MQL5プログラミング記事

ここでは、コードエラーを見つけ解決するための段階的な手順について説明します。またExpert Advisor（以下EA）への入力パラメータのテストと最適化の手順についても説明します。Meta Trader 5のクライアント端末のStrategy Testerの使い方がわかれば、ご自身のEAに最も適したシンボルや入力パラメータセットを見つけることができるようになります。

カスタムインジケーターに基づくトレーディングシグナルジェネレーターはどのように作成するのでしょうか？カスタムインジケーターはどのように作成するのでしょうか？カスタムインジケーターのデータへのアクセスはどのように取得するのでしょうか？IS_PATTERN_USAGE(0) ストラクチャーとモデルがなぜ必要なのでしょうか？

シグナル計算機は、MetaTrader 5のターミナルから直接動作し、ターミナルがシグナルの事前選択とソートを行います。これこそがこの計算機の大きな長所でもあります。これによって、MetaTrader 5のターミナルでは、自分の取引口座と最大限に互換性のあるシグナルのみユーザーに見えることになります。

買われすぎ/売られすぎのゾーンは、相場の特定の状態を特徴づけ、有価証券の価格の弱い変化によって区別されます。 シナミクスにおけるこの不利な変化は、あらゆるスケールのトレンドの成長の最終段階で顕著です。 トレードにおける利益価値は、可能な限り大きなトレンド振幅をカバーできるかどうかに直接依存するため、このようなゾーンを検出する精度は、どのような証券でも重要な課題となります。

この記事は、様々なチャートオプションや追加関数を持つかぎ足チャート用インジケーターを紹介します。また、インジケーターのチャート化原則やMQL5実装の特徴なども紹介されています。トレーディングにおける実装の人気なものは、トレンド線から押しのけ、断続的に「肩」をあげ、「腰」を下げるYin/Yang交換戦略です。

この記事では、80-20 トレード戦略を分析するためツール (インジケーターおよびEA) の開発について説明します。トレードルールは"ストリートスマート"より引用します。リンダラッシュクとローレンス · コナーズによる"短期的なトレード戦略”です。mql5を使用して、戦略ルールを定式化し、最近の相場のヒストリーベースで、インディケータとEAをテストします。

これはMetaTrader5のただの簡単なレビューです。このような短い時間でシステムのすべての特徴を述べることはできません。2009年9月9日に試用を開始しました。これはシンボル的な日付でラッキーナンバーになると信じています。ベータ版のMetaTrader5とMQL5を手に入れて数日が経ちました。まだ全ての特徴を使ってはいませんが、すでに関心させられました。

MQL5.community マーケットは Expert Advisors 開発者に対してすでに何千人という潜在的購入者のいるできあがったマーケットを提供します。これは売買ロボットやテクニカルインディケータを販売するのにはベストな場所です。

MQL5プログラムでは、すべてのオブジェクトはカスタムオブジェクトだろうと、動的配列またはオブジェクト配列は特定の方法で作成され削除されます。 しばしば オブジェクトは他のオブジェクトの一部で、非初期化のオブジェクト削除の順は特に重要になります。本記事ではオブジェクトを使用するメカニズムの例を紹介します。

膨大な数の取引戦略やMetaTrader 5およびMetaTrader 4ターミナル用アプリケーションの開発の注文、さまざまなMetaTrader Webサイトを分析しているうちに、私は、このすべての多様性のほとんどが、異なるプログラムで定期的に現れる同じ基本的な機能、行動、および価値観に基づいているという結論に達しました。これにより、МetaТrader5およびМetaТrader4アプリケーションを簡単かつ迅速に開発するためのDoEasyクロスプラットフォームライブラリが完成しました。

オブジェクト指向プログラミングに関する多相性やカプセル化などについて理解する必要はありません。これらの機能を使うだけで良いのです。この記事ではオブジェクト指向プログラミングの基本を例を使って具体的に見ていきます。

この記事では、ソフトウェアにおける一般的なエラー処理の問題について述べていきます。また、ロギングについて言及し、MQL5のツールによるデータロガーの実装例をデモンストレーションします。

金融市場における取引には広範囲のリスクがつきもので、これらは取引システムのアルゴリズムで考慮されるべきです。そのようなリスクを低減することは、取引で利益を得るために最も重要な課題です。

この記事では、ビジュアルストラテジービルダーを紹介します。 ユーザーがプログラミングせずにトレードロボットやユーティリティを作成する方法について紹介します。 作成されたEAは、完全に機能し、ストラテジーテスターでテストすることができます。また、クラウドで最適化またはリアルタイムチャートでライブ実行することも可能です。

みなさんは移動平均のぎこちないグラィック以上のものが必要ですか？ターミナルにただ色がついている長方形よりも見栄えの良い何かを描画してみたいですか？ターミナルには魅力的なグラフィックを描くことができるのです。それはカスタムグラフィックを作成する CСanvas クラスで実装することができます。このクラスで透明性を取り入れ、色を混ぜ、オーバーラップと色の混ぜ合わせによって透明の錯覚を産み出すことができるのです。

元の基本となる記事との関連性は失われていませんが、このトピックに興味がある場合は、まず最初の記事を読んでください。 しかし、前回の記事から時間が経過しているので、現在の Visual Studio 2017 には、更新されたインターフェイスがあります。 また、MetaTrader5プラットフォームにも新しい機能が追加されました。 この記事では、DLLのプロジェクト開発、およびセットアップと MetaTrader5 ツールとのやり取りについて説明します。

自己学習を行うEAを作成するためのReinforcement learningの適用。前回の記事では、Random Decision Forestアルゴリズムを学び、Reinforcement learning（強化学習）に基づく簡単な自己学習EAを作成しました。このアプローチの主な利点は、取引アルゴリズムを書くことの単純さと『学習」の高速性でした。強化学習（以下、単にRL）は、どのEAにも簡単に組み込むことができ、最適化のスピードを上げられます。

この連載では、ほとんどの市場要因を考慮した自己適応アルゴリズムの開発を示すとともに、これらの状況を体系化してロジックで説明し、取引活動で考慮に入れる方法を示します。非常に単純なアルゴリズムから始めて、徐々に理論を習得し、非常に複雑なプロジェクトに進化していきます。

本稿では、前の記事で開発した抽象銘柄オブジェクトに基づく銘柄コレクションの作成を検討します。抽象銘柄の子孫は、銘柄データを明確にし、プログラム内での基本的な銘柄オブジェクトプロパティの可用性を定義します。このような銘柄オブジェクトは、グループとの関係によって区別されます。

MetaEditor 5にはデバッグ機能が備わっています。しかし、MQL5プログラムを書くとき、個別の値ではなく検証中やオンライン作業中に現れるメッセージをすべて表示したいと思うことがよくあります。ログファイルのサイズが大きい場合、要求されるメッセージを速く簡単に回復するよう自動化するのは疑う余地がありません。本稿では、MQL5プログラム内エラーを発見する方法とログ手法を考察していきます。また、ファイルに単にログインし、ログを簡単に閲覧するためのプログラム、LogMonについての知識も深めていきます。

人類の歴史において時間は高価値であり、われわれはそれを無駄に費やさないよう努力しています。本稿では、マルチ コア プロセッサのコンピュータをご使用の場合、お手元のExpert Advisor の動作スピードを上げる方法について述べていきます。また、提案のメソッド実装には MQL5以外の言語知識は必要とされません。

トレーダーに効果的にプログラムを販売することは効率的で便利なプロダクトを書いて「マーケット」で公表するだけではありません。解りやすく詳しい説明書きやよいイラストを付けるのが肝心です。よいロゴと正しいスクリーンショットは『真のコーディング』とおなじくらい重要です。シンプルな式を憶えておいてください。"0" ダウンロード = "0" セールス

本稿では、バギング構造を持つニューラルネットワークのアンサンブルを構築および訓練する方法について説明します。また、アンサンブルを構成する個々のニューラルネットワーク分類器の超パラメータ最適化の特性も特定されます。このシリーズの前の記事で得られた最適化ニューラルネットワークの品質は、作成されたニューラルネットワークのアンサンブルの品質と比較されます。アンサンブルの分類の質をさらに向上させる可能性が考慮されます。

多くの開発者が同じ課題に出会います。安全性の低い DLL を使わずトレーディングターミナルのサンドボックスを手に入れる方法です。もっとも簡単で安全な方法の一つは、通常のファイル処理で動作する標準的な「名前付きパイプ」を使用することです。名前付きパイプにより、プロセッサ内でプログラム間のクライアントサーバー通信を行うことができます。サーバー、クライアント、それらの間のデータ交換、パフォーマンスのベンチマークを含んだ C++ 言語および MQL5 での実用例を見ていきます。

この記事は、MQL5のコントロールパネルの開発における問題を取り扱っています。インターフェイスは、イベントハンドリングによって管理されています。加えて、管理の柔軟なセットアップ方法が複数あります。コントロールパネルは、ポジションを扱い、また、設定、修正、削除や、未決注文も管理します。

本稿では仮説について考察します。それは数理統計学の基本的考え方のひとつです。ここでは多様な仮説が検討され、数学的手法を用いて例を挙げて検証されます。実データはノンパラメトリックな方法を用いて一般化されます。データ処理には Statistica パッケージと移植された ALGLIB MQL5 数値解析ライブラリが使用されています。

この記事では、MQL5 ベースのEAに対して Microsoft SQL server データベースサーバーを使用する方法について説明します。 DLL からの関数のインポートが使用します。 DLL は、Microsoft .NET プラットフォームと C# 言語を使用して作成します。 この記事で使用するメソッドは、マイナーな調整があり、MQL4で書かれているEAに適しています。

「サポートベクターマシン」は生物情報学分野でこれまで長く利用され、複雑なデータセットを評価し、データ分類すに利用できる有用なパターンを抽出するため数学を利用しています。本稿はサポートベクターマシンとは何か、それがどのように役立つか、またなぜ複雑なパターンを抽出するのに便利かを考察します。そしてそれをマーケットに応用する方法、およびトレードを行う上で将来役立つであろう使用方法を調査します。また「サポートベクターマシン学習ツール」を使用し、読者のみなさんがご自身のトレーディングで実験することができる実用例を提供します。

この記事では、MetaTrader5での自己最適化メカニズムの実装について説明します。

ボタンについて考えましょう。ここでは、簡単なボタン、拡張機能を持ったボタン（アイコンボタンとスプリットボタン）、また相互接続されたボタン（ボタングループとラジオボタン）を作成するためのいくつかのクラスの例を説明していきます。そのうえ、それらの能力を拡大するためのコントロールのために既存クラスにいくつかの追加を導入します。

この記事では、トレード戦略の作成とテストに確率と数学的統計手法を適用します。 また、価格とランダムウォークの差を使用して、最適なトレードリスクを探します。 価格がゼロドリフトランダムウォークのように振る舞うならば、収益性の高いトレードは不可能であることが証明されています。

この記事では、MQL5言語でのTelegram用ボットの作成を順を追って説明していきます。この資料は、トレードロボットを自分のモバイルデバイスに繋げたい人にとって、興味深いものになると思います。記事では、トレードシグナルのリンクの実行、サイト上の情報の検索、取引口座の状態や相場、チャートのスクリーンショットをあなたのモバイルデバイスへ送信するボットの例をご紹介します。

トレーダーにはさまざまな事態が発生します。 多くの場合、勝ちトレードは、負けトレードと照らし合わせながら、戦略を再構成することができます。 どちらの場合でも、既知のインジケーターとトレードを比較します。 この記事では、インジケーターを使ったトレードの比較方法を考察します。

本稿では、銘柄コレクションを作成するための基本オブジェクトとなる銘柄オブジェクトクラスを作成します。このクラスによって、さらなる分析と比較に必要な銘柄のデータを取得できるようになります。

本稿では、市場を少しでも理解してるシステムはどれでも世界規模で運用できるという前提を試してみます。理論やパターンは発明せずに既知の事実のみを使用し、これらの事実を徐々に数学的分析の言語に翻訳していきます。

本稿では、シンプル、隠れ、拡張、トリプル、クワドラプル、収束のあらゆる種類の拡散、またA、B、Cクラスの拡散を考察し、それらをチャート上で検索及び表示するためのユニバーサル指標が開発されます。

最もよくあるトレードシステムの開発の第一歩は、相場行動パターンを識別できるテクニカルインジケーターの作成です。 専門的に開発されたインジケーターを、フリーランスのサービスからオーダーすることができます。 この記事からは、適切な要件定義を作成する方法を学習します。より速く、希望のインジケーターを取得するのに役立ちます.

本稿では、ジョー・ディナポリによって開発されたフィボレベルベースの取引システムについて説明します。システムの背後にあるアイデアと主なコンセプトが説明され、それらをさらに明確にする、シンプルな指標が例として示されます。