MQL5プログラミング記事

MQL5「マーケット」には数多くのプロダクツが販売されていますが、その説明にはいま一つ物足りないということがあります。テキストの多くは明らかに改善が必要です。一般トレーダーが理解できないようなものだからです。本稿はみなさんのプロダクトを有利な位置に置くことに役立つことでしょう。販売しているものが何であるか的確に顧客に示す、注意を引く説明を書くための提案を活用ください。

本稿では、マルチンゲールシステムについて詳細に検討します。このシステムを取引に適用できるかどうか、またリスクを最小限に抑えるための使用方法が検討されます。この単純なシステムの主な欠点は、預金全体を失う可能性があることです。マルチンゲール技術を使って取引することを決定した場合、この事実は考慮に入れられなければなりません。

本稿では、使用された各銘柄期間のバーオブジェクトのリストを単一の銘柄時系列オブジェクトに結合することを検討します。使用されるすべての銘柄時系列期間のリストを格納するオブジェクトが各銘柄に備わることになります。

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。

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。

このシリーズのこれまでの記事では、多かれ少なかれ収益性の高いグリッドEAを作成するためのさまざまな方法を試しました。 今回は多様化を通じてEAの収益性を高めます。 究極の目標は、最大20% 以下のドローダウンで年間100%の利益を達成することです。

本稿はMQL5 ウィザードおよび Hlaiman EA ジェネレータを用いたニューラルネットワーク EA の自動作成について述べます。理論的な情報をすべて学習する必要なくニューラルネットワークと簡単に連携し、ご自身のコードを書く方法をお伝えします。

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。

本稿は、より複雑な構造的実装を伴う新しい種類の指標について検討し、擬似3D型指標と動的インフォグラフィックスの開発についても説明します。

この記事では、1つのレイアウトマネージャを使用して、レイアウトやコンテナに基づいて、GUI作成の代替方法を提示しています。CGridクラスは、グリッドレイアウトを使用して、他のコンテナやコントロールのコンテナとして機能する補助コントロールです。

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。これは『HedgeTerminalパネルを利用して MetaTrader 5 で双方向トレードとポジションヘッジを行う－パート1』の続編です。パート2ではカスタム Expert Advisors のHedgeTerminalAPIへの統合についてお話します。これは便利なポジション管理のためのツールを提供する快適なソフトウェア環境における双方向トレードを行うための特別な可視化ライブラリです。

シグナルを購読していると、このような状況が起こることがあります。貴方の取引口座はレバレッジが1：100であるのに、プロバイダのレバレッジは1：500かつ最小ロットでトレードを行っていて、貴方の取引残高はほぼ同じ。そしてこの時コピー係数は10％から15％になるという状況です。この記事では、このような場合にどのようにコピー係数を上げたら良いかをお話しします。

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。

MetaTrader 5からご自身のアプリケーションにクオートをエクスポートしたくありませんか？MQL5-DLLジャンクションを使用するとそのソリューションの作成が可能です！本稿でMetaTrader 5から.NETに書かれたアプリケーションにクオートをエクスポートする方法の一つをお伝えします。私はまさにこのプラットフォームの使用により、クオートのエクスポート実装がおもしろく、根本的にやさしく行えました。残念ながらバージョン5はまだ.NETをサポートしていないので、かつてのように.NETサポート機能のあるwin32 dllを interlayerとして利用します。

この記事では、MQL5を０から学び始めて９ヶ月でどれほどの結果を得ることができるかという点とともに、トレーダーのプログラムがどのようなもになることができるかの例を紹介したいと思います。この例は、価格チャートで最小限のスペースを使用しながら、プログラムがどれほど多機能に、かつ、情報を提供するようになるのかについて紹介します。そして、ユーザーにとってトレードパネルがどれほどカラフル、明るく、直感的に分かりやすくなるか見ることができます。その他数多くの機能を紹介します。

取引とは、常に不確実性に直面して意思決定を行うことです。つまり、これらの決定が行われた時点では、決定の結果が明確ではありません。これには、そのようなケースを意味ある方法で説明できるようにする数学的モデルの構築への理論的アプローチの重要性が必然的に伴います。

私はプロのプログラマではありません。そのため、トレーディングシステムの作業をする際、「シンプルから複雑へ」という原則は私にとって重要なものです。では私にとってシンプルとは正確にどういうことを言うのでしょうか？まず、システム作成プロセスの視覚化、そしてその動作のロジックです。また、手書きコードを最小限に抑えることです。本稿では、Matlabパッケージを基にトレーディングシステムを作成し検証することを目指しています。そしてIMetaTrader 5用のExpert Advisorを書いていきます。検証段階ではMetaTrader 5からの履歴データを使用します。

トレーディング戦略開発のためのプログラミング言語の新バージョン、MQL5は、以前のバージョン、MQL4と比較してより強力で効果的な機能を提供しています。その利点は本質的にオブジェクト指向プログラミングの機能にあります。この記事は、ノードやリストなど複雑なカスタムデータ型を用いることについて詳しく見ていきます。また、MQL5での実際的なプログラミングにてリストを用いる例を紹介します。

前の記事では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。過去の注文と取引のコレクション、成行注文とポジション、そして注文の便利な選択と並び替えのためのクラスはすでに存在します。この記事では、基本オブジェクトの開発を続け、Engineライブラリが口座の取引イベントを追跡できるようにします。

この記事では、ある実験をします。つまり、色の最適化の結果を行います。 色は、赤、緑、青 (RGB) のレベルの3つのパラメータによって決まります。 他にも3つのパラメータを使用した色分け方法があります。 したがって、3つのテストパラメータを1つの色に変換して、値を視覚的に表すことができます。 この記事を読んで、このような表現が役立つかどうかを確認してください。

この記事では、移動チャネルに基づいたシグナルを送信するクラスを実装するプロセスについて説明します。各々は、テスト結果を取引戦略が引き続きます。標準ライブラリのクラスは派生クラスを作成するために使用します。

本稿はすでに作成済みのインディケータをグレードアップを模索し、 またブート処理と変位値を利用して予測信頼区間を推定するための手法を簡単に取り上げます。その結果、予測精度を推定するために用いる予測インディケータおよびスクリプトを手にすることになります。

この記事では、サードパーティのコンポーネントを使用してライブラリを解析する簡単な HTML コードについて説明します。 特に、GET リクエストと POST リクエストでは取得できないデータにアクセスする方法について説明します。 ページが大きすぎないウェブサイトを選定し、該当サイトから興味深いデータを取得しましょう。

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。

MQL5 言語機能がタスク遂行に十分でなければMQL5 プログラマーは別のツールを使用する必要があります。別のプログラム言語によって仲介DLL を作成する必要があります。MQL5 にはさまざまなデータタイプを表示し、それを API に転送する機能がありますが、残念ながら MQL5 は受け付けられたポインタからデータを抽出することに関する問題を解決することはできません。本稿ではすべての "i" にドットを打ち、複雑なデータタイプを交換し、それと連携するメカニズムを示していきます。

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。

売買ロボットを作成するのにプログラム言語の知識はもはや必須条件ではなくなっています。以前であれば、独自のトレーディングストラテジーを実装するのにプログラム技能がないことは避けがたい障害でしたが、 MQL5 「ウィザード」の登場により状況は根本的に変化しました。トレーダー初心者はプログラム経験がないことを心配しなくてよくなります。 Expert Advisor コードを作成することができる新しい「ウィザード」を使えば、プログラム経験は必要ないのです。

インディケータを計算する最適な方法についての議論は尽きるところがありません。どこでインディケータ値を計算すべきでしょうか？インディケータ自体でしょうか、またはそのインディケータを使う Expert Advisor に全ロジックを埋め込むのがよいのでしょうか？本稿では、カスタムインディケータ iCustom のソースコードをExpert Advisor のコードに直接、または計算最適化スクリプトに移動し、そして prev_calculated 値をモデル化するバリアントの一つについて述べていきます。

最近MetaTrader 5 に取り入れられたトレードシグナルサービスにより、トレーダーはあらゆるシグナル提供者のトレード処理をコピーすることができます。ユーザーは任意のシグナルを選択、それを定期購入すれば、すべてのティールがアカウントにコピーされます。シグナル提供者は定期購入額を設定すると、購入者から毎月固定額を受け取ることとなります。

本稿では、よく知られているベルヌーイスキームをハイライトし、それを使用して取引関連のデータ配列を記述する方法を示すことにしました。これらはすべて、自己適応型の取引システムを作成するために使用されます。また、より一般的なアルゴリズムを探して、その応用を見つけます。ベルヌーイの定理はその特殊なケースです。

たとえファンダメンタル分析支持者であったとしても、すべてのトレーダーは、特定の統計的な計算を使用し作業を行います。この記事は、統計の基礎、基礎的な要素を紹介し、意思決定における統計の重要性を示します。

取引システム『領域法』は、RSIオシレーターの通常ではない解釈において使われます。この記事では、領域法を可視化するインディケータと、このシステムに基づいてトレードを行うエキスパートアドバイザを提供します。記事では、様々な通貨ペアや時間軸、面積値でのエキスパートアドバイザの詳細なテスト結果が記述されています。