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

MT4とMT5は、トレードリクエストで異なるルールを使用しています。この記事では、トレードプラットフォームとバージョンにかかわらず、クロスプラットフォームEAとして稼働する、クラスオブジェクトを使用します。

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。

クロスプラットフォームEAはMQL4に有用であり、MQL5標準ライブラリ内に一部コンポーネントが存在します。 この記事では、MQL4コンパイラと互換性のあるMQL5標準ライブラリの特定コンポーネントを作るメソッドを取り扱います。

この記事では、クロスプラットフォームのEAを容易に開発できるメソッドを詳述します。提案メソッドは、両方のバージョンによって共有関数を統合し、互換性のない関数の派生クラスを分割します。

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。

多くの戦略では、レンジか否かを検出することが不可欠です。ストラテジーテスターを使用する方法を示し、ADXを最適化します。同様に、このインジケータがニーズを満たすかどうかを決定し、レンジやトレンドの平均を知ることができます。

この記事では、機械学習モデルで使用する入力変数（予測変数）の選択、前処理および評価の詳細に焦点を当てています。新しいアプローチと予測分析とモデルの可能性と過学習への影響を考慮します。モデルを使用した全体的な結果は、この段階の結果に依存します。予測変数の選択に、新しい、オリジナルなアプローチを提供します。

この記事では、エキスパートアドバイザやインディケータ、スクリプトのテキストファイル内のプロパティとしての動的オブジェクトや配列、その他の変数の保存について説明します。MQL言語で提供される標準的なツールへの機能の追加に役立ちます。

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。

マーケットの全ての製品は、均一な品質基準を確保する為に、公開前に事前の必須検査を受けます。この記事では、開発者が自分のテクニカルインディケータやトレードロボットで犯しがちなミスについてお話しします。また、マーケットへ提出する前の、製品の自己テストの方法もご紹介します。

本稿では、等間隔チャネルシステムのプログラミング法について取り扱っています。等間隔チャネル構築の細部まで本稿で紹介します。チャネル分類について説明したのち、移動チャネルのプログラミング法について提案します。コード実行にはオブジェクト指向型プログラムを使用しています。

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。

この記事では、進化的アルゴリズムにある主要な原理と、その多様性および特徴について検証します。実験を使用した簡単なエキスパートアドバイザの例では、最適化が私達の取引システムに何をもたらすかを見ていきます。遺伝的、進化的、またその他のタイプの最適化を実装するプログラムのセットを検証し、取引システムのパラメータの最適化や予測変数のセットの最適化時の適用例をご紹介します。

グラフィックコントロールパネルが削除されたり、他の誰かによって変更されている場合、プログラムに対し、何をすべきか？この記事では、チャート上の「オーナーレス」オブジェクトを処理します。アプリケーションが削除された後に、プログラムで作成されたオブジェクトが残っている場合の処理を行います。

モスクワ証券取引所のトレーダーの多くが。自分のトレードアルゴリズムを自動化したいと考えていても、何から始めたら良いかわからずにいます。MQL5言語は膨大な取引機能を提供するだけでなく、アルゴトレードにおける最初の一歩を最大限に簡単なものにするクラスも提供しています。

近年、為替市場の為のトレードロボットの数は、雪だるま式に増えています。これらのトレードロボットの中には、様々な概念や戦略がありますが、負けない人工知能の作成は誰も成し遂げていません。その為、多くのトレーダーは手動取引を支持しています。しかし、このようなスペシャリストの為に、トレードパネルと呼ばれるロボットアシスタントが作成されています。この記事では、トレードパネルの作成例を『ゼロから』ご紹介していきます。

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、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。

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。

遺伝的アルゴリズムは最適化の問題を解決するために使用されます。このような問題の例として、ニューロネットワークの学習、つまりエラーを最小限にするための、このような重み値の選択を用いることができます。遺伝的アルゴリズムのベースにはランダム探索法があります。

現在のところ、どの商品市場や相場にも適応可能で、ミクロでもマクロでも使うことができるような完璧な相場理論というものは存在していません。この記事では、利益分析に基づいた新しい相場理論のエッセンスを紹介し、現在の価格変化とメカニズムの原則を明らかにします。実際の価格上でコントロール可能なバーチャルプライスの連鎖を形成することにより、最適な値を見つけることができます。相場の形成と変化のメカニズムも紹介します。

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。

この記事では、外国為替証拠金取引市場でのより生産的なMQL４の使用を検証します。

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。

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。

本稿は、１つのMT4クライアントターミナル上で複数のEAを稼働中に、トレードオペレーションの一時停止に関する問題に取り組んでいます。MQL4のターミナル操作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。

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。

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。

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。

この記事は、MQL4でのプログラミングにおけるテクニカルインジケーターの使用について紹介しています。

この記事は、情報ストレージとその表示の便利で効率的な方法を紹介します。ターミナル標準ログファイルとCommnet()関数に対する代わりのものもこちらで紹介されます。

本稿では Expert Advisor、スクリプト、インディケータが含まれるバンドルプログラムを作成する必要性と一般的原則について考察します。

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。

この段階的ガイドは希望のプロダクトをよりよく理解し検索しやすくするアドバイスと技を提供します。本稿は適切なプロダクトを検索し、不要なプロダクトをより分け、みなさんにとってのプロダクトの効果と本質を判断するための異なる方法を解き明かす試みをしています。

本稿では RSS フィードを表示するためのアプリケーションを作成する機能を見ていきます。本稿は MetaTrader 5 用のインタラクティブプログラム作成に標準ライブラリの特徴を利用する方法を示します。

本稿ではポジションヘッジへの新しいアプローチについて述べ、本件に関する MetaTrader 4 および MetaTrader 5 のユーザー間のディベートに一線を画します。これは『HedgeTerminalパネルを利用して MetaTrader 5 で双方向トレードとポジションヘッジを行う－パート1』の続編です。パート2ではカスタム Expert Advisors のHedgeTerminalAPIへの統合についてお話します。これは便利なポジション管理のためのツールを提供する快適なソフトウェア環境における双方向トレードを行うための特別な可視化ライブラリです。

本稿ではマシン学習の新しい視点方向－深層学習、より正確には深いニューラルネットワークについてお話します。第二世代のニューラルネットワークについて、その連携のアーキテクチャと主なタイプ、メソッド、学習ルール、主な欠点とそれに続き第三世代の開発とその主要タイプ、特殊性、トレーニング方法について簡単に再検討しています。実データについて集積されたオートエンコーダのウェイトによって開始される深いニューラルネットワークの構築とトレーニングにおける実践的実験を行います。入力データを選択するところから行列偏差までの全段階について詳細にお話します。本稿最終部分は MQL4/R を基にした内蔵インディケータを持つ Expert Advisor での深いニューラルネットワークのソフトウェア実装です。

数週間前「フリーランス」サービスのインフォグラフィックを公表しました。また「マーケット」の統計をいくつか明らかにすることを約束しました。ここでわれわれが収集したデータの検討にみなさんをご招待します。

最適化のプロセスにはコンピュータや MQL5 クラウドネットワーク検証エージェントのリソースも大量に必要とします。本稿では作業の促進とMetaTrader 5 ストラテジーテスタの改良に利用する簡単な考えをいくつか取り上げます。こういったアイデアはドキュメンテーション、フォーラム、記事から得ました。

今日は MetaTrader 5 ターミナルを Twitter とリンクする方法を学習し、EA のトレードシグナルをツイートできるようにします。RESTful ウェブサービスに基づく PHP にソーシャルディシジョン支援システムを作成します。この考えはコンピュータ援用取引と呼ばれる自動トレーディングの特定の概念からきています。われわれは 別の方法でExpert Advisors によって自動でマーケットに出されるトレードシグナルをフィルターにかける人間のトレーダーの認知能力を欲しています。