MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミングと使用に関する記事

この記事では、MQL5を０から学び始めて９ヶ月でどれほどの結果を得ることができるかという点とともに、トレーダーのプログラムがどのようなもになることができるかの例を紹介したいと思います。この例は、価格チャートで最小限のスペースを使用しながら、プログラムがどれほど多機能に、かつ、情報を提供するようになるのかについて紹介します。そして、ユーザーにとってトレードパネルがどれほどカラフル、明るく、直感的に分かりやすくなるか見ることができます。その他数多くの機能を紹介します。

本稿では、ファジーライブラリを使用して、ファジー論理を適用した簡単な取引システムの構築例を検討します。ファジー論理、遺伝的アルゴリズムおよびニューラルネットワークを組み合わせることによりシステムを改良するための変形が提案されます。

本稿の目的は、カスタムツールを作成して、前述のパターンに関する一連の情報全体を受信して使用できるようにすることです。ユーザが独自の指標、取引パネル、エキスパートアドバイザーなどで使用できるパターン関連関数のライブラリが作成されます。

本稿では、テキストメッセージを表示するクラスについて検討します。現在、異なるテキストメッセージが多数あるので、ロシア語または英語のメッセージを他の言語に保存、表示、翻訳する方法を再調整するときが来ました。さらに、新しい言語をライブラリに追加して言語をすばやく切り替える便利な方法を導入するのが望ましいでしょう。

この記事では、リバーシングマーチンゲール技術を研究し、トレード戦略を向上させることができるかどうかということはもちろん、使用する価値があるかどうかを判断します。 ヒストリカルデータを操作し、リバーシングテクニックに最適なインジケータを確認するEAを作成します。 また、独立したトレードシステムとしてのインジケータなしで使用できるかどうかもチェックします。 また、リバーシングが、負けトレードから勝ちトレードに変えられるかを確かめます。

この記事では、チャートのリニアマークアップに基づいて自動トレーディングシステムを作成するための簡単なアプローチを扱います。MetaTrader4 およびMetaTrader5のオブジェクトの標準プロパティを使用して既製EAを提供し、トレードオペレーションをサポートしています。

公式のMetaTraderフリーランスサービスのメンバー受注完了数が2018年10月に50,000件に達しました。これは、MQLプログラマー向けの世界最大のフリーランスサイトです。サイトには1,000人以上の開発者が登録しており、新規注文は毎日数十件を超えます。サイトは7ヶ国語に訳されています。

今日、多くのトレーダーが自動取引システムに切り替えています。これらのシステムには、追加のセットアップが必要なものも完全に自動化されてすぐに使用できるものもあります。ただし、昔ながらの方法で手動で取引することを好むトレーダーもかなりいます。本稿では、ホットキーを使用してすばやく手動で取引し、ワンクリックで一般的な取引アクションを実行するためのツールキットを作成します。

このディープニューラルネットワークシリーズ第2稿では、モデルを訓練するためのデータを準備する過程で予測変数の変換と選択を検討します。

まず、トレーディングは確率の計算です。進展のエンジンとなる無為に関することわざは、それらのインジケーターやトレーディングシステムが開発された理由を明らかにします。トレーディングの多くの新人は「すでにできあがった」トレーディング理論を学習します。しかし、より多くの発見されていない市場の秘密があり、価格の動きの分析に使用されているツールは基本的に明らかにされていないテクニカルインジケーターや統計パッケージとして存在しています。マーケットの動向の理論への貢献において、Bill Williamsに感謝します。おそらくその漕ぎ手に頼るのは早すぎますが。

初心者プログラマが「金のなる木」を作成させる最も頻度の高い失敗が調査されました。テスターではすばらしい結果を示したが、実際のトレーディングでは損失を出したエキスパートが示されています。

取引システムの収益は、ロジックのアルゴリズムの品質にだけでなく、ロジックや金融商品のダイナミクスの解析の精度により、決定されます。Falseトリガーは、取引ロボットのメイン・ロジックを低品質なものにします。指定された問題を解決する方法は、この記事で考慮されています。

トレーディングロボットの効率は、そのパラメータの正しい選択 (最適化) に依存します。 ただし、ある特定の時間間隔で最適と見なされるパラメータは、別の期間でもその有効性を保持することはできません。 その上、EA がテストの期間で利益を出したとしてもリアルでは損失になることもあります。 継続的な最適化における問題はこれらを背景としています。 ルーチンワークに直面するとき、人は自動化する方法を模索しようとします。 この記事では、この問題を解決するための非標準的なアプローチを提案します。

今日は、自動モードでシンプルかつ安全に動作するエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法を紹介します。前回は、自動売買EAで使用するオーダーシステムの開発に着手しましたが、必要な関数のうち1つしか作っていません。

今日MetaTrader 5 の実アカウントでトレードすることはできますか？そのようなトレードをどうやって行いますか？本稿はこういった疑問に対する見解およびMetaTrader 5 ターミナルから MetaTrader 4ターミナルへトレードをコピーするためのワーキングコードを提供します。本稿は Expert Advisors の開発者、実践的トレーダー双方に役立つものです。

「EA 階層」は最初のドラッグアンドドロップ MetaTrader MQL5 Expert Advisor ビルダーです。使用法がひじょうに簡単なグラフィックユーザーインターフェースを用いて複雑な MQL5 を作成することが可能です。「EA 階層」ではボックスをつなぐことによってExpert Advisors を作成します。ボックスには MQL5 関数、テクニカルインディケータ、カスタムインディケータ、値などが入っています。『ボックス階層』を利用して「EA 階層」は Expert Advisor の MQL5 コードを作成します。

MetaTrader5トレーディングプラットフォームのストラテジーテスターは、パラメータと遺伝的アルゴリズムの完全な検索、つまり、2 つの最適化オプションのみを提供します。 この記事では、トレーディング戦略を最適化するための新しいメソッドを提案します (シミュレーティットアニーリング)。 このメソッドのアルゴリズム、実装、およびEAへの統合を考察します。 開発したアルゴリズムは移動平均 EA でテストします。

スタニスラブ・チャバショブ（Stanislav Chuvashov）氏のアイデアに基づいたメカニカル・トレーディングシステムの概要とプログラムコードを提供します。三角形の構造は上部・下部フラクタルからなる２本のラインの交差から成っています。

この記事では、可能な限り最高のグリッドベースのEAの開発に取り組みます。 いつものように、MetaTrader4とMetaTrader5の両方で動作することができるクロスプラットフォームEAになります。 当初このEAは、長期間にわたって利益を上げることができませんでしたが、それ以外は良好でした。 2番目となるこのEAは、数年以上にわたって動作する可能性があります。 しかし、残念ながら、最大ドローダウンが50%未満で、年間利益の50%以上の条件は得ることができませんでした。

これ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に関する記事の第2部です。私たちはすでにグラフィカルインターフェースを作成しました。この記事では、インターフェースとプログラムの機能を融合させる方法について説明します。

この記事では、さまざまな市場条件に対して個別に最適化する方法について説明しています。個別最適化とは、上昇トレンドと下降トレンドを別々に最適化して取引システムの最適なパラメータを決定することです。誤ったシグナルの影響を減らして収益性を向上させるために、システムは柔軟に作られています。つまり、市場の動きは常に変化を伴う為、システムには特定の設定や入力データのセットがあります。

本稿では UML グラフィカル言語を用いたExpert Advisorの開発方法についてお話します。そのツールはオブジェクト指向のソフトウェアシステムのビジュアルモデル化に使用されるものです。この方法のおもなメリットはモデル化プロセスの可視化です。本稿には Software Ideas Modelerを使用したExpert Advisorの ストラクチャとプロパティのモデル化を示す例が含まれています。

今回は、最も人気のある指標を使って取引システムを設計する連載の続きとして、ADX (Average Directional Index)指標についてお話します。この指標を理解するために詳しく学び、簡単な戦略でその使い方を学びます。深く学ぶことで、より多くの洞察得ることができ、それをよりよく活用することができるのです。

本稿では、マルチンゲールシステムについて詳細に検討します。このシステムを取引に適用できるかどうか、またリスクを最小限に抑えるための使用方法が検討されます。この単純なシステムの主な欠点は、預金全体を失う可能性があることです。マルチンゲール技術を使って取引することを決定した場合、この事実は考慮に入れられなければなりません。

この記事では、1つのレイアウトマネージャを使用して、レイアウトやコンテナに基づいて、GUI作成の代替方法を提示しています。CGridクラスは、グリッドレイアウトを使用して、他のコンテナやコントロールのコンテナとして機能する補助コントロールです。

この記事では、カスタム最適化基準R乗の構築について扱います。 この基準は、戦略のバランス曲線の品質を推定し、安定した戦略を構築するために使うことができます。 今回は、このメトリックのプロパティと品質の推定に使用される、構造と統計的手法について説明します。

この記事では、夜間取引の概念、および MQL5 におけるトレーディング戦略とその実装について扱います。 テストを通じ、適切な結論を下します。

本稿ではパラメータをユーザーパネルから管理できる Expert Advisor の実装を示すちょっとした例を提供します。『オンザフライ』でパラメータを変更するとき、Expert Advisor はのちにファイルから読み込みパネル上で適切に表示するために情報パネルからファイルに取得した値を書きます。本稿はマニュアルでトレードを行う方または半自動モードでトレードを行う方に適しているでしょう。

MQL5「マーケット」には数多くのプロダクツが販売されていますが、その説明にはいま一つ物足りないということがあります。テキストの多くは明らかに改善が必要です。一般トレーダーが理解できないようなものだからです。本稿はみなさんのプロダクトを有利な位置に置くことに役立つことでしょう。販売しているものが何であるか的確に顧客に示す、注意を引く説明を書くための提案を活用ください。

シグナルを購読していると、このような状況が起こることがあります。貴方の取引口座はレバレッジが1：100であるのに、プロバイダのレバレッジは1：500かつ最小ロットでトレードを行っていて、貴方の取引残高はほぼ同じ。そしてこの時コピー係数は10％から15％になるという状況です。この記事では、このような場合にどのようにコピー係数を上げたら良いかをお話しします。

本稿はMQL5 ウィザードおよび Hlaiman EA ジェネレータを用いたニューラルネットワーク EA の自動作成について述べます。理論的な情報をすべて学習する必要なくニューラルネットワークと簡単に連携し、ご自身のコードを書く方法をお伝えします。

本稿はトレードを管理する便利なインターフェースである画面表示の利用法について書いています。

仮想取引によって、適応型 Expert Advisor を作成することができます。それは実マーケットでトレードをオン、オフするものです。1件の Expert Advisor に複数の戦略を組み合わせます。マルチシステム Expert Advisor は自動でトレーディング戦略を選択します。それは実マーケットで仮想取引の収益性をもとにトレードを行うには最良のものです。この種の方法により、ドローダウンを減少し、マーケットでの作業の収益性を上げることができるのです。実験を行い、結果を他の人と共有してください。多くの人がみなさんの戦略ポートフォリオを知りたがっていると思います。

この記事では、クロスプラットフォームEAの マネーマネジメントメソッドの実装について説明します。 マネーマネジメントクラスは、EAによってエントリーされる次のトレードに使用するロットサイズの計算を担当します。

この記事では、移動チャネルに基づいたシグナルを送信するクラスを実装するプロセスについて説明します。各々は、テスト結果を取引戦略が引き続きます。標準ライブラリのクラスは派生クラスを作成するために使用します。