MQL4とMQL5のプログラム記事

初めての人にはどんな新しいテーマも複雑で学ぶのが難しいように見えます。知っているテーマはシンプルでわかりやすく感じます。しかし、だれもが母国語さえも最初から勉強しなければならないことを単に忘れがちです。自分のトレーディングストラテジーを策定する上で幅広い可能性を提供するMQL5プログラミング言語でもそれは同じです。- 基本的な考えを最もシンプルな例から学びましょう。本記事ではテクニカルインディケーター とMetaTrader 5 クライアントターミナルの相互作用をシンプルなカスタムインディケーター SMAの例を用いて考えます。

本稿は複数のエキスパートアドバイザーを１つのMT4ターミナルで稼働する際に、相互干渉する問題に取り組んでいます。エキスパートアドバイザーが、”別の”ポジション（手動か他のエキスパートアドバイザーがオープンしたポジション）を修正したりクローズしたりしないように、”固有の”オーダーのみを管理するよう”教える”ようにします。本稿はMQL4のターミナルとプログラミングに関する基本スキルをお持ちのユーザー様向けに書かれています。

読者の皆さんこんにちは！この記事では、Expert Advisorsの作成やインディケーターの使い方などの基本的なコツを簡単に素早く掴めるように説明していきたいと思います。初心者対象で難しいサンプルの紹介は行いません。

この記事では、オープンポジションや指値注文の様々な管理方法を紹介し、エキスパートアドバイザの作成の簡素化について記述しています。

MQLプログラミング言語の新バージョンでは、 インディケーター扱いアプローチが変化しただけでなく、インディケーター作成の新しい方法があります。さらに、 インディケーターバッファーの取り組みがより柔軟になり、今では希望のインデックス方向を指定し、好きなだけインディケーター値を入手できます。本記事ではインディケーター呼び出しとインディケーターバッファーからのデータ検索の基本方法を 説明します。

この記事では、シグナルプロバイダのパフォーマンス評価について説明します。 従来のアプローチとは若干異なる角度からシグナルトレードの結果を強調する追加項目を提供します。 適切な管理と完全トレードの概念について説明します。 また、得られた結果を用いて、最適な選択にこだわるとともに、複数のシグナルのポートフォリオをします。

ZigZag タイプのインディケータを描くかなりユニバーサルな方法を提案します。この方法にはすでに説明されているZigZag のかなりの部分を含み、この方法で比較的簡単にZigZag を作成することができます。

チャートに添付されるインディケータデータにアクセルする、次のようなプロパティを有する環境を作成したいと思います。：データコピーをしない。利用可能なメソッドを使用する必要がある場合、そのコードについて最小の修正だけ行う。必要な場合MQLコードの使用が好ましいと思います。（もちろんDLLを使う必要がありますが、C++コードのストリングをいくらか使うだけです。）本稿ではMetaTraderターミナルにプログラム環境を開発する簡単な手法について述べます。それにより、他のMQLプログラム からインディケータ バッファにアクセスする手段を得ることができます。

この記事では、価格変動の速度と傾向に基づいたトレードアイディアについて紹介しています。検証する戦略の持続性を明らかにする目的で、取引エキスパートアドバイザのテストとして、MQL4言語でトレードアイディアの形式化が行われます。また、チェックや研究、最適化をすることによって、記事に書かれている例の最も良いパラメータが明確になります。

本稿は、良いタイミングのエントリーをするためのプライスアクションとサポート・レジスタンスレベル（ライン）の観察について書かれています。トレードのセットアップ（エントリー条件）のために、この二つを上手く組み合わせたトレードシステムは何なのか、考えていきます。MQL４のコードには、これらのトレード・コンセプトに基づいたEAに利用されているものがあります。

この記事では、「インジケーターの開発を依頼するための要件定義を作成する方法」の記事で書いた課題例のうちの1つである、ZigZagインジケーターの作成をデモンストレーションします。インジケーターは、オシレーターによって決められる極値に基づいて作成されます。インジケーターには、WPR、CCI、Chaikin、RSI、Stochastic Oscillatorの５つのオシレーターの中から1つを選んで使用することができます。

本稿はMQL4 および MQL5 を使用して「フラクタル」インディケータを基にしたトレンドラインのプロット自動化について説明します。本稿では 2 言語に対するソリューションの比較展望が提示されています。トレンドラインは既知の2つの最終フラクタルを利用してプロットされます。

本稿では、一般的なプログラムエラーについて考察します。それは MQL4 プログラムでdouble の数字を処理するときに発生するものです。

この記事はレンジ期間のトレードにおける利点および欠点について調査します。 この記事で作成およびテストされた10の戦略は、チャネル内の価格変動の追跡に基づいています。 各戦略は、ダマシの相場参入シグナルを回避することを目的としたフィルタリング機構を備えています。

ZUP インジケータープラットフォームでは、既に設定されている複数の既知のパターンを検索できます。 これらのパラメータは、要件に合わせて編集できます。 また、ZUP グラフィカルインターフェイスを使用して新しいパターンを作成し、そのパラメータをファイルに保存することもできます。 その後、 新しいパターンがチャート上で見つけることができるかどうか、すぐにチェックすることができます。

自己組織化機能マップ（Kohonenマップ）の最も興味深い特徴に一つとして、データを監視することなく分類するという点です。基礎的な形式では、入力データの類似マップを作成します。SOMマップは、高次元のデータの分類とビジュアル化のために使用することができます。この記事では、Kohnenマップのいくつかの簡単な使用方法を紹介します。

本稿は高度なZigZag インディケータ作成の可能性を検証します。ノードを特定する考え方はエンベロープインディケータの使用に基づいています。連続したエンベロープに対する入力パラメータの特定の組合せを見つけることができ、そこでは ZigZag ノードはすべてエンベロープバンドの範囲 内にあると考えられます。結果的に新規ノードの座標を予測しようとすることができるのです。

7種類の移動平均（MA）が検討されており、それに対応する取引戦略が開発されています。単一の取引戦略における様々なMAのテストと比較が行われ、与えられた移動平均の適用の比較パフォーマンス特性が提供されています。

価格トレンドは、金融銘柄チャートで観察できる価格チャネルを形成します。現在のチャネルのブレイクアウトは、強いトレンド反転シグナルの1つです。本稿では、そのようなシグナルを見つける手順を自動化し、チャネルブレイクアウトパターンを取引戦略の作成に使用できるかどうかを確認する方法を提案します。

本稿は、みなさんのコードに複数のニューラルネットワークを取り入れて無料の人工ニューラルネットワークライブラリ（FANN）を活用し、MQL4 コードでニューラルネットワークを簡単に利用する方法をお見せします。

この記事では、ビル・ウィリアムズの取引システムや、このシステムパターンをチャート上で発見しマーキングする為に開発されたMQL5モジュールの使用方法、見つけたパターンでの自動売買の原則、また様々な取引銘柄でのテスト結果を公開しています。

この記事は、MT4取引プラットフォームのテスターでの、EAのテストと最適化のプロセスについて書いています。こういった類のデータの必要性と需要を過小評価することはできません。多くのフォーラムの新規ユーザには、EAを使う時に何をどうするべきか想像することが難しいものです。この記事は、彼らにもう少しだけプロフェッショナルなアプローチができるようになる可能性を与えます。

本稿では、MetaTrader 4 クライアントターミナルのプログラムフォルダの内容を説明します。本稿は、クライアントターミナル操作の詳細をすでに理解し始めた方に有用です。

われわれはシグナルサービスを強化し、メカニズムを改良し、新しい関数を追加し、欠陥を修正し続けています。2012年の MetaTrader シグナルサービスと現在の MetaTrader シグナルサービスはまったく異なる2つのサービスのようなものです。現在、特定バージョンの MetaTrader クライアントターミナルをサポートするサーバーのネットワークで構成される仮想ホスティングクラウドサービスを導入中です。

みなさんは登録したばかりで、おそらく「メッセージに写真を挿入する方法は？」、「MQL5 のソースコードをフォーマットする方法は？」、「個人のメッセージはどこに保存されるの？」などという疑問があることでしょう。またそのほかにも数多くの質問があるかもしれません。本稿では MQL5.communityに慣れていただくための実践的な情報を準備し、利用可能な機能を最大限に活用していただけるようにします。

MQL5プログラムの脂溶性は、たくさんの機能と、洗練されたGUIによって決定されます。ビジュアルによる理解は時折早くて安定した処理よりも重要なことがあります。こちらで標準ライブラリクラスを基盤にディスプレイパネルを毒で作成するためのステップごとの手順を紹介します。

この記事では、『ニューラルネットワークを利用しつつ、履歴データ上でコンピュータを使って取引戦略を作り上げることは可能か？』という問いについての答えを与えます。

本稿は HTTP リクエストを介することでインターネットに連携する原理、および仲介サーバーを用いた端末間でのデータ交換について述べます。MQL5 環境でインターネットリソースと連携するためのMqlNet ライブラリクラスについて述べます。異なる仲介会社からの価格をモニターし、ターミナルを終了 することなく他のトレーダーとメッセージ交換をし、インターネットで情報検索をする。これらは例に過ぎませんが、本稿で検討します。

この記事は、読者に短期間の時系列分析にて使用される指数平滑法モデルに馴染みを持ってもらうことを目的としています。加えて、最適化や予測結果の評価に関連する問題も扱い、スクリプトやインジケーターのいくつかの例を提供します。この記事は、指数平滑法モデルに基づいた予測の原則の初歩の知識として役に立つと思います。

グラフィカルパターンを使った自動トレード戦略には、極値を検索する機能が必要です。既存のツールは、必ずしもこのような機能がありません。この記事で説明されているアルゴリズムは、チャート上のすべての極値を検出できます。ここで説明するツールは、トレンドやレンジに効率的です。得られた結果は選択した期間によって強く影響を受けず、指定したスケールでのみ定義されています。

2011年初頭、 MQL5 ウィザードの第一版を発売しました。この新しいアプリケーションはトレーディングロボットを自動で作成する便利なツールを提供します。MetaTrader 5 ユーザーはだれでも、MQL5でプログラミングする方法を知らなくても独自のExpert Advisor を作成することができるのです。

この記事では、10のトレンドのテスト結果と比較分析の概要を説明します。 得られた結果に基づいて、トレンドの妥当性、メリット、デメリットについて一般的な結論を導きます。

本稿は第一にすでに言語を学習したがまだプログラム開発を完全にはマスターしていないプログラマーを対象としています。本稿ではいくつかデバッグテクニックを提供し、著者やその他多くのプログラマーの経験を紹介します。

この記事では、MetaTrader5 プラットフォームのトレードシグナルの分析に専念し、購読者アカウントでのトレードオペレーションの自動実行が可能になります。 また、この記事では、潜在的に有望なトレードシグナルを検索するツールを開発し、ターミナルから直接行います。

本稿は通知機能の設定をする例を紹介しながら補助DLLライブラリを経由してメタトレーダーユーザーのインターフェイスを使うことについて書かれています。ライブラリソースコードとスクリプトのサンプルを添付しています。

バギングを使用するランダムフォレスト（RF）は最も強力な機械学習方法の1つですが、グラジエントブースティングには若干劣ります。本稿では、市場との相互作用から得られた経験に基づいて意思決定を行う自己学習型取引システムの開発を試みます。

この記事では、トーマス・デマーク方式によって発見されたTDポイントとTDラインを扱います。この方法については、実用的な使い方が明らかにされています。それに加えて、3つの指標とトーマスデマーク方式の概念を使用して、2つのエキスパートアドバイザーの書き込み処理を行います。

最大級のアルゴリズム取引既成アプリストアでは13,970件の製品があります。これには4,800件のロボット、6,500件の指標、2,400件のユーティリティその他のソルーションが含まれます。半分以上のアプリケーション (6,000) はレンタルもできます。全製品の4分の1(3,800)は無料でダウンロードできます。

本稿では、再起動せずオンザフライで MQL4 プログラムの外部パラメータを変更する方法について説明します。