MQL5プログラミング記事

この記事では、「どうやって正しいエキスパートアドバイザーを選べばいいのか」という問いに答えようと思います。ポートフォリオに最適なのはどれでしょうか。また、市場で入手できる大規模な取引ボットリストをどのようにフィルタリングすればいいのでしょうか。この記事では、エキスパートアドバイザーを却下するための20の明確で強力な基準を紹介します。それぞれの基準が提示され、よく説明されているので、より持続的な判断ができ、より収益性の高いエキスパートアドバイザーを集めることができるようになります。

この参考記事では、トレンド指標カテゴリから標準的な指標を取り上げます。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAで指標を使用するためのすぐに使えるテンプレートを作成します。

前回の記事では、ニューラルネットワーク訓練の品質を向上させることを目的とした手法の説明を開始しました。本稿では、このトピックを継続し、別のアプローチであるデータのBatch Normalizationについて説明します。

この記事では、取引リクエストの構造体、すなわち、リクエストの作成、サーバーに送信する前の事前検証、取引リクエストに対するサーバーの応答、および取引トランザクションの構造体の取り扱いについて検討します。取引注文をサーバーに送信するためのシンプルで便利な関数を作成し、すべての議論された内容に基づいて、取引トランザクションを通知するEAを作成します。

本稿では、ペアトレードについて、その原理は何か、実用化の見込みはあるのかを考えてみたいと思います。また、ペアトレード戦略にも挑戦します。

取引されている銘柄の価格を予測するよりも、特定のテクニカル指標を予測する方が精度が高いことをご存知ですか。この洞察力をより良い取引戦略のために活用する方法を探るために、ぜひお読みください。

このプロジェクトでは、ディープラーニングとテクニカル分析の融合を探求し、FXの取引戦略を検証します。EUR/USDの動きを予測するために、PSAR、SMA、RSIのような伝統的な指標とともにONNXモデルを採用し、迅速な実験のためにPythonスクリプトを使用します。MetaTrader 5のスクリプトは、この戦略をライブ環境に導入し、ヒストリカルデータとテクニカル分析を使用して、情報に基づいた取引決定をおこないます。バックテストの結果は、積極的な利益追求よりもリスク管理と着実な成長に重点を置いた、慎重かつ一貫したアプローチを示しています。

損切り（ストップロス）と利食い（テイクプロフィット）は取引結果に大きな響を与えます。この記事では、最適な逆指値注文の値を見つけるためのいくつかの方法を見ていきます。

3番目であるこの記事は、前の 2 つの記事間のブリッジとして機能します。最初の記事で検討されている.dll との相互作用のメカニズムと、2 番目の記事で説明したレポートダウンロード用のオブジェクトについて説明します。 DLLからインポートし、トレードヒストリーを持つXMLファイルを形成するクラスのラッパ作成のプロセスを分析します。 このラッパとデータのやり取りするメソッドも検討します。

マルコフ連鎖は、金融をはじめとする様々な分野で、時系列データのモデル化や予測に利用できる強力な数学的ツールです。金融の時系列モデル化や予測では、株価や為替レートなど、金融資産の時間的変化をモデル化するためにマルコフ連鎖がよく使われます。マルコフ連鎖モデルの大きな利点の1つは、そのシンプルさと使いやすさにあります。