MQL4とMQL5のプログラム記事

本稿では、複合グラフィカルオブジェクトを作成するための機能の開発を始めます。 ライブラリが複合グラフィカルオブジェクトの作成をサポートし、それらのオブジェクトが任意の接続階層を持つことができるようになります。このようなオブジェクトの後続の実装に必要なすべてのクラスを準備します。

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。

関数はどのプログラミング言語においても重要なものです。関数は、開発者が同じことを繰り返さないことを意味するDRY (Do not Repeat Yourself)の概念を適用するのに役立つなどの多くのメリットを提供します。この記事では、関数に関する詳細情報と、物事を複雑にすることなく取引システムを強化するために、あらゆるシステムで使用または呼び出しできる簡単なアプリケーションを作成して、MQL5で独自の関数を作成する方法について説明します。

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。

本稿では、もっともシンプルなトレーディングシステムのアルゴリズム実装を分析し、バックテストの最適化結果を表形式で html ファイルに記録する方法を紹介します。本稿はトレーダーおよび EA プログラマ―の初心者に有用なものです。

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。

本稿は MQL5 クックブックシリーズの始まりです。プログラミングの最初の一歩を踏み出そうとしている方が徐々に新しい言語の知識を得ることができるようにシンプルな例を使って始めます。私自身、とても困難だったと言える最初にトレードシステムを設計しプログラムする上での努力を覚えています。それが私の人生で最初のプログラム言語だったという事実があります。それでも思ったより簡単であることが判り、かなり複雑なプログラムを作成できるまで数か月しかかかりませんでした。

本稿は、インタラクティブな"サンドボックス"について書かれています。エクセルファイルが、ランダム化したエキスパートアドバイザーのバックテストデータをシュミレートします。読者の皆さんは、これを使えば、初期状態のMetaTraderが提供するEAパフォーマンスのメトリックスを探求する手助けとなり、より多くのことを理解できるようになります。本稿の文書はこの経験則を通じユーザーの皆さんに理解してもらえるように書かれています。

本稿では、ビジュアルトレーディングのためにインディケータの情報値を増やすことの意味についていくらか説明します。私はインディケータを構築するために別のタイムフレームからのデータを使用するトリコロールインディケータの実行を分析してし、記事"Effective Averaging Algorithms with Minimal Lag: Use in Indicators"で述べられているインディケータのライブラリについても詳しく説明します。

本稿では、コメントを基に MQL4 コード内のエラーを検索する方法について説明します。この方法は、ほどほどに大きなコード内のエラーによって生じるコンパイル中に問題が発生する場合に便利であることが判ります。

本稿は『オペレーションシステム関数やその他プログラム作成手法を使用してMQL4 プログラムの機能を広げる』がテーマです。1つのソーステンプレートを基に複数のターミナルコピーを同期するタスクを実装するプログラムシステム例について説明します。

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。

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。

応用統計学の主な問題は受け入れる統計仮説の問題ですそれはながらく解決不可能と考えられていました。しかし、固有座標法の登場により状況は一変しました。それはシグナルの構造学にとってすぐれた力強いツールであり、近代的な応用統計学手法を用いることで、可能なこと以上のものを見極めることができるようになります。本稿はこの手法の実践的使用に着目し、MQL5によるプログラムの説明をします。また Hilhorst と Schehrによって紹介される分布例を交えて関数同定の問題も取り上げます。

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。

0.1ロットに基づく戦略の結果のテストの最初のデモは、フォーラムでは事実上標準になっています。プロからは「そこまで悪くない」というコメントを得て、初心者は「0.1」のテストが堅実な結果をもたらすと考え、肯定的な数学的予想が自動的にポジティブな結果を提供すると考え、攻撃的な資産管理を導入しようとしますl。どのような結果が得られるのか見てみましょう。それとともに、とてもためになるいくつかの人工的なバランスグラフを実行してみます。

前の記事では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。第4部では、口座の取引イベントの追跡をテストしました。本稿では、取引イベントクラスを開発してイベントコレクションに配置します。そこからは、これらはエンジンライブラリの基本オブジェクトとコントロールプログラムチャートに送信されます。

トレーディングシステムの開発者は、エキスパートアドバイザーを必要とするトレーダーに彼らのサービスをマーケティングする必要はありません - 彼らが探してくれるのです。すでに、何千ものトレーダーがMQL5のフリーランス開発者に注文を頼み、MQL5.comにて作業に支払いを行っています。４年間、このサービスは10000以上もの仕事に対して累計3000人のトレーダーが支払えるようにしてきました。そして、トレーダーと開発者の活動は常に拡大しています。

この記事は、Meta Trader 5を使用したトレード予想の投稿に関する完成されたソリューションについて紹介することを目的としています。様々なアイディアをカバーしており、Meta Traderにおける記述文を投稿する専門サイトを使用することから、Webプログラミングなしで視覚的にWebサイトを構築したり、分析者を読者がフォローすることができるSNSサービスとの統合まで行うことができます。ここで紹介されているソリューションは、完全無料提供されており、eメールやftpサービスの基礎的な知識を持っている人なら誰でもセットアップすることが可能です。専門的なホスティング技術や、トレーディング予想サービスと同様のものを使用することができ、全く障害がありません。

この記事では、MetaTraderや外部アプリケーションでのオブジェクトの暗号化/復号化について考えてみます。 今回の目的は、同じ初期データで同じ結果が得られる条件を決めることです。

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。

この記事は、視覚的トレーディングのための機能を提供するDrag Trader Libraryについて紹介します。このライブラリは、簡単にどのようなエキスパートアドバイザーに仮想的に統合することができます。あなたのエキスパートが、ほんの数行のコードを書き加えるだけで、苦労なく自動トレーディング、インフォメーションシステムに変わります。

本稿では BookEvent－マーケットデプスイベントの深さとその処理原則について考察します。「マーケットデプス」を処理するMQL プログラムが例となります。それはオブジェクト指向のアプローチで書かれています。処理結果はパネルとして、またマーケットデプスのレベルとして画面に表示されます。

レンダーテーブルにデータソート、列と行の数の管理、コントロールを配置するためのテーブルのセルタイプの設定といった新しい機能を追加し続けます。

この記事では、多次元データ(OLAP)のオンライン分析のフレームワークを作成する方法、およびMQLで実装する方法、およびトレード口座ヒストリー処理の例を使用してMetaTrader環境でそのような分析を適用する方法について説明します。

この記事では、既製のEAの形で一連の取引機能を提供します。この方法では、指標を追加して入力を変更するだけで、複数の取引ストラテジーを取得できます。

再クオートは多くの Expert Advisors にとって災難です。とりわけトレードへのエンター／エグジット条件の感度が高い場合は。本稿では再クオートについての EA 安定性を確認する方法を提供します。

履歴データに基づく最適化を使用してパラメータを選択する場合、真に安定したアルゴリズムを取得することは不可能です。安定したアルゴリズムは、常時、どんな取引商品で作業していても、必要なパラメータを認識している必要があります。予測や推測ではなく、確実に知っているべきです。