MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミング例に関する記事
エキスパートアドバイザーはプログラミングの「頂点」であり、それぞれの自動取引の開発者の求めたゴールです。このセクションの記事を読んで、ご自分の自動売買ロボットを作成してください。記述された手順に従うことにより、どのように自動取引システムを作成し、デバッグし、テストするかを学びます。
記事はMQL5プログラミングを教えるだけでなく、どのようにトレーディングアイデアとテクニックを導入するかを示します。どのようにトレーリングストップをプログラムするか、どのように資金管理を適用するか、どのようにインディケータ値を取得するかなど、さらに多くのことを学べます。
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クロスプラットフォームグリッドEAの開発：マルチカレンシーEAのテスト
この1か月で相場は30％以上も下落しました。(コロナショック後です。) グリッド系とマーチンゲール系のEAのテストには最適な時期のようです。 本記事は、「クロスプラットフォームのグリッドEAを作る」シリーズの無計画な続編です。 現在の相場では、グリッドEAのストレスレストを整えるチャンスとなっています。 ということで、この機会にEAのテストをしてみましょう。
このプロジェクトは、収益性の高いトレーディングロボットを作成する手助けになります! 少なくとも、そうなるでしょう。
大きなプログラムは小さなファイルから始まり、関数やオブジェクトを追加し続けるにつれてサイズが大きくなります。 ほとんどのトレードロボット開発者は、この問題を処理するためにインクルードファイルを利用しています。 しかし、より良い解決策があります。:それは、プロジェクト内の任意のトレードアプリケーションの開発を開始することです。 そうする理由はたくさんあります。
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。
MetaTrader5でDirectXを使用して3Dグラフィックスを作成する方法
3D グラフィックスは、隠れたパターンの視覚化を可能にし、膨大な量のデータを分析するための優れた手段です。 今回のタスクは MQL5 で直接解決できますが、DireсtX 関数は 3 次元オブジェクトの作成が可能です。 したがって、MetaTrader5で3Dゲームをすることも、複雑なプログラムを作成することさえ可能です。 シンプルな 3 次元図形を描画して、3D グラフィックスをしましょう。
MQL5クックブック:カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略ストレステストe
この記事では、カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略のストレステストへのアプローチを検討します。 このため、カスタムシンボルクラスを作成します。 このクラスは、サードパーティのソースからティックデータを受信するため、シンボルプロパティを変更するために使用します。 タスクの結果に基づいて、トレード条件を変更するためのオプションを検討し、その下でトレード戦略をテストします。
最適化管理(パートII): キーオブジェクトとアドオンロジックの作成
本稿は、以前の最適化管理用のグラフィカルインターフェイスの作成に関する記事の続きです。本稿では、アドオンのロジックについて検討しています。MetaTrader 5ターミナルのラッパーが作成され、アドオンをC#を介した管理プロセスとして実行できるようにします。また、構成ファイルとセットアップファイルを使用した操作についても検討します。アプリケーションのロジックは2つの部分に分かれています。最初の部分では特定のキーを押した後に呼び出されるメソッドを記述し、2番目の部分では最適化の起動と管理を扱います。
最適化管理 (パート I): GUI の作成
この記事では、MetaTrader ターミナルの拡張機能を作成するプロセスについて説明します。 このソリューションは、他のターミナルで最適化を実行する際、最適化プロセスを自動化するのに役立ちます。 このトピックに関する記事をいくつか書きます。 拡張機能は C# 言語とデザイン パターンを使用して開発されました。優先プログラミング言語の機能です。
価格速度測定方法
相場調査と相場分析には、複数の異なるアプローチがあります。 主なものには、テクニカルとファンダメンタルがあります。 テクニカル分析では、トレーダーは、価格、ボリュームなど、相場に関連する数値データとパラメータを収集、処理、分析します。 ファンダメンタルズでは、トレーダーは相場に直接的または間接的に影響を与えるイベントやニュースを分析します。 この記事では、価格速度測定方法を扱い、その方法に基づいてトレード戦略を研究します。
Net FrameworkとC#に基づくエキスパートアドバイザーと指標のためのグラフィカルインターフェイスの開発
本稿では、Visual Studioを使用してグラフィカルウィンドウを作成してからエキスパートアドバイザーのMQLコードに統合する簡単で迅速な方法を紹介します。専門家ではないユーザを対象としており、C#および.NETテクノロジに関する知識は必要ありません。
強化学習におけるモンテカルロ法の応用
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。
ピボット・パターン：『ヘッドアンドショルダー』パターンのテスト
この記事は、前回のピボット・パターン：『ダブルトップ・ダブルボトム』パターンのテストの論理的な続編になります。ここでもう一つのよく知られている『ヘッドアンドショルダー』の反転パターンを検討し、2つのパターンの取引パフォーマンスを比較し、2つのパターンの取引を1つの取引システムに組み合わせてみたいと思います。
EAの元のコードを変更することなく、テイクプロフィットの代わりにリミットオーダーを使用する
テイクプロフィットによる決済ではなく、リミットオーダーを使用した決済方法は、フォーラムでも長い間議論の対象でした。 このアプローチの利点は一体何であり、どのようにしてトレードで実現できるでしょうか。 この記事では、このトピックのビジョンを提供します。
ピボット・パターン：『ダブルトップ・ダブルボトム』パターンのテスト
トレーディングの実践において、トレーダーはしばしば、トレンドの傾向の逆転のポイントを探します。なぜなら、トレンドが生まれたときに、その価格が最も大きな変動の可能性を秘めているからです。そのため、技術分析の実践において、様々な反転パターンが考慮されます。最も有名で頻繁に使用されるパターンの1つはダブルトップ・ダブルボトムです。この記事では、パターンの自動検出の例を提案し、またその履歴データに対する収益性をテストします。
運動継続モデル-チャート上での検索と実行統計
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。
EAのリモートコントロールの方法
トレーディングロボットの主な利点は、リモートの VPS サーバー上で24時間動作できることです。 しかし、時にはサーバーに直接アクセスすることができず、タスクに介入する必要があります。 EAをリモートで管理することは可能でしょうか。 この記事では、外部コマンドを使用してEAを制御するオプションの1つを提案します。
考えられる.EAをリアルタイムで最適化するためのインジケータの使用法
トレーディングロボットの効率は、そのパラメータの正しい選択 (最適化) に依存します。 ただし、ある特定の時間間隔で最適と見なされるパラメータは、別の期間でもその有効性を保持することはできません。 その上、EA がテストの期間で利益を出したとしてもリアルでは損失になることもあります。 継続的な最適化における問題はこれらを背景としています。 ルーチンワークに直面するとき、人は自動化する方法を模索しようとします。 この記事では、この問題を解決するための非標準的なアプローチを提案します。
エルダーレイ (ブルパワーとベアパワー)
この記事は、ブルパワー、ベアパワー、移動平均インジケータ (EMA-指数平均)に基づいたエルダーレイトレーディングシステムを扱います。 このシステムは、アレキサンダーエルダーの著書"Trading for a Living"に記述されています。
1. テストメソッド1トレンドとレンジ戦略の組み合わせ
トレード戦略には多くのものがあります。 トレードのために、ある戦略はトレンドを探し、またある戦略はレンジ価格変動の範囲を定義します。 この2つのアプローチを組み合わせて収益性を高めることは可能でしょうか。
MQLベースのエキスパートアドバイザとデータベースの統合 (SQL server、.NET、および C#)
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。
ディープニューラルネットワーク(その4)ニューラルネットワーク分類器のアンサンブル: バギング
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。
強化学習におけるランダム決定フォレスト
バギングを使用するランダムフォレスト（RF）は最も強力な機械学習方法の1つですが、グラジエントブースティングには若干劣ります。本稿では、市場との相互作用から得られた経験に基づいて意思決定を行う自己学習型取引システムの開発を試みます。
グラフィカルインターフェイスを備えたエキスパートアドバイザ : 機能の設定(第2部)
これは手動取引のためのマルチシンボルシグナルエキスパートアドバイザーの作成に関する記事の第2部です。私たちはすでにグラフィカルインターフェースを作成しました。この記事では、インターフェースとプログラムの機能を融合させる方法について説明します。
グラフィカルインタフェ-スを備えたエキスパ-トアドバイザ:パネルの作成(第1部)
多くのトレーダーが依然として手作業を好むという事実にもかかわらず、ここではルーティンで行う作業の自動化を完全に避けることはできないでしょう。この記事では、手動取引のためのマルチシンボルシグナルエキスパートアドバイザーの作成例を示します。
マルチモジュールEAの作成
MQLプログラミング言語によって、取引戦略のモジュール設計の概念を実装することができます。この記事では、別々にコンパイルされたファイルモジュールからなるマルチモジュールEAの作成例をご紹介します。
任意のインジケータの計算部分をEAのコードに転送する方法
インジケータコードをEAに転送する理由は様々です。しかし、このアプローチの長所と短所はどのように評価するべきでしょうか？この記事では、インジケータコードをEAに転送する技術をご紹介します。EAの動作スピードを評価するためにいくつかの実験を行いました。
選択した基準による最適化結果の可視化
この記事では、前回の記事で始まった最適化結果を扱うMQLアプリケーションの開発を続けます。今回は、グラフィカルインターフェースを介して、別の基準を指定してパラメーターを最適化した後、最良の結果の表を作成する例をご紹介します。
ビンスによる資金管理 MQL5 ウィザードのモジュールとしての実装
この記事は、ラルフ·ビンスによる "The Mathematics of Money Management" に基づいています。 トレードロットの最適なサイズを見つけるために使用される経験的およびパラメトリックメソッドの説明をします。 また、それらのメソッドに基づいて MQL5 ウィザードのトレーディングモジュールの実装を行います。
メタトレーダー５のカスタムニュースフィードを作成する
この記事では、ニュースの種類とまたその情報元の面でより多くのオプションを提供しています。柔軟なニュースフィードを作成する汎用性を考察します。 この記事では、web API を MetaTrader5 ターミナルと統合する方法について説明します。
高速数学的計算に基づくカスタムストラテジーテスター
この記事では、カスタムストラテジーテスターと最適化パスのカスタムアナライザーを作成する方法について説明します。 これにより、数学の計算モード、いわゆるフレームの仕組みを理解することができ、計算のカスタムデータをロードしその圧縮の効果的なアルゴリズムを使用できるようになります。 この記事は、EAの中でカスタム情報を保存する方法に興味がある方にも有意義なものになります。
チャネルブレイクアウトパターン
価格トレンドは、金融銘柄チャートで観察できる価格チャネルを形成します。現在のチャネルのブレイクアウトは、強いトレンド反転シグナルの1つです。本稿では、そのようなシグナルを見つける手順を自動化し、チャネルブレイクアウトパターンを取引戦略の作成に使用できるかどうかを確認する方法を提案します。
トレードDiNapoliレベル
この記事では、MQL5 標準ツールを使用してDiNapoliレベルでトレードするためのEAの実現を考察します。 そのパフォーマンスをテストし、最終的な結論まで導きます。
カルマンフィルタを用いた価格方向予測
トレードで成功するには、ノイズ変動と価格変動を分けることができるインジケーターが必要です。 この記事では、最も有望なデジタルフィルタ、カルマンフィルタを検討します。 フィルタを描画して使用する方法について説明します。
インジケーターへのエントリの解決
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。
取引戦略におけるファジー論理
本稿では、ファジーライブラリを使用して、ファジー論理を適用した簡単な取引システムの構築例を検討します。ファジー論理、遺伝的アルゴリズムおよびニューラルネットワークを組み合わせることによりシステムを改良するための変形が提案されます。
適応型相場の実用的評価法
この記事で提案するトレーディングシステムは、株価を分析するための数学的ツールです。 ディジタルフィルタリングと離散時系列のスペクトル推定を適用します。 戦略の理論的側面について説明し、テストEAを作成します。
クロスプラットフォームEA: CExpertAdvisor と CExpertAdvisors クラス
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。
クロスプラットフォームEA: カスタムストップ、ブレイクイーブン、トレーリング
この記事では、クロスプラットフォームＥＡでのカスタムストップレベルの設定方法について説明します。 また、時間の経過とともにストップレベルを設定するメソッドについても説明します。
グラフィカルインタフェースXI：標準グラフィックライブラリの統合(ビルド16)
グラフィックライブラリの科学的なグラフを作成するための新バージョン（CGraphicクラス）が最近発表されました。今回のアップデートでは、グラフィカルインターフェイス作成のために開発された当ライブラリにグラフを作成するための新しいコントロールを備えたバージョンが導入されます。さまざまな種類のデータを視覚化することがさらに簡単になりました。
