5クックブック:カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略ストレステストe
MQL5クックブック:カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略ストレステストe

MQL5クックブック:カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略ストレステストe

この記事では、カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略のストレステストへのアプローチを検討します。 このため、カスタムシンボルクラスを作成します。 このクラスは、サードパーティのソースからティックデータを受信するため、シンボルプロパティを変更するために使用します。 タスクの結果に基づいて、トレード条件を変更するためのオプションを検討し、その下でトレード戦略をテストします。
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ニューラルネットワークが簡単に(第17部):次元削減

ニューラルネットワークが簡単に(第17部):次元削減

今回は、人工知能モデルについて引き続き説明します。具体的には、教師なし学習アルゴリズムについて学びます。クラスタリングアルゴリズムの1つについては既に説明しました。今回は、次元削減に関連する問題を解決する方法のバリエーションを紹介します。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第44回):ATR (Average True Range)テクニカル指標

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第44回):ATR (Average True Range)テクニカル指標

ATRオシレーターは、特に外国為替市場において、ボラティリティの代理として機能する非常に人気のあるインジケーターです。これは、特にボリュームデータが不足している市場で広く活用されています。以前のインジケーターと同様に、パターンに基づいて分析をおこない、MQL5ウィザードライブラリのクラスとアセンブリを活用して、戦略およびテストレポートを共有します。
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MQL5の統合:Python

MQL5の統合:Python

Pythonは、特に金融、データサイエンス、人工知能、機械学習の分野で多くの特徴を持つ、よく知られた人気のプログラミング言語です。また、Pythonは取引にも有効な強力なツールです。MQL5では、この強力な言語を統合して使用することで、目的を効果的に達成することができます。本記事では、Pythonの基本的な情報を学んだ後、MQL5でPythonを統合して使用する方法を紹介します。
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母集団最適化アルゴリズム:コウモリアルゴリズム(BA)

母集団最適化アルゴリズム:コウモリアルゴリズム(BA)

今回は、滑らかな関数に対して良好な収束性を示すコウモリアルゴリズム(BA)について考えてみることにします。
CCIによる取引システムの設計方法を学ぶ
CCIによる取引システムの設計方法を学ぶ

CCIによる取引システムの設計方法を学ぶ

今回は、取引システムの設計方法を学ぶ連載の新しい記事として、CCI(商品チャンネル指数、Commodities Channel Index)を紹介し、その詳細を説明し、この指標に基づいた取引システムの作り方を紹介します。
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PrintFormat()を調べてすぐ使える例を適用する

PrintFormat()を調べてすぐ使える例を適用する

この記事は、初心者にも経験豊富な開発者にも役立つでしょう。PrintFormat()関数について調べ、文字列フォーマットの例を分析し、ターミナルのログに様々な情報を表示するためのテンプレートを書きます。
市場分析のための実践的なデーターベースの活用
市場分析のための実践的なデーターベースの活用

市場分析のための実践的なデーターベースの活用

データを扱うことは、現代のソフトウェアのメインの業務となっています。これは、スタンドアロン系、ネットワーク系のアプリ双方において言えることです。この問題を解決するために、特別なソフトウェアが開発されました。それは、データベース管理システム(DBMS)です。コンピューター内ストレージや、その処理においてデータを整理し、構築します。トレーディングにおいて、多くの分析はデータベースを使用しません。しかし、ソリューションがより便利になる必要のある業務があります。この記事では、クライアントサーバー、ファイルサーバー構造の両方において、データベースからデータをロードし、保存できるインジケーターの例を紹介します。
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古いトレンドトレーディング戦略の再検討:2つのストキャスティクス、MAとフィボナッチ

古いトレンドトレーディング戦略の再検討:2つのストキャスティクス、MAとフィボナッチ

古い取引戦略。この記事では、純粋にテクニカルな方法でトレンドをフォローするための戦略の1つを紹介します。これは純粋なテクニカル戦略で、シグナルとターゲットを出すためにいくつかのテクニカル指標とツールを使用します。戦略の構成要素は次の通りです。14期間のストキャスティクス、5期間のストキャスティクス、200期間の移動平均線、フィボナッチ予測ツール(目標設定用)。
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MQL5のALGLIB数値解析ライブラリ

MQL5のALGLIB数値解析ライブラリ

この記事では、ALGLIB3.19数値分析ライブラリ、その応用、金融データ分析の効率を向上させる新しいアルゴリズムについて簡単に説明します。
デイトレーディングの時間変換の原則
デイトレーディングの時間変換の原則

デイトレーディングの時間変換の原則

この記事は、価格フローを取得するためのオペレーション時間のコンセプトについて記載しています。この時間変換を考慮し、変更される移動平均のコードも含んでいます。
市場変動およびその予測の統計分析
市場変動およびその予測の統計分析

市場変動およびその予測の統計分析

本稿はマーケティングに対する統計的アプローチの大きく開かれた機会について考えます。残念ながら、初心者トレーダーはわざと統計のじつにすばらしい科学を利用しそびれてしまいます。同時に、それは市場分析時、無意識に利用する唯一のものです。また、統計は数多くの疑問に対する答えを提供してくれます。
デルタインジケータの例によるボリュームコントロールを特徴とする株式インジケータの開発
デルタインジケータの例によるボリュームコントロールを特徴とする株式インジケータの開発

デルタインジケータの例によるボリュームコントロールを特徴とする株式インジケータの開発

この記事では、CopyTicks() および CopyTicksRange() 関数を使用して、実際のボリュームに基づいた株価インジケータを開発するアルゴリズムを扱います。 このようなインジケータの開発については、リアルタイムでの操作とストラテジーテスターにおける細かい側面も説明されています。
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パラボリックSARによる取引システムの設計方法を学ぶ

パラボリックSARによる取引システムの設計方法を学ぶ

最も人気のある指標を使用して取引システムを設計する方法についての連載を続けます。この記事では、パラボリックSAR指標について詳しく説明し、いくつかの簡単な戦略を使用してMetaTrader 5で使用する取引システムを設計する方法を学びます。
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MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方(第3回):銘柄名のプレフィックスおよび/またはサフィックスと取引時間セッションを追加しました

MQL5を使ったシンプルな多通貨エキスパートアドバイザーの作り方(第3回):銘柄名のプレフィックスおよび/またはサフィックスと取引時間セッションを追加しました

数人のトレーダー仲間から、プレフィックスやサフィックスを持つ銘柄名を持つブローカーでこの多通貨EAを使用する方法、およびこの多通貨EAで取引タイムゾーンや取引タイムセッションを実装する方法についてメールやコメントをいただきました。
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MQL5でパラボリックSARと単純移動平均(SMA)を使用した高速取引戦略アルゴリズムを実装する

MQL5でパラボリックSARと単純移動平均(SMA)を使用した高速取引戦略アルゴリズムを実装する

この記事では、パラボリックSARと単純移動平均(SMA)インジケーターを活用し、応答性の高い取引戦略を構築する高速取引型エキスパートアドバイザー(EA)をMQL5で開発します。インジケーターの使用方法、シグナルの生成、テストおよび最適化プロセスなど、戦略の実装について詳しく解説します。
売買ロボット物語:余計なものがない方がいい?
売買ロボット物語:余計なものがない方がいい?

売買ロボット物語:余計なものがない方がいい?

2年前『最後の聖戦』でひじょうに興味深い、しかし現在広く使用されていないマーケット情報表示方法-ポイント&フィギュアチャート を再検討しました。ここで私はみなさんにポイント&フィギュアチャートで検出されるパターンに基づく売買ロボットを書いてみることを提案します。
なぜ2014年8月1日までに、MetaTrader 4を最新のビルドにアップデートする必要があるのでしょうか?
なぜ2014年8月1日までに、MetaTrader 4を最新のビルドにアップデートする必要があるのでしょうか?

なぜ2014年8月1日までに、MetaTrader 4を最新のビルドにアップデートする必要があるのでしょうか?

2014年8月1日から、MetaTrader 4デスクトップターミナルのビルド600以前のバージョンはサポートを終了します。しかし、多くのトレーダーは、お馴染みの古いバージョンを使い続けていて、更新されたプラットフォームの性能について知りません。私たちはその開発に尽力し、トレーダーと共に更に先へ進み、古いビルドから脱却したいと思っています。この記事では、新しいMetaTrader 4の長所についてご紹介したいと思います。
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時系列マイニング用データラベル(第3回):ラベルデータの利用例

時系列マイニング用データラベル(第3回):ラベルデータの利用例

この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、いくつかの時系列のラベル付け方法を紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
トレード戦略の統計的実行
トレード戦略の統計的実行

トレード戦略の統計的実行

望まない価格動向からオープンなポジティブスワップポジションを統計的に保護するアルゴリズム。本稿は、オープンポジションの方向とは逆に動く価格の潜在的リスクを補うことができるキャリートレード保護戦略のバリアントを取り上げています。
MetaTrader 4 クライアントターミナルの秘密:アラートシステム
MetaTrader 4 クライアントターミナルの秘密:アラートシステム

MetaTrader 4 クライアントターミナルの秘密:アラートシステム

ターミナルや自分のアカウントで何が起こっているのかモニターを絶えず見なくても気づく方法システムイベント、カスタムイベント、wave および実行可能ファイル、電子メッセージ、SMTP サーバーアクセスの設定、パブリケーション、FTP サーバーアクセスの設定。
MetaTrader用の高度なEAコンストラクター - BotBrains.app
MetaTrader用の高度なEAコンストラクター - BotBrains.app

MetaTrader用の高度なEAコンストラクター - BotBrains.app

この記事では、自動売買ロボットのためのノーコード開発プラットフォームであるBotBrains.appの機能を紹介します。自動売買ロボットを作成するために、コードを書く必要はありません。必要なブロックをスキームにドラッグアンドドロップし、パラメータを設定して、それらの間の接続を確立するだけです。
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初心者からプロまでMQL5をマスターする(第2回):基本的なデータ型と変数の使用

初心者からプロまでMQL5をマスターする(第2回):基本的なデータ型と変数の使用

初心者向け連載の続きです。この記事では、定数や変数を作成する方法、日付や色、その他の便利なデータを書き込む方法を見ていきます。曜日や線のスタイル(実線、点線など)を列挙する方法も学びます。変数と式はプログラミングの基本です。これらは99%のプログラムに間違いなく存在するので、理解することは非常に重要です。したがって、この記事はとてもプログラミング初心者の役に立つでしょう。必要なプログラミング知識レベル:前回の記事(冒頭のリンク参照)の範囲内で、ごく基本的なものです。
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ニューラルネットワークが簡単に(第27部):DQN (Deep Q-Learning)

ニューラルネットワークが簡単に(第27部):DQN (Deep Q-Learning)

強化学習の研究を続けます。今回は、「Deep Q-Learning」という手法に触れてみましょう。この手法を用いることで、DeepMindチームはアタリ社のコンピューターゲームのプレイで人間を凌駕するモデルを作成することができました。取引上の問題を解決するための技術の可能性を評価するのに役立つと思います。
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ニューラルネットワークが簡単に(第83回):「Conformer」Spatio-Temporal Continuous Attention Transformerアルゴリズム

ニューラルネットワークが簡単に(第83回):「Conformer」Spatio-Temporal Continuous Attention Transformerアルゴリズム

この記事では、天気予報を目的に開発されたConformerアルゴリズムについて紹介します。天気の変動性や予測の難しさは、金融市場の動きとしばしば比較されます。Conformerは、Attentionモデルと常微分方程式の利点を組み合わせた高度な手法です。
スペクトラム分析の構築
スペクトラム分析の構築

スペクトラム分析の構築

本稿は、MQL5言語のグラフィカルオブジェクト使用が可能なバリアントを知っていただくのが目的です。それはグラフィカルオブジェクトを使用し、シンプルなスペクトラム分析を管理するパネルの実装を行うインディケータを分析します。読者のみなさんには本稿をとおしてMQL5の基本を知っていただきたいと思います。
MQL5 クックブック:MetaTrader 5 ストラレジーテスタでの position プロパティ分析
MQL5 クックブック:MetaTrader 5 ストラレジーテスタでの position プロパティ分析

MQL5 クックブック:MetaTrader 5 ストラレジーテスタでの position プロパティ分析

先行記事 "MQL5 Cookbook: Position Properties on the Custom Info Panel"の Expert Advisor の変更バージョンを提供します。お伝えする問題の中にはバーからのデータ取得、現シンボルにおける新規バーイベント確認、ファイルに標準ライブラリのトレードクラスのインクルード、トレード処理実行用トレードシグナルおよび関数検索のための関数作成、OnTrade() 関数におけるトレードイベント決定などがあります。
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MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成する方法

MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成する方法

MetaTraderとGoogleスプレッドシートを使用して取引ジャーナルを作成しましょう。HTTP POST経由で取引データを同期し、HTTPリクエストを使用して取得する方法を学習します。最終的には、取引を効果的かつ効率的に追跡するのに役立つ取引ジャーナルが手に入ります。