MQL5言語を使ったMetaTrader 5の統合に関する記事

この記事では、MQL5言語でのTelegram用ボットの作成を順を追って説明していきます。この資料は、トレードロボットを自分のモバイルデバイスに繋げたい人にとって、興味深いものになると思います。記事では、トレードシグナルのリンクの実行、サイト上の情報の検索、取引口座の状態や相場、チャートのスクリーンショットをあなたのモバイルデバイスへ送信するボットの例をご紹介します。

本稿では、バギング構造を持つニューラルネットワークのアンサンブルを構築および訓練する方法について説明します。また、アンサンブルを構成する個々のニューラルネットワーク分類器の超パラメータ最適化の特性も特定されます。このシリーズの前の記事で得られた最適化ニューラルネットワークの品質は、作成されたニューラルネットワークのアンサンブルの品質と比較されます。アンサンブルの分類の質をさらに向上させる可能性が考慮されます。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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 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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

.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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

本稿では、MQLに基づいたソースコードの解析に使用されるプリプロセッサ、スキャナ、パーサについて説明します。MQLの実装が添付されています。

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。

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。

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。