MQL5プログラミング記事

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。

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。

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。

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。

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。

ニューラルネットワークの実装のいくつかのタイプについては、これまで説明してきました。 これまで考慮されたネットワークでは、各ニューロンに対して同じ操作が繰り返されます。 さらに論理的な進展としては、ニューラルネットワークの学習プロセスを高速化するために、現代の技術が提供するマルチスレッドコンピューティング機能を利用することです。 可能な実装の1つは、この記事で説明しています。

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。

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。

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。

自動化は、そのスケジュールを制御できなければ意味がありません。1日24時間働く効率的な労働者はいません。しかし、多くの人は、自動化されたシステムは24時間稼働するべきだと考えています。しかし、EAの稼働時間範囲を設定する手段を持つことは常に良いことです。この記事では、このような時間範囲を適切に設定する方法を検討します。

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。

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。

この記事は、エラーのハンドリングも含めて、ディレクトリの作成、データのコピー、Market Watchでのシンボルを使用の例などを紹介します。これら全ての要素は、最終的にユーザーによって定義されたフォーマットにてデータが格納されるためのシングルスクリプトにて集められます。

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。

MetaTrader 5プラットフォームに新しいチャートタイプを追加するというアイデアはいかがでしょうか。このプラットフォームには他のプラットフォームにあるものがいくつかないという声もあります。しかし、実際のところ、MetaTrader 5は他の多くのプラットフォームではできないこと（少なくとも簡単にはできないこと）ができる、非常に実用的なプラットフォームです。

最終製品がWindowsとLinuxシステムの両方でシームレスに動作するMetaTrader 5プラットフォームの開発をLinuxシステムのみでおこなう方法のステップとワークフローを探索する旅を始めます。WineとMinGWについて学ぶことができます。これらはどちらも、クロスプラットフォーム開発を機能させるために不可欠なツールです。特に、MinGWのスレッド実装（POSIXおよびWin32）については、どれを使用するかを選択する際に考慮する必要があります。次に、概念実証のDLLを構築し、それをMQL5コードで使用して、最後に両方のスレッド実装のパフォーマンスを比較します。すべては読者の基盤が自力でさらに拡大するようにするためです。この記事を読めば、LinuxでMT関連のツールを快適に構築できるはずです。

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。

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。

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。

前のグラフィカルインターフェイス第八部では静的およびドロップダウンカレンダー要素に焦点が当てられました。この第2章は、グラフィカルインタフェースを作成するために使用されるすべての完全なライブラリーに含まれているツリービューという均等に複雑な要素に焦点を当てます。本稿で実装されるツリービューは複数の柔軟な設定とモードを含み、ニーズに合わせてコントロール要素を調整することができます。

この記事では、以前に作成したアルゴリズムの柔軟性を向上させることでトピックの開発を続けます。アルゴリズムは、分析期間内のローソク足の数の増加または上昇/下降ローソク足超過率のしきい値の増加によって、より安定しました。分析のためにより大きなサンプルサイズを設定するかより高いローソク足の超過率を設定して、妥協する必要がありました。

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。

MetaTrader 5 プラットフォームのユーザーインターフェースは複数言語に翻訳されています。あなたの母国語がサポートされている言語に含まれていなかったとしてもご心配なく。MetaQuotes Software Corp. が全利用者に対して提供する特別な MetaTrader 5 MultiLanguage Pack ユーティリティを使用して簡単に翻訳することができるのです。本稿ではMetaTrader 5 プラットフォームに新しい ユーザーインターフェース言語を追加する方法を提示します。

これまでニューラルネットワークの勉強を続けてきました。 この記事では、ニューラルネットワークのもう一つのタイプであるリカレントネットワークについて考えてみます。 このタイプは、MetaTrader 5の取引プラットフォームで価格チャートで表現される時系列を使用するために提案されています。

この記事は、プログラミングのキャリアを向上させたい人にとって必読です。本連載は、どんなに経験が豊富な読者でも最高のプログラマーになれることを目的としています。議論されたアイデアは、MQL5プログラミングの初心者だけでなくプロにも役立ちます。

この記事では、運動継続モデルの1つをプログラムによって定義します。 この主なアイデアは、2つの波の定義です（メインと補正） 極値点については、フラクタルだけでなく、 "潜在的な " フラクタル-まだフラクタルとして形成されていない極値点を適用します。