MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミング例に関する記事

MQL5 はプログラマーに関数の完全セットとオブジェクト指向API を提供します。それらのお陰でプログラマーは MetaTrader 環境内で願うことを行うことができるのです。ただ「ウェブテクノロジー」は今日ひじょに特殊なことをしてなにか違ったもので顧客を驚かせる必要があったり、ただ MT5 「標準ライブラリ」の特定箇所をマスターする十分な時間がないなんらかの状況で救助にきてくれる極端に多才なツールです。今回の例題によりご自身の開発時間管理の仕方と同時にすばらしいテクノロジーカクテルを作成する方法を実用例をご紹介します。

前回は、アテンションメカニズムをアーキテクチャーに用いたリレーショナルモデルについて説明しました。これらのモデルの特徴の1つは、コンピューティングリソースを集中的に利用することです。今回は、セルフアテンションブロック内部の演算回数を減らす仕組みの1つについて考えてみたいと思います。これにより、モデルの一般的なパフォーマンスが向上します。

ニューロネットの作成に加え、NeuroSolutions ソフトウェアスウィートによりそれらを DLLとしてエクスポートすることが可能となります。本稿では、ニューロネット作成とDLL生成とそれを MetaTrader 5でのトレーディングのためExpert Advisor に連携する手順について述べています。

本稿では MQL5 プログラマーの中級者にリニアなトレーディングシステム（固定ロット）からいわゆる指数の技術を簡単に実装することでより収益を上げる方法をお伝えします。これは結果として生じる資金曲線の成長が幾何学的または指数関数で放物線の形を取ります。特にラルフ・ビンス氏によって開発された実用的な「固定比率」のポジションサイジングの MQL5 のバリアントを実装します。

問題解決は、MQL5でのプログラミングのような複雑なスキルを習得するための簡潔なルーチンを確立することができます。このアプローチでは、問題解決に集中しながら、同時にスキルアップを図ることができます。問題に取り組めば取り組むほど、高度な専門知識が脳に伝達されます。個人的には、デバッグはプログラミングをマスターするための最も効果的な方法だと思っています。今日は、コードクリーニングのプロセスを紹介し、乱雑なプログラムをクリーンで機能的なものに変えるための最善のテクニックについて解説します。この記事を読んで、貴重な洞察を発見してください。

どのようなトレーディング戦略を使っていようと、将来の収益を確保するためどのパラメータを選択すべきかという疑問は常にあるものです。本稿は同時に複数のシンボルパラメータを最適化する機能を備えたExpert Advisor 例を提供します。この方法はパラメータのオーバーフィットによる影響を軽減し、1個のシンボルからのデータが調査に十分でない場合に対処するものです。

今日までは、ライブラリの最も高度なテーブルはCTableでした。このテーブルは、OBJ_EDIT型のエディットボックスから組み立てられており、さらなる開発は難しいです。したがって、機能の最大化においては、ライブラリ開発の現段階を考慮しても、CCanvasTable型のレンダーテーブルを開発する方が賢明です。その現バージョンはまったく使えない状態ですが、この記事から始めて状況を改善していきましょう。

本稿では、板情報を使用するための機能の開発を開始します。また、板情報抽象注文オブジェクトとその子孫のクラスも作成します。

本連載のこれまでの記事で、2つの強化学習アルゴリズムを見てきました。それぞれに長所と短所があります。このような場合ではよくあることですが、次に、2つの方法の良いところを組み合わせてアルゴリズムにすることが考え出されます。そうすれば、それぞれの欠点が補われることになります。今回は、そのような手法の1つを紹介します。

この記事では、ストラテジーテスターでの手動バックテストを簡単におこなうための、カスタムMQL5ツールキットの設計について紹介します。設計と実装に焦点を当て、特にインタラクティブな取引操作の仕組みについて詳しく解説します。その後、このツールキットを使って、戦略を効果的にテストする方法を実演します。

この記事では、ニュース取引エキスパートアドバイザー(EA)で、データベースに保存されている経済指標カレンダーに基づいて取引を開始します。さらに、EAのグラフィックを改善し、今後の経済指標カレンダーイベントに関するより適切な情報を表示する予定です。

この記事では、Pythonと連携したMQL5の実装について解説し、ブローカー関連の操作を自動化する方法を紹介します。VPS上にホストされて継続的に稼働するエキスパートアドバイザー(EA)が、あなたに代わって取引を実行すると想像してください。ある時点で、EAによる資金管理機能が非常に重要になります。具体的には、取引口座への残高補充や出金などの操作を含みます。本稿では、これらの機能の利点と実際の実装例を紹介し、資金管理を取引戦略にシームレスに統合する方法をお伝えします。どうぞご期待ください。

この連載で前回Q学習法を紹介しました。この手法は、各行動の報酬を平均化するものです。2017年には、報酬分布関数を研究する際に、より大きな成果を示す2つの研究が発表されました。そのような技術を使って、私たちの問題を解決する可能性を考えてみましょう。

この記事では、多銘柄、多期間の指標を作成する原則について見ていきます。また、エキスパートアドバイザー(EA)や他の指標から、このような指標のデータにアクセスする方法も紹介します。EAや指標でマルチ指標を使用する主な特徴について考察し、カスタム指標バッファを使用してそれらをプロットする方法を見ていきます。

レンダーテーブル（CCanvasTable）に新しい機能を補完していきます。テーブルには、ホバー時の列の強調表示;、各セルにアイコンの配列を追加する機能とそれらを切り替えるメソッド、 実行時にセルテキストを設定または変更する機能などが含まれます。

この記事では、MOEXでの作業を目的としたMetaTrader 5用のMQL5エキスパートアドバイザー(EA)の開発について考察します。EAは、MetaTrader 5ターミナルを使用して、グリッド戦略に従いながらMOEXで取引することになります。EAには、ストップロスとテイクプロフィットによるポジションの決済、および特定の市況での未決注文の削除が含まれます。

自動化されたシステムをシンプルだと思う方はおそらく、それを作るために必要なことを十分に理解していないのでしょう。今回は、多くのエキスパートアドバイザー(EA)を死に至らしめる問題点についてお話します。この問題を解決するために、無差別に注文をトリガーすることが考えられます。