MQL5 プログラミング記事
トレーディングストラテジーをプログラミングするためのMQL5言語 を、ほとんどがコミュニティーのメンバーが書いた数多くのパブリッシュされた記事で勉強してください。記事はプログラミングに関連した任意の質問に対する解答を素早く見つけることができるようにカテゴリーに分けられています: インテグレーション、テスター、トレーディングストラテジー等。
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インジケーターの開発を依頼するための要件定義を作成する方法
最もよくあるトレードシステムの開発の第一歩は、相場行動パターンを識別できるテクニカルインジケーターの作成です。 専門的に開発されたインジケーターを、フリーランスのサービスからオーダーすることができます。 この記事からは、適切な要件定義を作成する方法を学習します。より速く、希望のインジケーターを取得するのに役立ちます.
ビンスによる資金管理 MQL5 ウィザードのモジュールとしての実装
この記事は、ラルフ·ビンスによる "The Mathematics of Money Management" に基づいています。 トレードロットの最適なサイズを見つけるために使用される経験的およびパラメトリックメソッドの説明をします。 また、それらのメソッドに基づいて MQL5 ウィザードのトレーディングモジュールの実装を行います。
メタトレーダー５のカスタムニュースフィードを作成する
この記事では、ニュースの種類とまたその情報元の面でより多くのオプションを提供しています。柔軟なニュースフィードを作成する汎用性を考察します。 この記事では、web API を MetaTrader5 ターミナルと統合する方法について説明します。
制御された最適化: シミュレーティットアニーリング
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...
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。
トレーダーのリスクを低減するには
金融市場における取引には広範囲のリスクがつきもので、これらは取引システムのアルゴリズムで考慮されるべきです。そのようなリスクを低減することは、取引で利益を得るために最も重要な課題です。
高速数学的計算に基づくカスタムストラテジーテスター
この記事では、カスタムストラテジーテスターと最適化パスのカスタムアナライザーを作成する方法について説明します。 これにより、数学の計算モード、いわゆるフレームの仕組みを理解することができ、計算のカスタムデータをロードしその圧縮の効果的なアルゴリズムを使用できるようになります。 この記事は、EAの中でカスタム情報を保存する方法に興味がある方にも有意義なものになります。
サポートラインおよびレジスタンスラインの自動構築
この記事では、価格チャートにおける位置的なトップとダウンを使用して、サポート/レジスタンスラインの自動構築を行います。 極値を定義するには、よく知られたジグザグインジケーターが適用されます。
通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンのテスト パート III
この記事では、通貨ペアバスケットのトレード時に検出可能なパターンのテストをします。 ここでは、通貨の動きを互いに相対的に追跡するパターンをテストします。
チャネルブレイクアウトパターン
価格トレンドは、金融銘柄チャートで観察できる価格チャネルを形成します。現在のチャネルのブレイクアウトは、強いトレンド反転シグナルの1つです。本稿では、そのようなシグナルを見つける手順を自動化し、チャネルブレイクアウトパターンを取引戦略の作成に使用できるかどうかを確認する方法を提案します。
エントリを指標によって分類する技術を用いた新たな取引戦略の作成
本稿では、個々の指標セットを組み立てることでカスタム取引戦略を作成するとともに、カスタム市場エントリシグナルを開発する技術を提案します。
トレードDiNapoliレベル
この記事では、MQL5 標準ツールを使用してDiNapoliレベルでトレードするためのEAの実現を考察します。 そのパフォーマンスをテストし、最終的な結論まで導きます。
一連の取引に対するリスク評価続編
本稿では、前稿で提案した概念を開発し、さらに考察します。収率分布の問題や、統計的規則性のプロットと研究についても記述します。
有望なシグナルの自動選択
この記事では、MetaTrader5 プラットフォームのトレードシグナルの分析に専念し、購読者アカウントでのトレードオペレーションの自動実行が可能になります。 また、この記事では、潜在的に有望なトレードシグナルを検索するツールを開発し、ターミナルから直接行います。
アジアセッション中の夜間取引: どのように収益性を維持するか
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。
モメンタムピンボールトレーディング戦略
この記事では、Linda B. RaschkeとLaurence A. Connors の "Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies" に記載されているトレーディングシステムのコードを記述します。...
MQL5 ウィザードの NRTR に基づく NRTR インジケーターとトレーディングモジュール
この記事では、NRTR インジケーターを分析し、このインジケーターに基づいてトレードシステムを作成します。 追加のトレンド確認インジケーターと NRTR の組み合わせに基づいて戦略を作成する際に使用することができるトレードシグナルのモジュールを開発します。
通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンのテスト パート2
通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンをテストし、トレード通貨ペアバスケットの記事で説明したメソッドを試していきます。 実際には、移動平均のクロスの複合 WPR チャートのパターンを使用できるかどうかを検討してみましょう。 もし使用できる場合は、適切な使用メソッドを検討する必要があります。
カルマンフィルタを用いた価格方向予測
トレードで成功するには、ノイズ変動と価格変動を分けることができるインジケーターが必要です。 この記事では、最も有望なデジタルフィルタ、カルマンフィルタを検討します。 フィルタを描画して使用する方法について説明します。
インジケーターへのエントリの解決
トレーダーにはさまざまな事態が発生します。 多くの場合、勝ちトレードは、負けトレードと照らし合わせながら、戦略を再構成することができます。 どちらの場合でも、既知のインジケーターとトレードを比較します。 この記事では、インジケーターを使ったトレードの比較方法を考察します。
取引における様々な移動平均の比較
7種類の移動平均（MA）が検討されており、それに対応する取引戦略が開発されています。単一の取引戦略における様々なMAのテストと比較が行われ、与えられた移動平均の適用の比較パフォーマンス特性が提供されています。
戦略バランス曲線の品質評価としての R 乗
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。
三角裁定
本稿では、良く使われる三角裁定取引方法についてお話しします。ここでは、可能な限り主題を分析し、戦略のプラスおよびマイナス側面を考察し、既製のエキスパートアドバイザーコードを開発します。
ミニマーケットエミュレータまたは手動ストラテジーテスター
ミニマーケットエミュレータは、端末での作業の部分的なエミュレーション用に設計された指標で、市場分析と取引の「手動」戦略をテストするために使用することができるでしょう。
取引戦略におけるファジー論理
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。
古典的な隠れたダイバージェンスを解釈する新しいアプローチ
この記事は、ダイバージェンス構造の古典的なメソッドを考慮し、新しいダイバージェンスの解釈メソッドを提供します。 この新しい解釈法に基づいてトレード戦略を策定しました。 この戦略についても、この記事で説明します。
バランスグラフを使用した戦略の最適化と、結果の「バランス+最大シャープレシオ」基準との比較
本稿では、バランスグラフ分析に基づいたカスタム取引戦略最適化基準をさらにもう1つ考察します。線形回帰は、ALGLIBライブラリの関数を使用して計算されます。
適応型相場の実用的評価法
この記事で提案するトレーディングシステムは、株価を分析するための数学的ツールです。 ディジタルフィルタリングと離散時系列のスペクトル推定を適用します。 戦略の理論的側面について説明し、テストEAを作成します。
クロスプラットフォームEA: CExpertAdvisor と CExpertAdvisors クラス
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。
拡散と収束の自動探索
本稿では、シンプル、隠れ、拡張、トリプル、クワドラプル、収束のあらゆる種類の拡散、またA、B、Cクラスの拡散を考察し、それらをチャート上で検索及び表示するためのユニバーサル指標が開発されます。
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
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。
CGraphic ライブラリを使用したスキャルピング相場深度の実装
この記事では、スキャルピング相場深度ツールの基本的な関数を作成します。 また、CGraphic ライブラリーをベースにしたティック・チャートを開発し、オーダーブックと統合します。 記述された相場深度を使用して、短期トレードの強力なアシスタントツールを作成することが可能になります。
グラフィカルインタフェースXI：標準グラフィックライブラリの統合(ビルド16)
グラフィックライブラリの科学的なグラフを作成するための新バージョン（CGraphicクラス）が最近発表されました。今回のアップデートでは、グラフィカルインターフェイス作成のために開発された当ライブラリにグラフを作成するための新しいコントロールを備えたバージョンが導入されます。さまざまな種類のデータを視覚化することがさらに簡単になりました。
ユニバーサルEA: CUnIndicator と予約オーダーの使用 (その 9)
この記事では、ユニバーサル CUnIndicator クラスを通じたインジケーターのタスクについて説明します。 さらに、予約オーダーを処理する新しいメソッドを考慮します。 注意: この時点でCStrategy プロジェクトの構造は、実質的な変更を受けています。 すべてのファイルは、ユーザーの利便性のため単一のディレクトリに配置されています。
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
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。
一連の取引に対するリスク評価
この記事では、トレードシステムの分析における確率と数学的統計理論のメソッドについて説明します。
トレードオブジェクト: メタトレーダーのグラフィカルオブジェクトに基づいたトレードの自動化
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。
クロスプラットフォームEA: ストップ
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。
ディープニューラルネットワーク(その3)サンプル選択と次元削減
本稿は、ディープニューラルネットワークに関する一連の記事の続きです。ここでは、ニューラルネットワークの訓練データの準備に当たってのサンプルの選択（ノイズ除去）、入力データの次元数の削減、及びデータセットの訓練/検証/テストセットへの分割を検討します。
グラフィカルインターフェイスXI：テーブルセル内のテキストエディットボックスとコンボボックス(ビルド15)
このライブラリアップデートでは、テーブルコントロール（CTableクラス）に新しいオプションが追加されます。テーブルセル内のコントロールのラインアップが拡張され、今回はテキストエディットボックスとコンボボックスが追加されます。また、このアップデートでは、実行中にMQLアプリケーションのウィンドウのイズを変更する機能も導入されています。