MQL5言語を使ったMetaTrader 5の統合に関する記事

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トレーダーはしばしば革新的なアプローチを要する、興味深いチャレンジに出会います。このカテゴリは、価格データとトレーディング結果を評価し、分析し、処理するための、決して思いもしなかったソリューションを提供する記事を特集します。記事は様々な統合ソリューションについて書かれており、データベースとICQの結合、OpenCLの使用、そしてソーシャルネットワーク、DelphiとC#の使用を含んでいます。

特別に用意された数学的なニューラルなパッケージ、さらにはもっと多くのものをどのように使うかを知るために読み進んでください。作者になりMQL5.communityのメンバーと独自のアイデアを共有してください。

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MQLベースのエキスパートアドバイザとデータベースの統合 (SQL server、.NET、および C#)
MQLベースのエキスパートアドバイザとデータベースの統合 (SQL server、.NET、および C#)

MQLベースのエキスパートアドバイザとデータベースの統合 (SQL server、.NET、および C#)

この記事では、MQL5 ベースのEAに対して Microsoft SQL server データベースサーバーを使用する方法について説明します。 DLL からの関数のインポートが使用します。 DLL は、Microsoft .NET プラットフォームと C# 言語を使用して作成します。 この記事で使用するメソッドは、マイナーな調整があり、MQL4で書かれているEAに適しています。
MetaTrader 4でMQL5ウィザードの既製エキスパートアドバイザーが機能
MetaTrader 4でMQL5ウィザードの既製エキスパートアドバイザーが機能

MetaTrader 4でMQL5ウィザードの既製エキスパートアドバイザーが機能

本稿ではMetaTrader 4のためのMetaTrader 5取引環境の簡単なエミュレータについてお話しします。このエミュレータは標準ライブラリの取引クラスの移行と調整を実装するものです。その結果、MetaTrader 5ウィザードで生成されたエキスパートアドバイザーは、そのままMetaTrader 4でコンパイルして実行することができます。
トレーダーの為の正規表現
トレーダーの為の正規表現

トレーダーの為の正規表現

正規表現(英語ではregular expressions) とは、正規表現のパターンやマスクと呼ばれる指定されたルールに従ったテキストを処理する為の特別な言語です。この記事では、MQL5のRegularExpressionsライブラリを使用した取引レポートの処理をご紹介し、それを使った最適化結果をデモンストレーションします。
OpenCL:パラレルワールドへの橋渡し
OpenCL:パラレルワールドへの橋渡し

OpenCL:パラレルワールドへの橋渡し

2012年1月下旬、MetaTrader 5の開発を支援するソフトウェア開発企業はMQL5でのOpenCLのネイティブサポートを発表しました。本稿では解説例を用いてMQL5 環境におけるOpenCL のプログラミング基礎を記述し、処理スピードを上げるプログラムのシンプルな最適化例を提供します。
標準ライブラリのトレーディングストラテジークラスの探求- ストラテジーのカスタマイズ
標準ライブラリのトレーディングストラテジークラスの探求- ストラテジーのカスタマイズ

標準ライブラリのトレーディングストラテジークラスの探求- ストラテジーのカスタマイズ

この記事では、トレーディングストラテジークラスの標準ライブラリをどのように探求していくか、そして、カスタムストラテジーやフィルター/シグナルをMQL5ウィザードのパターン・モデルロジックを用いてどのように追加するかについて紹介したいと思います。最終的に、MetaTrader5の標準インジケーターを用いて独自の戦略を追加できるようになり、MQL5ウィザードがシンプルで強力なコードや、機能的なエキスパートアドバイザーを作成できるようになります。
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アルゴリズム取引から100万ドルを稼ぐ方法?MQL5.comサービスを使用してください

アルゴリズム取引から100万ドルを稼ぐ方法?MQL5.comサービスを使用してください

トレーダーは皆、最初の百万ドルを稼ぐことを目標に市場を訪れます。過度のリスクと初期予算なしでこれを行う方法は何でしょうか。MQL5サービスは、世界中の開発者やトレーダーにそのような機会を提供します。
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可視化の可能性 Rのプロットに似たMQL5のグラフィックス ライブラリ

可視化の可能性 Rのプロットに似たMQL5のグラフィックス ライブラリ

トレードロジックを勉強する際、チャートの視覚的な表現は非常に重要です。科学分野で人気のある数々のプログラミング言語 (R や Python など) は可視化のための関数”プロット”があります。これらは視覚化するために、線、点の分布、ヒストグラムなどを描くことができます。MQL5でも、CGraphics クラスを使用して、同じことができます。
MQL5でのWinInet利用パート2:POSTリクエストとファイル
MQL5でのWinInet利用パート2:POSTリクエストとファイル

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本稿では HTTP リクエストとサーバーとの情報交換を利用したインターネットとの連携原理の調査を続行します。そしてCMqlNet クラスの新しい関数、フォームからの情報送信方法、 POST リクエストを利用したファイル送信、Cookies を使用してログインしたウェブサイト上での承認について述べます。
ユニバーサルEA:カスタムトレーリングストップ(その6)
ユニバーサルEA:カスタムトレーリングストップ(その6)

ユニバーサルEA:カスタムトレーリングストップ(その6)

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.
MQL5 コードの保護:パスワード保護、キージェネレータ、時間制限、リモートライセンス、高度 EA ライセンスキー暗号化技術
MQL5 コードの保護:パスワード保護、キージェネレータ、時間制限、リモートライセンス、高度 EA ライセンスキー暗号化技術

MQL5 コードの保護:パスワード保護、キージェネレータ、時間制限、リモートライセンス、高度 EA ライセンスキー暗号化技術

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。
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プロのプログラマーからのヒント(第I部): コードの保存、デバッグ、コンパイルプロジェクトとログの操作

プロのプログラマーからのヒント(第I部): コードの保存、デバッグ、コンパイルプロジェクトとログの操作

プログラミングを容易にする方法、テクニック、および補助ツールに関するプロのプログラマーからのヒントです。
クロスプラットフォームEA: タイムフィルタ
クロスプラットフォームEA: タイムフィルタ

クロスプラットフォームEA: タイムフィルタ

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。
フラクタル指数とハースト指数の財務時系列を予測する能力の評価
フラクタル指数とハースト指数の財務時系列を予測する能力の評価

フラクタル指数とハースト指数の財務時系列を予測する能力の評価

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。
MQL5 標準ライブラリの拡張とコードの再利用
MQL5 標準ライブラリの拡張とコードの再利用

MQL5 標準ライブラリの拡張とコードの再利用

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。
クロスプラットフォームEA:オーダー
クロスプラットフォームEA:オーダー

クロスプラットフォームEA:オーダー

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。
クロスプラットフォームEA: シグナル
クロスプラットフォームEA: シグナル

クロスプラットフォームEA: シグナル

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。
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グリッドおよびマーチンゲール取引システムでの機械学習 - あなたはそれに賭けますか

グリッドおよびマーチンゲール取引システムでの機械学習 - あなたはそれに賭けますか

本稿では、グリッドおよびマーチンゲール取引に適用される機械学習手法について説明します。驚いたことに、世界中のネットではこのアプローチはほとんどまたはまったくカバーされていません。記事を読んだ後は、自分自身の自動売買ボットを作成することができるでしょう。
時系列予測に対する ENCOG マシン学習へのMetaTrader 5インディケータ使用
時系列予測に対する ENCOG マシン学習へのMetaTrader 5インディケータ使用

時系列予測に対する ENCOG マシン学習へのMetaTrader 5インディケータ使用

本稿ではMetaTrader 5 の ENCOGへの連携をご紹介します。これは発展したニューラルネットワークとマシン学習のフレームワークです。 標準的テクニカルインディケータを基にしたシンプルなニューラルネットワークインディケータとニューラルインディケータを基にしたExpert Advisor についても語ります。ソースコード、コンパイルされたバイナリ、 DLL、トレーニングされたネットワークはすべて添付があります。
MetaTrader5の任意のシンボルでトレーディングアイデアをテスト!
MetaTrader5の任意のシンボルでトレーディングアイデアをテスト!

MetaTrader5の任意のシンボルでトレーディングアイデアをテスト!

カスタムシンボルを作成すると、トレーディングシステムと金融相場分析に役立ちます。 今日ではトレーダーは、無数のチャートやテストトレード戦略をプロットすることができます。
HTMLでのチャート、ダイヤグラム
HTMLでのチャート、ダイヤグラム

HTMLでのチャート、ダイヤグラム

今日は、インストールされたウェブブラウザのないコンピューターはほとんどありません。長い間、ブラウザは進化し成長し続けてきました。この記事は、ブラウザに表示するための、MetaTrader4クライアントターミナルから取得された情報に基づくチャートやダイヤグラムの簡単で安全な作成方法を紹介します。
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MQL4およびMQL5開発のフレームワーク内のOpenAI ChatGPT機能

MQL4およびMQL5開発のフレームワーク内のOpenAI ChatGPT機能

この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)、指標、スクリプトの開発にかかる時間と労力を削減するという観点から、OpenAI ChatGPTの機能を理解するために、ChatGPTをいじっていきます。このテクノロジーについて簡単に説明し、MQL4およびMQL5でのプログラミングにこのテクノロジーを正しく使用する方法を説明します。
ZUP - ペサベントパターンの不可逆なジグザグ。グラフィカルインターフェイス
ZUP - ペサベントパターンの不可逆なジグザグ。グラフィカルインターフェイス

ZUP - ペサベントパターンの不可逆なジグザグ。グラフィカルインターフェイス

ZUP プラットフォームの最初のバージョンのリリース後、10年に渡り、複数の変更と改善がありました。その結果、現在は迅速なMT4のグラフィカルアドオンがあり、相場データの分析が便利になりました。今回は、ZUPインジケータープラットフォームのグラフィカルインターフェイスを使用するメソッドについて説明します。
トレーダーのライフハック: インジケーターで作られたファストフード
トレーダーのライフハック: インジケーターで作られたファストフード

トレーダーのライフハック: インジケーターで作られたファストフード

MQL5 に新たに切り替えた場合、この記事は役に立つでしょう。 まず、インジケーターデータとシリーズへのアクセスは、通常の MQL4 スタイルで行われます。 次に、このシンプルさを MQL5 に実装します。 すべての関数は、可能な限り明確であり、ステップバイステップのデバッグに最適です。
ディープニューラルネットワーク(その4)ニューラルネットワークモデルの作成、訓練、テスト
ディープニューラルネットワーク(その4)ニューラルネットワークモデルの作成、訓練、テスト

ディープニューラルネットワーク(その4)ニューラルネットワークモデルの作成、訓練、テスト

本稿では、darchパッケージ(v.0.12.0)の新しい機能について考察し、異なるデータタイプ、構造及び訓練シーケンスを有するディープニューラルネットワーク訓練を説明します。訓練結果も含まれています。
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トレーディングにおけるニューラルネットワークの実用化。 Python (パートI)

トレーディングにおけるニューラルネットワークの実用化。 Python (パートI)

今回は、Pythonによるディープニューラルネットワークのプログラミングに基づいたトレードシステムの実装を一つ一つ分析します。 Googleが開発した機械学習ライブラリ「TensorFlow」を使って行います。 また、ニューラルネットワークの記述にはKerasライブラリを使用します。
クロスプラットフォームEA: カスタムストップ、ブレイクイーブン、トレーリング
クロスプラットフォームEA: カスタムストップ、ブレイクイーブン、トレーリング

クロスプラットフォームEA: カスタムストップ、ブレイクイーブン、トレーリング

この記事では、クロスプラットフォームEAでのカスタムストップレベルの設定方法について説明します。 また、時間の経過とともにストップレベルを設定するメソッドについても説明します。
クロスプラットフォームEA:MQL5標準ライブラリからコンポーネントの再利用
クロスプラットフォームEA:MQL5標準ライブラリからコンポーネントの再利用

クロスプラットフォームEA:MQL5標準ライブラリからコンポーネントの再利用

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。
スタックRBMとディープニューラルネットワーク。セルフトレーニング、及びセルフコントロール
スタックRBMとディープニューラルネットワーク。セルフトレーニング、及びセルフコントロール

スタックRBMとディープニューラルネットワーク。セルフトレーニング、及びセルフコントロール

この記事では、ディープニューラルネットワークと予測の選択に関する以前の記事の続きです。ここでは、スタックRBMによって開始されたニューラルネットワークの関数を扱い、「darch」パッケージの実装をします。
ディープニューラルネットワーク(その5)DNNハイパーパラメータのベイズ最適化
ディープニューラルネットワーク(その5)DNNハイパーパラメータのベイズ最適化

ディープニューラルネットワーク(その5)DNNハイパーパラメータのベイズ最適化

本稿では、様々な訓練の変形によって得られたディープニューラルネットワークのハイパーパラメータにベイズ最適化を適用する可能性について検討します。様々な訓練の変形における最適なハイパーパラメータを有するDNNの分類の質が比較されます。DNN最適ハイパーパラメータの有効性の深さは、フォワードテストで確認されています。分類の質を向上させるための方向性が特定されています。
EX5 ライブラリ使用による開発プロジェクトの促進
EX5 ライブラリ使用による開発プロジェクトの促進

EX5 ライブラリ使用による開発プロジェクトの促進

.ex5 ファイルにクラス/関数の実装詳細を非表示にすることでノウハウアルゴリズムを他の開発者と共有し、共通のプロジェクトを設定し、ウェブ上でそれらを進めていくことができるようになります。そして MetaQuotes チームが ex5 ライブラリクラスの直接継承機能を実現することに全力を傾ける一方で、われわれはそれをいますぐ実装していこうとしているのです。
MetaTrader 5とMATLABの連携
MetaTrader 5とMATLABの連携

MetaTrader 5とMATLABの連携

本稿はMetaTrader 5とMatLab数学的パッケージの連携について詳しく述べていきます。それは、データ変換のメカニズム、デスクトップMatLabとの連携のためのユニバーサルライブラリの開発手順をさします。またMatLab環境で生成されるDLLの使用についても述べていきます。本稿は C++ 言語とMQL5をご存じの経験者を対象としています。
最適化管理 (パート I): GUI の作成
最適化管理 (パート I): GUI の作成

最適化管理 (パート I): GUI の作成

この記事では、MetaTrader ターミナルの拡張機能を作成するプロセスについて説明します。 このソリューションは、他のターミナルで最適化を実行する際、最適化プロセスを自動化するのに役立ちます。 このトピックに関する記事をいくつか書きます。 拡張機能は C# 言語とデザイン パターンを使用して開発されました。優先プログラミング言語の機能です。
トレーダーのハック: 定義と ForEach のブレンド (#define)
トレーダーのハック: 定義と ForEach のブレンド (#define)

トレーダーのハック: 定義と ForEach のブレンド (#define)

この記事は、現在MQL4でコーディングしていて、MQL5に切り替えたいとは思っていない人のためのものです。 今回はMQL4のスタイルでコードを書く方法を模索していきます。 #define プリプロセッサのマクロ置換を見ていきます。
クロスプラットフォームEA:序章
クロスプラットフォームEA:序章

クロスプラットフォームEA:序章

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。
OpenCL を使用したローソク足パターンのテスト
OpenCL を使用したローソク足パターンのテスト

OpenCL を使用したローソク足パターンのテスト

この記事では、OpenCL ローソク足パターンテスターを "1 分 OHLC " モードで実装するアルゴリズムについて説明します。 また、高速かつ低速の最適化モードで起動したビルトインストラテジーテスターとの速度を比較します。
950のウェブサイトがメタクオーツの経済指標カレンダーをブロードキャスト
950のウェブサイトがメタクオーツの経済指標カレンダーをブロードキャスト

950のウェブサイトがメタクオーツの経済指標カレンダーをブロードキャスト

このウィジェットによって、ウェブサイトには世界最大経済の500の指標と指数の詳細なリリーススケジュールが提供され、トレーダーは、ウェブサイトのメインコンテンツに加えて、説明やグラフとともに、重要なイベントの最新情報をすばやく受け取ることができます。
MQLプログラムをグラフィカルに表示するためのマークアップツールとしてのMQL(その3)。 フォームデザイナー
MQLプログラムをグラフィカルに表示するためのマークアップツールとしてのMQL(その3)。 フォームデザイナー

MQLプログラムをグラフィカルに表示するためのマークアップツールとしてのMQL(その3)。 フォームデザイナー

本論文では、MQLの構造を利用してMQLプログラムのウィンドウインタフェースを構築する概念の説明をします。 特殊なグラフィカル・エディタでは、GUI要素の基本クラスで構成されるレイアウトをインタラクティブに設定し、MQLにエクスポートしてMQLプロジェクトで使用することができます。 本論文では、エディタの内部設計とユーザーガイドを紹介します。 ソースコードも添付します。
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MetaTrader5のWebSocket

MetaTrader5のWebSocket

MQL5 APIが更新されてネットワーク機能が導入される前は、MetaTraderプログラムでは、WebSocketベースのサービスに接続してインターフェイスする機能が制限されていました。しかしもちろん、これはすべて変わっています。本稿では、純粋なMQL5でのWebSocketライブラリの実装について説明します。WebSocketプロトコルの簡単な説明とともに結果のライブラリの使用方法に関する手順のガイドが提示されます。
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PythonやRの知識が不要なYandexのCatBoost機械学習アルゴリズム

PythonやRの知識が不要なYandexのCatBoost機械学習アルゴリズム

この記事では、具体的な例を用いて、機械学習プロセスのコードと主要な段階の説明をします。 このモデルを取得するためには、PythonやRの知識は必要ありません。 さらに、MQL5の基本的な知識があれば十分です - まさに私のレベルです。 したがって、この記事が、機械学習の評価やプログラムへの実装に興味のある人たちの手助けとなり、幅広い人たちの良いチュートリアルとなることを期待しています。
ディープニューラルネットワーク(その7)ニューラルネットワークのアンサンブル: スタッキング
ディープニューラルネットワーク(その7)ニューラルネットワークのアンサンブル: スタッキング

ディープニューラルネットワーク(その7)ニューラルネットワークのアンサンブル: スタッキング

アンサンブルの構築を続けます。今回は、以前に作成したバギングアンサンブルに、訓練可能な結合器、つまりディープニューラルネットワークが追加されます。ニューラルネットワークの1つは、刈り込み後に7つの最良アンサンブル出力を組み合わせます。2つ目はアンサンブルの500個の出力をすべて入力として取り込み、刈り込んで結合します。ニューラルネットワークは、Python用のKeras/TensorFlowパッケージを使用して構築されます。このパッケージの特徴には簡単に触れます。テストが実行されて、バギングアンサンブルとスタッキングアンサンブルの分類品質が比較されます。