MQL4とMQL5のプログラム記事

開発者のほとんどは自分の書いたコードの保護を必要としています。本稿は MQL5 ソフトウェアを保護するいくつかの異なる方法を紹介します。 - MQL5 スクリプト、Expert Advisors、インディケータに対しライセンス機能を提供する手法を紹介します。パスワード保護、キージェネレータ、アカウントライセンス、時間制限判定、MQL5-RPC 呼び出しを使用するリモート保護も取り上げます。

金融市場を扱うということはまずトレード処理を意味します。ごく幼いころから、われわれは皆、何を売り、買うべきかということについて直観的考えを持っています。ですが Forex トレーディングは何か特別なものです。本稿ではいくつか用語の説明が必要な考えを取り上げます。またそういう語に対応する MQL 4 fの関数についても考察します。

The sixth part of the article about the universal Expert Advisor describes the use of the trailing stop feature. The article will guide you through how to create a custom trailing stop module using unified rules, as well as how to add it to the trading engine so that it would automatically manage positions.

ファジーロジックは、数学的論理と集合論の境界を拡張します。この記事では、マムダニ型とスゲノ型モデルを使用して、2つのファジー推論システムを説明し、ファジー理論の基本的な原則を取り扱います。MQL5FuzzyNetライブラリを使用して、これら2つのシステムに基づいてファジーモデルの実装について説明します。

本稿では、ベイズの定理に基づいた特異スペクトル解析（SSA）と重要な機械学習法の予測機能を組み合わせて、時間効率の良い取引のための推奨システムを構築するというイデオロギーと方法論について検討します。

注文修正やクローッジングのアルゴリズムの開発者は、異なるメソッドから取得された結果をどのように比較するかという不滅の悩みに苦しみます。チェックのメカニズムは、よく知られています - それは、ストラテジーテスターです。しかし、注文のオープン/クローズにおいて等しくEAを動作させるにはどうすれば良いでしょうか？この記事は、トレーリングストップやマーケットの退出のための異なるアルゴリズムの結果を比較するためのプラットフォームを数学的に維持できる注文のオープンの繰り返しを提供するツールを紹介します。

MQL5は様々なタイプのイベント (タイマーイベント、トレードイベント、カスタムイベントなど)を含め、非常に多くの革新をもたらしました。イベントを取り扱う性能で全く新しいタイプの自動・準自動の売買プログラムを作成できます。本記事ではトレードイベントを考え、トレードイベントを処理するOnTrade() 関数のコードを書きます。

この記事は、MQL５のレンコチャートとその実装の例を紹介します。このインジケーターの修正は、古典的なチャートとは異なります。インジケーターウィンドウ、メインチャート上の両方で構築できます。さらに、ジグザグインジケーターがあります。そのチャートの実装例をいくつかご確認ください。

相場調査と相場分析には、複数の異なるアプローチがあります。 主なものには、テクニカルとファンダメンタルがあります。 テクニカル分析では、トレーダーは、価格、ボリュームなど、相場に関連する数値データとパラメータを収集、処理、分析します。 ファンダメンタルズでは、トレーダーは相場に直接的または間接的に影響を与えるイベントやニュースを分析します。 この記事では、価格速度測定方法を扱い、その方法に基づいてトレード戦略を研究します。

このプロジェクトでは、金融市場における深層学習に基づく予測にPythonを使用します。平均絶対誤差(MAE)、平均二乗誤差(MSE)、R二乗(R2)などの主要なメトリクスを使用してモデルのパフォーマンスをテストする複雑さを探求し、すべてを実行ファイルにまとめる方法を学びます。また、そのEAでONNXモデルファイルを作成します。

この記事では、クロスプラットフォームEAによるさまざまな時間フィルタリングメソッドの実装について説明します。 時間フィルタクラスは、特定の時間が一定の時間構成設定に該当するかどうかをチェックします。

ポジションプロパティについて先行記事で提供されている情報を簡単にまとめます。本稿では、ディールヒストリーにアクセスした後にのみ取得可能なプロパティを得る関数を数個追加して作成します。また便利な方法でポジションやシンボルプロパティにアクセスできるようにするデータストラクチャについても知識を得ます。

この記事では、マーチンゲール法よりは攻撃的ではないが、かけ金のアップは２倍ではなく一定の額というラブシェール資産運用法の統計的性質を検証する。

金融データのフラクタル行動の探索に関する研究は、経済時系列の一見混沌とした行動の背後に、参加者の集団行動の隠されたメカニズムがあることを前提にしています。 これらのメカニズムは、価格シリーズの特性を定義することができ、取引所の価格ダイナミクスの出現につながることができます。 これをトレーディングに適用すると、実際に関連するスケールと時間枠のフラクタルパラメータを効率的かつ確実に推定できるインジケータの恩恵を受けることができます。

この記事では、ファジィ集合論を適用することにより、裁量の取引戦略を改善する方法を提案します。例として、相場参入のために過度に形式的な基準をぼかすため、ファジーロジックアプリケーションや戦略の検索、パラメータの選択について、ひとつひとつ説明してきました。このように、戦略の変更後、相場の状況に反応してポジションを開く柔軟な条件を使用します。

”百聞は一見にしかず”ということわざがあります。パリやヴェニスに関する本を読んだとしても、心のイメージに関して言えばこれらの美しい都市を夜に実際に歩いてみるのと同じ感覚を得ることはできません。ビジュアル化の利点は、私たちの生活のあらゆる部分で見つけることができます。それには市場も含まれます。例えば、チャートのプライスアナリストはインディケーターや、ストラテジーテスティングのビジュアル化ももちろん利用します。この記事ではMetaTrader 5のストラテジーテスターのすべてのヴィジュアライゼーション機能の説明をしていきます。

この記事は、MetaTrader 4での取引ストラテジーテスターの特徴を詳細に説明しています。

この記事は、遺伝的アルゴリズムとシンプルな検索により取得されるものを用いて、エキスパートアドバイザーの最適化を行った結果とかかった時間を比較します。

数多くのトレーダーがニューラルネットワークを話題にしますが、それは何なのか、何ができるのか、を知る人はほとんどいません。本稿では、人工知能の世界に少し光を当てます。そしてネットワーク用のデータを正しく準備する方法を説明します。また、プログラム Matlab を用いて予測例を見ていきます。

GPT-3は現在存在する言語ニューラルネットワークの中でおそらく最も高度なモデルの1つであり、その最大バリアントには1,750億個のパラメータが含まれています。もちろん、家庭にあるようなPCでそのような怪物を作成するつもりはありませんが、どのアーキテクチャソリューションを作業に使用し、それらからどのように利益を得ることができるかは確認することができます。

このクラスライブラリは、MetaTrader5のエキスパートアドバイザーに追加し、MetaTrader5のポジション中心のアプローチと比べ、MetaTrader4と類似したオーダー中心のアプローチに書き換えることができます。各ポジションの保護のために、ブローカーによるストップを維持する一方、MetaTrader5のターミナルにて注文を管理することで、上記を実現します。

本稿で述べられるシンプルなコンセプトにより、MQL4 で自動売買システムを作成する人が既存のトレーディングシステムをシンプルにすることができ、またコードが短くなることで新規にシステムを作成するのに必要な時間を削減することもできます。

大きなプログラムは小さなファイルから始まり、関数やオブジェクトを追加し続けるにつれてサイズが大きくなります。 ほとんどのトレードロボット開発者は、この問題を処理するためにインクルードファイルを利用しています。 しかし、より良い解決策があります。:それは、プロジェクト内の任意のトレードアプリケーションの開発を開始することです。 そうする理由はたくさんあります。

MQL5 標準ライブラリによってみなさんの開発者としての生活は楽になります。しかしながらそれは世界中の開発者全員のすべてのニーズを実装するわけではありません。よってみなさんがカスタム的なものをもっと必要とするなら一歩先へすすんで拡張することができます。本稿は MetaQuotesの Zig-Zag テクニカルインディケータを標準ライブラリに統合する方法をご紹介します。私達はMetaQuotes の設計哲学により自分自身の目標を達成しようという気持ちになります。

テイクプロフィットによる決済ではなく、リミットオーダーを使用した決済方法は、フォーラムでも長い間議論の対象でした。 このアプローチの利点は一体何であり、どのようにしてトレードで実現できるでしょうか。 この記事では、このトピックのビジョンを提供します。

この記事では、カスタムストラテジーテスターと最適化パスのカスタムアナライザーを作成する方法について説明します。 これにより、数学の計算モード、いわゆるフレームの仕組みを理解することができ、計算のカスタムデータをロードしその圧縮の効果的なアルゴリズムを使用できるようになります。 この記事は、EAの中でカスタム情報を保存する方法に興味がある方にも有意義なものになります。

販売者や「マーケット」のアプリケーションまたは収益性あるシグナル提供者である必要なく、いますぐに MQL5.com で収入を手にし始めることが可能です。お好きなプロダクツを選択し、さまざまなウェブリソースにそのリンクを掲示します。潜在顧客の心を引きつければ、利益はあなたのものです！

この記事ではMQL4による取引におけるファジー論理の適用例をご紹介します。MQL4の為のFuzzyNetライブラリを使用したエキスパートアドバイザとインディケータの開発を解説していきます。

本稿では、口座オブジェクトの作業をすべてのライブラリオブジェクトの新しい基本オブジェクトに配置します。また、CBaseObj基本オブジェクトを改善し、追跡パラメータの設定とライブラリオブジェクトイベント受信をテストします。

この記事では、通貨ペアのインジケーターを使用して、（買われすぎ売られ過ぎの）状態に関するデータを取得するだけでなく、グループ（バスケット）に分割する方法について説明します。

この記事では、普遍的なトレンドインジケーターを、標準のインジケーターの数に基づいて作成します。 さらに作成されたグラフィカルインターフェイスは、インジケーターの種類を選択し、そのパラメータを調整することができます。 インジケーターは、色付きのアイコンのラインを持つ別のウィンドウに表示されます。

複雑なトレーディングシステムも、よく見てみると複数の簡単な取引シグナルに基づいていることがわかります。ですから、開発の初心者はすぐに複雑なアルゴリズムを書き始める必要はありません。この記事ではセマフォインディケーターを使って取引を行うトレーディングシステムの例を紹介します。

本稿は現在価格から任意の距離で指値注文を設定することができるようになる機能性の実装のためのトレードシグナルモジュールコードを変更するメソッドについてお話します。それは前回バーの価格クローズまたはオープンであり、あるいは移動平均の値の可能性があります。オプションは数多くあります。重要なことは指値注文に対して任意の始値を設定することができるということです。本稿は指値注文でトレードを行うトレーダーにとっては有用なものとなるでしょう。

この記事では、クロスプラットフォームEAで使用される CSignal および CSignals クラスについて解説します。 MQL4 と MQL5 の違いについて、トレードシグナルの評価に必要なデータがどのようにアクセスされるかを調べ、記述されたコードが両方のコンパイラと互換性があることを確認します。

この記事では、Linda B. RaschkeとLaurence A. Connors の "Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies" に記載されているトレーディングシステムのコードを記述します。 今回は、モメンタムのピンボールシステムを研究します。また、2つのインジケーター、トレードロボットとシグナルブロックの作成について説明します。

多くのトレーダーが依然として手作業を好むという事実にもかかわらず、ここではルーティンで行う作業の自動化を完全に避けることはできないでしょう。この記事では、手動取引のためのマルチシンボルシグナルエキスパートアドバイザーの作成例を示します。

この記事では、移動平均指標を適用するいくつかの方法について考察しています。曲線分析が含まれるそれぞれの方法には、アイデアを視覚化する指標が付属しています。ほとんどの場合、ここで紹介されているアイデアは、その尊敬すべき著者に帰属しています。私の唯一の仕事は、それらをまとめて、主要なアプローチを確認し、うまくいけば、より合理的な取引決定を下せるようにすることでした。この記事は、MQL5の初心者向けです。