MQL5プログラミング記事

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取引戦略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メンバーによって書かれた数多くの公開記事で学びます。記事は統合、テスター、取引戦略等のカテゴリに分けられていて、プログラミングに関連する疑問への解答を素早く見つけることができます。

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MQL5 クックブック:Expert Advisorsにトレード条件を設定するためのインディケータ利用
MQL5 クックブック:Expert Advisorsにトレード条件を設定するためのインディケータ利用

MQL5 クックブック:Expert Advisorsにトレード条件を設定するためのインディケータ利用

本稿では MQL5 クックブックシリーズの先行記事をとおして作業をおこなってきているExpert Advisorの修正を続行します。今回は、Expert Advisor は値がポジションオープンの条件を確認するのに使用されるインディケータを使って強化されます。それに一点添えるために、外部パラメータにドロップダウンリストを作成し、3つのトレードインディケータの中から1つを選ぶことができるようにします。
MQL5 でのアサーション
MQL5 でのアサーション

MQL5 でのアサーション

この記事では、MQL5でのアサーションの利用について扱います。アサーションメカニズムとアサーションを実装するための一般的なガイダンスを2つの例として提供します。
アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの実用的利用 パートI ツール
アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの実用的利用 パートI ツール

アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの実用的利用 パートI ツール

本稿では、MetaTrader5 で Kohonen マップを使用します。 改善および拡張されたクラスは、アプリケーションタスクを解決するためのツールになります。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第67部): チャットオブジェクトクラス
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第67部): チャットオブジェクトクラス

DoEasyライブラリでのその他のクラス(第67部): チャットオブジェクトクラス

本稿では、(単一の取引製品チャートの)チャートオブジェクトクラスを作成し、MQL5シグナルオブジェクトのコレクションクラスを改善して、コレクションに格納されている各シグナルオブジェクトでリストの更新時にすべてのパラメータが更新されるようにします。
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DoEasy - サービス関数(第2回):はらみ線パターン

DoEasy - サービス関数(第2回):はらみ線パターン

今回は、引き続きDoEasyライブラリの価格パターンを見ていきましょう。また、プライスアクションフォーメーションのはらみ線パターンクラスも作成します。
インディケータエミッションの積分特性計算
インディケータエミッションの積分特性計算

インディケータエミッションの積分特性計算

インディケータエミッションはマーケットリサーチでほとんど研究されていない分野です。時間依存性データのひじょうに大きな配列を処理することで起こる分析の難しさがその主な理由です。既存のグラフ分析は資源集約的に過ぎ、そのためエミッションの時系列を利用する簡素なアルゴリズムの開発をもたらしました。本稿では視覚的(直観的イメージ)分析がどのようにエミッションの積分特性の研究に置き換えることができるのかを示します。トレーダー、自動売買システムの開発者双方に興味深いものとなることでしょう。
グラフィカルインタフェース  II:メインメニュー要素(チャプターー4)
グラフィカルインタフェース  II:メインメニュー要素(チャプターー4)

グラフィカルインタフェース II:メインメニュー要素(チャプターー4)

これは、グラフィカルインターフェイスに関するシリーズの第二部の最終章です。ここでは、メインメニューの作成を検討します。このコントロールの開発とユーザの行動に正確な反応するライブラリクラスのハンドラ設定が実証されます。また、メインメニューの項目にコンテキストメニューを取り付ける方法についても説明します。そのに加えて、現在非アクティブな要素のブロックも言及されます。
一連の取引に対するリスク評価続編
一連の取引に対するリスク評価続編

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。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第21部):新規受注システム(IV)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第21部):新規受注システム(IV)

まだ完成していないものの、ようやくビジュアルなシステムが動き出します。ここでは主な変更を完成します。かなりの数になりますが、どれも必要なものばかりです。全体的にはなかなか面白いものになりそうです。
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さまざまな移動平均タイプをテストして、それらがどの程度洞察力に富むかを確認する

さまざまな移動平均タイプをテストして、それらがどの程度洞察力に富むかを確認する

多くのトレーダーにとって移動平均指標が重要であることは周知の事実です。取引に役立つ移動平均タイプは他にもあります。この記事ではこれらのタイプを特定し、それぞれのタイプと最も人気のある単純移動平均タイプを簡単に比較して、どれが最良の結果を示すことができるかを確認します。
C plus plus テンプレートの代用としての疑似テンプレート使用
C plus plus テンプレートの代用としての疑似テンプレート使用

C plus plus テンプレートの代用としての疑似テンプレート使用

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。
エリック・ナイマンの『チャネル』インディケータ
エリック・ナイマンの『チャネル』インディケータ

エリック・ナイマンの『チャネル』インディケータ

この記事では、エリック・L・ナイマン氏の著書『トレーダーの小百科事典』を元に『チャネル』インディケータの作成について述べていきます。このインディケータは、指定した期間で計算したベアとブルの値に基づき、トレンドの方向を表示します。この記事では、サンプルコードと共にインディケータの計算と構築の原理を説明し、インディケータをベースにエキスパートアドバイザを作成し、外部パラメータの最適化について述べていきます。
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時間の取扱い(第2部): 関数

時間の取扱い(第2部): 関数

証券会社のオフセットとGMTを自動で特定します。おそらく不十分な答えしかくれない(欠如した時間について説明することはいとわないでしょうが)証券会社にサポートを求める代わりに、時間が変わる週に証券会社が価格をどのように計算するかを自分で見ます。結局のところ、私たちはPCを持っているので、面倒な手作業ではなくプログラムを使用します。
MQL5におけるインディケータemissionの描写
MQL5におけるインディケータemissionの描写

MQL5におけるインディケータemissionの描写

本稿では、マーケットリサーチの新手法であるインディケータ エミッションについて考察していきたいと思います。エミッションの計算は異なるインディケータの交点が基本になります。ティックのあとに異なる色や形のポイントが多数表示されます。それらは星雲、雲、軌道、線、アーチなど様々なクラスターを形成します。こういった形は市場価格を左右する見えないバネや力を検出するのに役立ちます。
MQL5 ウィザード:オープンポジションのトレーリングモジュール作成方法
MQL5 ウィザード:オープンポジションのトレーリングモジュール作成方法

MQL5 ウィザード:オープンポジションのトレーリングモジュール作成方法

MQL5ウィザードのトレーディング戦略ジェネレータはトレーディングの考え方を検証することをひじょうに簡素化します。本稿では、MQL5 ウィザードでトレーディング戦略を書く方法、ジェネレータを、価格がポジション方向に行くときストップロスを無損失ゼロレベルへ移動させることでトレーディングの際減益ドローダウンを守ることのできるオープンポジションを管理する独自のクラスと連携させる方法について述べます。MQL5 ウィザード用に作成されたクラスのストラクチャおよび記述フォーマットについても述べます。
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第3部)成行注文と取引のコレクション、検索と並び替え
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第3部)成行注文と取引のコレクション、検索と並び替え

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第3部)成行注文と取引のコレクション、検索と並び替え

最初の部分では、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。さらに、履歴の注文と取引の収集を実装しました。次のステップは、コレクションリスト内の注文、取引、ポジションの便利な選択と並び替えのためのクラスを作成することです。Engineという基本ライブラリオブジェクトを実装し、成行注文とポジションのコレクションをライブラリに追加します。
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出来高ベースの取引システムを構築し最適化する方法(チャイキンマネーフロー:CMF)

出来高ベースの取引システムを構築し最適化する方法(チャイキンマネーフロー:CMF)

この記事では、出来高ベースの指標であるチャイキンマネーフロー(CMF)の構築方法、計算方法、使用方法を説明した上で、その概要を説明します。カスタムインジケーターの構築方法を理解します。使用できるいくつかの簡単な戦略を共有し、それらをテストしてどれが優れているかを理解します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第13回): Batch Normalization

ニューラルネットワークが簡単に(第13回): Batch Normalization

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。
最適化数点のシンプルな考え
最適化数点のシンプルな考え

最適化数点のシンプルな考え

最適化のプロセスにはコンピュータや MQL5 クラウドネットワーク検証エージェントのリソースも大量に必要とします。本稿では作業の促進とMetaTrader 5 ストラテジーテスタの改良に利用する簡単な考えをいくつか取り上げます。こういったアイデアはドキュメンテーション、フォーラム、記事から得ました。
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連続ウォークフォワード最適化(パート4):最適化マネージャ(オートオプティマイザ)

連続ウォークフォワード最適化(パート4):最適化マネージャ(オートオプティマイザ)

この記事の主な目的は、アプリケーションとその機能を操作するメカニズムについて説明することです。 したがって、この記事は、アプリケーションの使用方法に関する説明書としても使うことができます。 アプリケーションの使用法においてありがちな落とし穴と詳細を扱っています。
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第21部): 取引クラス - 基本クロスプラットフォーム取引オブジェクト
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第21部): 取引クラス - 基本クロスプラットフォーム取引オブジェクト

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第21部): 取引クラス - 基本クロスプラットフォーム取引オブジェクト

この記事では、取引クラスを新しいライブラリセクションとして開発し始めます。さらに、MetaTrader 5およびMetaTrader 4プラットフォーム向けの統合基本取引オブジェクトの開発を検討します。サーバにリクエストを送信する場合、このような取引オブジェクトにより、検証済みの正しい取引リクエストパラメータがサーバに渡されます。
MQL5 クックブック:トリプルスクリーン戦略に基づくトレーディングシステムに対するフレームワーク作成
MQL5 クックブック:トリプルスクリーン戦略に基づくトレーディングシステムに対するフレームワーク作成

MQL5 クックブック:トリプルスクリーン戦略に基づくトレーディングシステムに対するフレームワーク作成

本稿では MQL5で「リプルスクリーン」戦略に基づくトレーディングシステムに対するフレームワークを作成します。Expert Advisor を一から作成することはしません。代わりに、実質上すでにわれわれの目的に役だっている先行記事 "MQL5 Cookbook: Using Indicators to Set Trading Conditions in Expert Advisors" のプログラムを変更するだけとします。よって本稿は既製プログラムのパターンを簡単に変更する方法もお伝えします。
ユニバーサルEA:イベントモデルと取引ストラテジープロトタイプ(パート2)
ユニバーサルEA:イベントモデルと取引ストラテジープロトタイプ(パート2)

ユニバーサルEA:イベントモデルと取引ストラテジープロトタイプ(パート2)

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。
ターミナル間のデータ交換にクラウドストレージサービスを使用
ターミナル間のデータ交換にクラウドストレージサービスを使用

ターミナル間のデータ交換にクラウドストレージサービスを使用

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。
グラフィカルインタフェースVII: タブコントロール(チャプター2)
グラフィカルインタフェースVII: タブコントロール(チャプター2)

グラフィカルインタフェースVII: タブコントロール(チャプター2)

第七部の最初の章では、テーブルを作成するためのコントロールであるテキストラベルテーブル(CLabelsTable)、エディットボックステーブル(CTable)およびレンダーテーブル(CCanvasTable)の3つのクラスが紹介されました。本稿(チャプター2)ではタブコントロールが考察されます。
DoEasyライブラリのグラフィックス(第88部): グラフィカルオブジェクトコレクション - 動的に変化するオブジェクトのプロパティを格納するための2次元動的配列
DoEasyライブラリのグラフィックス(第88部): グラフィカルオブジェクトコレクション - 動的に変化するオブジェクトのプロパティを格納するための2次元動的配列

DoEasyライブラリのグラフィックス(第88部): グラフィカルオブジェクトコレクション - 動的に変化するオブジェクトのプロパティを格納するための2次元動的配列

本稿では、任意の次元のデータ量を変更できる動的な多次元配列クラスを作成します。作成したクラスに基づいて、動的に変更されたグラフィックオブジェクトのプロパティを格納する2次元の動的配列を作成します。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第01回):回帰分析

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第01回):回帰分析

今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合(意識的かどうかにかかわらず...)新しいアイデアを探し、試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。トレーダーの時間とミスを避ける必要性は明らかに重視されます。この連載では、MQL5ウィザードがトレーダーの主力であるべきであることを示します。なぜでしょうか。MQL5ウィザードを使用すれば、新しいアイデアを組み立てることで時間を節約できるだけでなく、コーディングの重複によるミスを大幅に減らすことができるため、最終的に、取引の哲学のいくつかの重要な分野にエネルギーを注ぐことができるからです。
AutoElliottWaveMaker -  Elliott Wavesの半自動分析のためのMetaTrader 5ツール
AutoElliottWaveMaker -  Elliott Wavesの半自動分析のためのMetaTrader 5ツール

AutoElliottWaveMaker - Elliott Wavesの半自動分析のためのMetaTrader 5ツール

本稿は AutoElliottWaveMakerのレビューを行います。 - 手動と自動の組合せの波形ラベリングを表す MetaTrader 5 におけるElliott Wave分析に対する初めての開発です wave labeling. 波形分析ツールは包括的に MQL5 で書かれており、外部 dll ライブラリはインクルードしていません。これは MQL5で洗練されたおもしろいプログラムが開発できる(するべきである)というもうひとつの証明です。
モスクワ為替先物のスプレッド戦略の開発例
モスクワ為替先物のスプレッド戦略の開発例

モスクワ為替先物のスプレッド戦略の開発例

MT5 プラットフォームでは、同時に複数の金融商品のトレードロボットをテストすることができます。組み込みのストラテジーテスターは、自動的にヒストリーデータをブローカーのサーバーからダウンロードします。そのため、開発者は特別手動で何かをする必要はありません。シンプルかつ確実に異なるシンボルのミリ秒単位のティックによるトレード環境を再現することが可能です。この記事では、2つのモスクワ為替先物においてスプレッドストラテジーをテストと開発を行います。
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エキスパートアドバイザーが失敗する理由の分析

エキスパートアドバイザーが失敗する理由の分析

この記事では、通貨データの分析を示して、エキスパートアドバイザーが特定の時間領域で良好なパフォーマンスを示し他の領域でパフォーマンスが低下する理由をよりよく理解します。
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トレーダーに優しい損切りと利食い

トレーダーに優しい損切りと利食い

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。
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)
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)

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。
トレーダーの作業における統計的分布の役割
トレーダーの作業における統計的分布の役割

トレーダーの作業における統計的分布の役割

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。
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フラクタルによる取引システムの設計方法を学ぶ

フラクタルによる取引システムの設計方法を学ぶ

これは、最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事です。フラクタル指標という新しい指標を学び、それを基にした取引システムを設計し、MetaTrader 5ターミナルで実行する方法について学びます。
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Volumesによる取引システムの設計方法を学ぶ

Volumesによる取引システムの設計方法を学ぶ

最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事です。今回は、Volumes指標について紹介します。出来高という概念は、金融市場の取引において非常に重要な要素の1つであり、注意を払う必要があります。この記事では、Volumes指標を使用した簡単な取引システムの設計方法について説明します。
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パラボリックSARを使ってトレーリングストップを追加する方法

パラボリックSARを使ってトレーリングストップを追加する方法

取引戦略を作成する際には、さまざまな保護ストップのオプションをテストする必要があります。その中で、価格に追随してストップロスレベルをダイナミックに引き上げる方法が考えられます。その最有力候補として、パラボリックSAR指標が挙げられます。これ以上シンプルで視覚的にわかりやすい指標はないでしょう。
単一インスツルメント上で異なるExpert Advisorsを使ったトレーディングのためのORDER_MAGICの使用
単一インスツルメント上で異なるExpert Advisorsを使ったトレーディングのためのORDER_MAGICの使用

単一インスツルメント上で異なるExpert Advisorsを使ったトレーディングのためのORDER_MAGICの使用

本稿は、異なるExpert Advisorsの自動トレーディングの分割、組立て、同期同様magic-identificationを使用したインフォメーションコーディングの疑問について考察します。本稿は、より経験を積んだトレーダー同様初心者にも興味深い内容となっています。その理由は、Expert Advisorsおよび様々な戦略の複雑なシステムの同期を実装するのに有用な垂直ポジションの疑問に取り組んでいるからです。
グラフィカルインターフェイスX:マルチラインテキストボックスでのテキスト選択(ビルド13)
グラフィカルインターフェイスX:マルチラインテキストボックスでのテキスト選択(ビルド13)

グラフィカルインターフェイスX:マルチラインテキストボックスでのテキスト選択(ビルド13)

本稿では、他のテキストエディタと同様に、さまざまなキーの組み合わせによってテキストを選択して選択したテキストを削除する機能を実装します。さらに、引き続きコードを最適化し、ライブラリの進化の第2段階の最終プロセスではすべてのコントロールが別々の画像(キャンバス)としてレンダリングされるため、これに向かってクラスを準備します。
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第23部): 基本取引クラス - パラメータ有効性の検証
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第23部): 基本取引クラス - パラメータ有効性の検証

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第23部): 基本取引クラス - パラメータ有効性の検証

本稿では、取引クラスの不正な取引注文パラメータ値に対する制御と取引イベントの音声通知において開発を続けています。
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ニューラルネットワークが簡単に(第12回): ドロップアウト

ニューラルネットワークが簡単に(第12回): ドロップアウト

ニューラルネットワークを研究する次のステップとして、ニューラルネットワークの訓練中に収束を高める手法を検討することをお勧めします。そのような手法はいくつかありますが、本稿では、それらの1つである「ドロップアウト」について考察します。