MQL5プログラミング記事

この記事では、リバーシングマーチンゲール技術を研究し、トレード戦略を向上させることができるかどうかということはもちろん、使用する価値があるかどうかを判断します。 ヒストリカルデータを操作し、リバーシングテクニックに最適なインジケータを確認するEAを作成します。 また、独立したトレードシステムとしてのインジケータなしで使用できるかどうかもチェックします。 また、リバーシングが、負けトレードから勝ちトレードに変えられるかを確かめます。

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。

この記事では、クロスプラットフォームEAのオーダーマネージャの作成について説明します。 オーダーマネージャは、EAによってエントリーされたオーダーと決済、および両方で独立した記録を保持します。

本稿では、必要なタグの自動マークアップから始まるMQL5コードのドキュメントの作成について考察し、Doxygenソフトウェアの使い方と正しい設定の仕方、html、HtmlHelp、PDFなどのさまざまな形式で結果を受け取る方法についても説明します。

本稿の目的は、カスタムツールを作成して、前述のパターンに関する一連の情報全体を受信して使用できるようにすることです。ユーザが独自の指標、取引パネル、エキスパートアドバイザーなどで使用できるパターン関連関数のライブラリが作成されます。

本稿では、フル機能の自動売買ロボットを作成することを目的として、ニューラルネットワークと取引ターミナルの統合の主な側面について検討します。

ＥＡの開発者は、プログラミングのスキルに関係なく、信頼性の高い取引プロセスを整理するため、同じタスクとアルゴリズムの問題に直面しています。この記事では、これらのタスクの解決に着手し、トレードアイデアを記述するための便利なCStrategyエンジンの可能性を説明します。

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。

公式のMetaTraderフリーランスサービスのメンバー受注完了数が2018年10月に50,000件に達しました。これは、MQLプログラマー向けの世界最大のフリーランスサイトです。サイトには1,000人以上の開発者が登録しており、新規注文は毎日数十件を超えます。サイトは7ヶ国語に訳されています。

このディープニューラルネットワークシリーズ第2稿では、モデルを訓練するためのデータを準備する過程で予測変数の変換と選択を検討します。

リングバッファは、スライディングウィンドウで計算を実行するときにデータを配置するのに最も簡単で効率的な方法です。本稿では、そのアルゴリズムを説明し、同アルゴリズムが如何にスライディングウィンドウでの計算を単純化して効率を向上させるかを示します。

すべてのチャネルインジケータは、上中下の3ラインとして表示されます。 移動平均インジケーターは主にチャネルに使用されますが、中央の線の描画原理は移動平均に似ています。 上下の線は中心線から等しい距離に位置します。 この距離は、標準偏差値 (ボリンジャーバンドバンド)、または ATR値 (ケルトナーチャネル) を使用して、価格のパーセント (エンベロープインジケータ) としてポイント単位で決定されます。

今日、多くのトレーダーが自動取引システムに切り替えています。これらのシステムには、追加のセットアップが必要なものも完全に自動化されてすぐに使用できるものもあります。ただし、昔ながらの方法で手動で取引することを好むトレーダーもかなりいます。本稿では、ホットキーを使用してすばやく手動で取引し、ワンクリックで一般的な取引アクションを実行するためのツールキットを作成します。

今日MetaTrader 5 の実アカウントでトレードすることはできますか？そのようなトレードをどうやって行いますか？本稿はこういった疑問に対する見解およびMetaTrader 5 ターミナルから MetaTrader 4ターミナルへトレードをコピーするためのワーキングコードを提供します。本稿は Expert Advisors の開発者、実践的トレーダー双方に役立つものです。

シリーズの前稿 "MQL5 Cookbook: Analyzing Position Properties in the MetaTrader 5 Strategy Tester" からの Expert Advisor への取り組みの続編として、既存の関数を改良、最適化しつつ有用な関数を数多く用いて Expert Advisor を強化していきます。今回 Expert Advisor は MetaTrader 5 「ストラテジーテスタ」で最適化可能な外部パラメータを取得し、いくつかの点でシンプルなトレーディングシステムのようになります。

本稿では、分析の計量経済学的手法、自己相関分析、とりわけ条件付き分散の分析について述べていきます。ここに挙げた手法のメリットは何でしょうか？非線形 GARCH モデルの使用により、数学的観点から正式に分析した系列を表現することができ、また特定の段階数に関して予測をすることができます。

トレーディングロボットの効率は、そのパラメータの正しい選択 (最適化) に依存します。 ただし、ある特定の時間間隔で最適と見なされるパラメータは、別の期間でもその有効性を保持することはできません。 その上、EA がテストの期間で利益を出したとしてもリアルでは損失になることもあります。 継続的な最適化における問題はこれらを背景としています。 ルーチンワークに直面するとき、人は自動化する方法を模索しようとします。 この記事では、この問題を解決するための非標準的なアプローチを提案します。

本稿では、グラフィックコントロールの一般的な原則を網羅します。グラフィックオブジェクトの作業を早く便利に行うためのツールを用意し、テキストや数値データの入力のために簡単なコントロールを作成する方法や、その使用方法の例を分析していきます。

「EA 階層」は最初のドラッグアンドドロップ MetaTrader MQL5 Expert Advisor ビルダーです。使用法がひじょうに簡単なグラフィックユーザーインターフェースを用いて複雑な MQL5 を作成することが可能です。「EA 階層」ではボックスをつなぐことによってExpert Advisors を作成します。ボックスには MQL5 関数、テクニカルインディケータ、カスタムインディケータ、値などが入っています。『ボックス階層』を利用して「EA 階層」は Expert Advisor の MQL5 コードを作成します。

本稿では、無効な取引注文パラメータのハンドラを一瞥して、取引イベントクラスを改善します。これによって、すべての取引イベント(単一のイベントと1ティック内で同時に発生したイベントの両方)がプログラムで正しく定義されるようになります。

今日は、自動モードでシンプルかつ安全に動作するエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法を紹介します。前回は、自動売買EAで使用するオーダーシステムの開発に着手しましたが、必要な関数のうち1つしか作っていません。

この記事では、可能な限り最高のグリッドベースのEAの開発に取り組みます。 いつものように、MetaTrader4とMetaTrader5の両方で動作することができるクロスプラットフォームEAになります。 当初このEAは、長期間にわたって利益を上げることができませんでしたが、それ以外は良好でした。 2番目となるこのEAは、数年以上にわたって動作する可能性があります。 しかし、残念ながら、最大ドローダウンが50%未満で、年間利益の50%以上の条件は得ることができませんでした。

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 でテストします。

本稿では、自動取引システムの公立を高めることを目的としたテクノロジーについて説明します。アイデアが簡単に説明され、その基盤、可能性、および欠点についてが説明されます。

この記事は、複数のシンボルをトレードし、同時にいくつものトレーディングシステムを使用するエキスパートアドバイザーのストラクチャーを紹介します。もしすでにすべてのEAにおいて最適な入力パラメーターを特定し、それぞれに対して個別に良いテスト結果を得ているのであれば、もしすべての戦略を合わせて同時に全EAをテストすればどのような結果を得ることができるか、ご自身に尋ねてみてください。

この記事では、ローソク足でカスタマイズされたインジケーターを作成する可能性について説明し、それらの長所と短所を指摘します。

第2回目の今回は、引き続きニューラルネットワークの勉強をし、作成したCNetクラスをEAで使用した例を考えていきます。 学習時間、予測精度ともに同様の結果を示す2つのニューラルネットワークモデルを用いてタスクを行います。

MetaTrader 5 により内蔵ストラテジーテスタでExpert Advisors および MQL5を利用し自動トレーディングをシミュレートすることができます。このタイプのシミュレーションは Expert Advisorsの検証と呼ばれ、マルチスレッド最適化を用い、同時に数多くのインスツルメントについて実装することができます。完全な検証のために用可能な分履歴をもとにティック生成が行われる必要があります。本稿ではアルゴリズムの詳細記述を提供します。それによりティックはMetaTrader 5 クライアントターミナルで履歴検証に対して作成されます。

これは手動取引のためのマルチシンボルシグナルエキスパートアドバイザーの作成に関する記事の第2部です。私たちはすでにグラフィカルインターフェースを作成しました。この記事では、インターフェースとプログラムの機能を融合させる方法について説明します。

新しいMetaTrader 5クライアント端末とMQL5言語はトレーダーにビジュアル情報を提供する機会をもたらします。 本稿では、汎用的拡張可能なクラスセットを提案します。それはチャート上の任意のテキストの表示作成作業をすべて行うものです。 Market Watch インディケータの例を提供します。

本稿は、適用統計に使用されるランダム変数の確率分布（標準、対数正規分布、二項分布、ロジスティック分布、指数分布、コーシー分布、ストゥーデンとの t-分布、 ラプラス分布、 ポアソン分布、双曲線正割分布、 ベータ分布、ガンマ分布）について述べます。またこういった分布を処理するクラス特性についても述べます。

これは、保留中リクエストの概念に関する3番目の記事です。ここでは、ポジションの決済、指値注文の削除、ポジションと指値注文パラメータの変更のためのメソッドを作成することにより、指値取引リクエストのテストを完了します。