MQL5言語を使ったMetaTrader 5の統合に関する記事

本論文では、MQLプログラムのウィンドウインタフェースを記述するための新しい概念をMQLの構造体を用いて確認します。 MQLマークアップに基づいてGUIを自動的に作成することで、要素をキャッシュして動的に生成したり、イベントを処理するためのスタイルや新しいスキームを制御したりする関数が追加されます。 標準のコントロールライブラリの強化版が添付されています。

本稿は、人気のプログラム言語ObjectPascalを使用しDelphiプログラム環境でDLLモジュールの作成メカニズムを検証します。本稿で使用している資料は、まずは問題を抱えたプログラム初心者用に考えられでおります。外部DLLに接続することでMQL5プログラム言語に埋め込まれた境界を破ります。

本稿ではデジタルフィルターとしてテクニカルインディケータを取り上げます。デジタルフィルターの処理原則と基本特性が説明されます。また、MetaTrader 5 ターミナルでフィルターカーネルを受け取る実用的な方法と記事 "Building a Spectrum Analyzer" で提案されている既製のスペクトル解析機能との統合について考察します。例として典型的デジタルフィルターのパルスとスペクトル特性を使用します。

この記事では、CStrategyの取引エンジンのさらなる詳細を扱います。多くの要望により、取引エンジンに保留中のサポート関数を追加しました。また、MT5の最新バージョンでは、ヘッジオプションを使用してアカウントをサポートしています。同じサポートがCStrategyに追加されています。この記事では、有効なヘッジオプションを持つアカウントのCStrategyと同様に、予約注文のアルゴリズムについて説明します。

このテーマの8番目のパートは、任意のトレーディングツールへアクセスする特殊なオブジェクト CSymbol クラスの説明をします。 EAで使用する場合、このクラスはEAのプログラミングを簡素化し、その関数を拡張することができ、シンボルプロパティのセットを提供します。

この記事では、2つのプラットフォームMetaTrader4とMetaTrader5との互換性を確保するために、EAのストップの実装について説明します。

トレーダーはかならずしも何時間もトレーディング端末の前に座っていられるわけでも、またそうしたいわけでもありません。特に、トレーディングシステムが多かれ少なかれ形式化され自動でマーケット状況を特定できる場合にはそうです。本稿ではトレード結果レポートをHTMLファイルとして作成し、FTPを介してWWWサーバーにアップロードする方法について述べます。また、トレードイベント通知をSMSとして携帯電話に送信することみついても考察します。

MQL5 プログラミング言語は主に自動取引システムと複雑な技術的解析の道具の創造をターゲットとしている。. しかしこのことを別として、これはマーケットの状況の追跡に対する興味深いシステムの創造も可能にし、トレーダーとの相互のつながりを与える。この記事ではMQL5の標準ライブラリーの要素とこのような目的に到達するための実例を示すことにする。またチャート作成のためのグーグルチャートAPIの使用についても例を示す。

この記事では、ストラテジーの取引エンジンのアルゴリズムを分析していきます。シリーズの3番目の部分は、このアプローチを使用して、特定の取引ストラテジーを開発する方法の詳細な分析があります。特別な注意が補助アルゴリズムに必要です - EAは、従来のインデクサーを使用して、システムとデータへのアクセスをログに記録します（Close[1]、Open[0]など）

本稿では、粒子群アルゴリズムを使用した高速最適化の手法について説明しています。また、この手法のMQLでの実装を提示します。これは、エキスパートアドバイザー内のシングルスレッドモードとローカルテスターエージェントで実行されるアドオンとしての並列マルチスレッドモードの両方ですぐに使用できます。

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。そのようなヘッジを信頼して行うアルゴリズムは解りやすい言葉で、またシンプルなグラフと図で説明されています。本稿は新しいパネルHedgeTerminalに特化して説明しています。これは MetaTrader 5 内で本質的に完全な機能を備えたトレードターミナルです。HedgeTerminalとそれによるトレードの仮想化でポジションは MetaTrader 4 と同じような方法で管理することができます。

2015年にMATLAB パッケージがアップグレードされた後、DLL ライブラリを作成する最新のメソッドを検討する必要がありました。 この記事では、サンプルの予測インジケータを使用して、現代の64ビットバージョンのプラットフォームを使用して MetaTrader5 と MATLAB をリンクするメソッドを説明します。 MATLAB の接続シーケンス全体を考慮することにより、MQL5 開発者は速く高度な計算機能があるアプリケーションを作成し、«落とし穴»を回避することができます。

MQL5にてオブジェクト指向のアプローチを使用すると、マルチ通貨・マルチシステム・マルチタイムフレームのエキスパートアドバイザーの作成を大幅に単純化することができます。全てのタイムフレーム、全ての金融商品において、いくつものトレーディング戦略に基づいた取引をあなたのEAが行うことを想像してみてください。さらに、EAはテスターにて簡単にテストすることができ、すべての戦略において、稼働する資産管理システムがいくつもあります。

本稿はテンプレートは使わないが、プログラムスタイルはテンプレートに合ったものを保持する方法について述べていきます。カスタムメソッドを使ってテンプレートを実装することをお伝えします。また、指定のテンプレートを基にしたコード作成用既製のスクリプトを添付しています。

この記事は、ユニバーサルEAのシリーズです。このパートでは、データ処理に基づいて、オリジナルのイベント・モデルについて解説し、エンジンのストラテジーの基本クラスの構造を扱います。

クラウド技術の普及が進んでいます。 今日では、有料と無料のストレージサービスから選択することができます。 トレードで使用することは可能でしょうか? 本稿では, クラウドストレージサービスを利用してターミナル間でのデータ交換を行う技術を提案します。

本稿は、理論的統計的分布に連携するクラスについて述べた拙著『MQL5 における投擲的可能性』の続編です。われわれには理論的基盤があるので、現実のデータ設定に進み、こ基盤を情報的に利用していきたいと思います。

この記事では、クロスプラットフォームのEAについて扱っています。主にクラス CExpertAdvisor と CExpertAdvisors は、この記事で説明した他のすべてのコンポーネントのコンテナとして機能します。

この記事は、MQL5における圏論の実装に関する広範な連載の一部であり、関手について掘り下げます。関手のおかげで線形順序が集合にどのように写像できるかを検証します。一般的には何のつながりもないと見なされてしまうような2つのデータ集合について考えます。

CStrategyの取引エンジンについての一連の記事の最後のパートでは、XMLファイルからストラテジーをロードする方法を行います。複数の取引アルゴリズムの同時動作を考慮し、単一の実行可能モジュールからのEAを選択する簡単なパネルを提示し、その取引モードを管理します。

本稿パート1でご紹介した PHP ベースの Twitter の考え方を形にしましょう。の異なるパーツを SDSS 組み立てるのです。システムアーキテクチャのクライアント側において、HTTP を介してトレードシグナルを送信するために新しいMQL5 WebRequest() 関数に頼ります。

本稿では、数式の解析と計算の基本原則について説明します。事前に構築された構文木に基づいて、インタプリタモードと高速計算モードで動作する再帰下降パーサを実装します。

この記事は、リモートプロシージャコールを可能にするMQL5-RPCフレームワークを紹介します。XML-RPCの基礎から始め、MQL5の実装、そして、二つの実例を紹介します。最初の例は、外部のウェブサービスを使用するというもので、二つ目は、XML-RPC ATC 2011 Analyzerサービスのクライアントの例です。もし、ATC 2011からの異なる統計の実装や分析方法に興味のある場合、この記事はうってつけだと思います。

この記事では、演算子の優先順位に基づいたパーサーを使用した数式の解析と評価の原則について検討します。Prattパーサーと操車場パーサー、バイトコードの生成とこのコードによる計算を実装し、式の関数として指標を使用する方法と、これらの指標に基づいてエキスパートアドバイザーで取引シグナルを設定する方法を確認します。

本稿では、MQL5指標への古典的なアクセスと、代替のMQL4形式のアクセス法を比較します。指標へのMQL4形式のアクセスについては何種類かが考慮されます。MQL5コア内の指標ハンドルも考慮して分析されます。

現在、トレーディングのアカウントを監視する手段がたくさんあります：モバイルターミナルはICQを用い、プッシュ通知を行います。しかし、すべてインターネットの接続を必要とします。この記事は、特に呼び出しやテキストメッセージはできるが、モバイルのインターネットを使用できないような時にトレーディングターミナルの情報を取得できるようになるエキスパートアドバイザーを作成するプロセスを紹介します。

データを扱うことは、現代のソフトウェアのメインの業務となっています。これは、スタンドアロン系、ネットワーク系のアプリ双方において言えることです。この問題を解決するために、特別なソフトウェアが開発されました。それは、データベース管理システム（DBMS）です。コンピューター内ストレージや、その処理においてデータを整理し、構築します。トレーディングにおいて、多くの分析はデータベースを使用しません。しかし、ソリューションがより便利になる必要のある業務があります。この記事では、クライアントサーバー、ファイルサーバー構造の両方において、データベースからデータをロードし、保存できるインジケーターの例を紹介します。

行列とベクトルがMQL5に導入され、数学的な解決策による効率的な操作が可能になりました。これらの新しい型は、数学表記に近い簡潔でわかりやすいコードを作成するための組み込みメソッドを提供します。配列は広範な機能を提供しますが、行列の方がはるかに効率的である場合が多くあります。

この記事では、CopyTicks() および CopyTicksRange() 関数を使用して、実際のボリュームに基づいた株価インジケータを開発するアルゴリズムを扱います。 このようなインジケータの開発については、リアルタイムでの操作とストラテジーテスターにおける細かい側面も説明されています。

本稿では、モデルの一般化可能性を向上させることを目的としたデータ変換への可能なアプローチの1つについて説明し、CatBoostモデルの抽出と選択についても説明します。