MQL5言語での取引ロボットのプログラミングと使用に関する記事

MetaTraderプラットフォームのために作られたExpert Advisorsは、開発者により導入された様々な機能を実行します。トレーディングロボットは1日24時間、通貨をトラックし、ディールをコピーし、レポートを送り、ニュースを分析し、 特別に作られたグラフィカルインターフェースを提供することができます。

記事はプログラミングのテクニック、データ処理のための数学的なアイデア、トレーディングロボットの開発と発注についてのヒントを記載します。

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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。

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。

MetaTrader 5での複数銘柄残高グラフ

本稿では、グラフィカルインターフェイスに最後のテスト結果に基づいた複数銘柄の残高グラフと預金損失率グラフを備えたMQLアプリケーションの例を示します。

グラフィカルインタフェースを通して最適化の結果を処理する

最適化結果の分析と処理についての話を展開していきます。今回の課題は、100の最良の最適化結果を選択し、それらをグラフィカルインタフェースの表に表示することです。ユーザーが最適化結果の表で列を選択しつつ、残高とドローダウンのマルチシンボルのグラフを別々に入手できるようにします。

ディープニューラルネットワーク(その5)DNNハイパーパラメータのベイズ最適化

本稿では、様々な訓練の変形によって得られたディープニューラルネットワークのハイパーパラメータにベイズ最適化を適用する可能性について検討します。様々な訓練の変形における最適なハイパーパラメータを有するDNNの分類の質が比較されます。DNN最適ハイパーパラメータの有効性の深さは、フォワードテストで確認されています。分類の質を向上させるための方向性が特定されています。

MetaTrader 5における取引戦略最適化の可視化

本稿では、最適化プロセスの可視化を拡張するためのグラフィカルインターフェイスを備えたMQLアプリケーションが実装されます。グラフィカルインターフェイスには、EasyAndFastライブラリの最新バージョンが適用されます。MQLアプリケーションでグラフィカルインタフェースが必要な理由は多くのユーザによって尋ねられることがあります。本稿では、トレーダーにとって有用な複数のケースの1つを示します。

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。

制御された最適化: シミュレーティットアニーリング

MetaTrader5トレーディングプラットフォームのストラテジーテスターは、パラメータと遺伝的アルゴリズムの完全な検索、つまり、2 つの最適化オプションのみを提供します。 この記事では、トレーディング戦略を最適化するための新しいメソッドを提案します (シミュレーティットアニーリング)。 このメソッドのアルゴリズム、実装、およびEAへの統合を考察します。 開発したアルゴリズムは移動平均 EA...

トレーダーのリスクを低減するには

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。

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。

エントリを指標によって分類する技術を用いた新たな取引戦略の作成

本稿では、個々の指標セットを組み立てることでカスタム取引戦略を作成するとともに、カスタム市場エントリシグナルを開発する技術を提案します。

アジアセッション中の夜間取引: どのように収益性を維持するか

この記事では、夜間取引の概念、および MQL5 におけるトレーディング戦略とその実装について扱います。 テストを通じ、適切な結論を下します。

MQL5 ウィザードの NRTR に基づく NRTR インジケーターとトレーディングモジュール

この記事では、NRTR インジケーターを分析し、このインジケーターに基づいてトレードシステムを作成します。 追加のトレンド確認インジケーターと NRTR の組み合わせに基づいて戦略を作成する際に使用することができるトレードシグナルのモジュールを開発します。

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。

戦略バランス曲線の品質評価としての R 乗

この記事では、カスタム最適化基準R乗の構築について扱います。 この基準は、戦略のバランス曲線の品質を推定し、安定した戦略を構築するために使うことができます。 今回は、このメトリックのプロパティと品質の推定に使用される、構造と統計的手法について説明します。

三角裁定

本稿では、良く使われる三角裁定取引方法についてお話しします。ここでは、可能な限り主題を分析し、戦略のプラスおよびマイナス側面を考察し、既製のエキスパートアドバイザーコードを開発します。

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。

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モデルの作成、訓練、テスト

本稿では、darchパッケージ(v.0.12.0)の新しい機能について考察し、異なるデータタイプ、構造及び訓練シーケンスを有するディープニューラルネットワーク訓練を説明します。訓練結果も含まれています。

トレードオブジェクト: メタトレーダーのグラフィカルオブジェクトに基づいたトレードの自動化

この記事では、チャートのリニアマークアップに基づいて自動トレーディングシステムを作成するための簡単なアプローチを扱います。MetaTrader4 およびMetaTrader5のオブジェクトの標準プロパティを使用して既製EAを提供し、トレードオペレーションをサポートしています。

クロスプラットフォームEA: ストップ

この記事では、2つのプラットフォームMetaTrader4とMetaTrader5との互換性を確保するために、EAのストップの実装について説明します。

ディープニューラルネットワーク(その3)サンプル選択と次元削減

本稿は、ディープニューラルネットワークに関する一連の記事の続きです。ここでは、ニューラルネットワークの訓練データの準備に当たってのサンプルの選択(ノイズ除去)、入力データの次元数の削減、及びデータセットの訓練/検証/テストセットへの分割を検討します。

ディープニューラルネットワーク(その2)予測変数の変換と選択

このディープニューラルネットワークシリーズ第2稿では、モデルを訓練するためのデータを準備する過程で予測変数の変換と選択を検討します。

ディープニューラルネットワーク(その1)データの準備

この一連の記事では、取引を含んだ多くの分野で応用されているディープニューラルネットワーク(DNN)の探索を続けます。ここでは、実践的な実験によって新しい方法や概念をテストするとともにこのテーマの新しい次元を探求する予定です。シリーズの最初の記事は、DNNのデータを準備することを目的としています。

一連の指標シグナルに対する単純ベイズ分類器

本稿では、複数の独立した指標からのシグナルを使用して取引システムの信頼性を向上させるベイズの公式の適用を分析します。理論計算は、任意の指標で動作するように構成された単純な汎用EAで検証されます。

クロスプラットフォームEA: タイムフィルタ

この記事では、クロスプラットフォームEAによるさまざまな時間フィルタリングメソッドの実装について説明します。 時間フィルタクラスは、特定の時間が一定の時間構成設定に該当するかどうかをチェックします。

ベイズ分類器及び特異スペクトル解析法に基づく指標を用いた市場動向の予測

本稿では、ベイズの定理に基づいた特異スペクトル解析(SSA)と重要な機械学習法の予測機能を組み合わせて、時間効率の良い取引のための推奨システムを構築するというイデオロギーと方法論について検討します。

クロスプラットフォームEA: マネーマネジメント

この記事では、クロスプラットフォームEAの マネーマネジメントメソッドの実装について説明します。 マネーマネジメントクラスは、EAによってエントリーされる次のトレードに使用するロットサイズの計算を担当します。

クロスプラットフォームEA: シグナル

この記事では、クロスプラットフォームEAで使用される CSignal および CSignals クラスについて解説します。 MQL4 と MQL5 の違いについて、トレードシグナルの評価に必要なデータがどのようにアクセスされるかを調べ、記述されたコードが両方のコンパイラと互換性があることを確認します。

クロスプラットフォームEA: オーダーマネージャ

この記事では、クロスプラットフォームEAのオーダーマネージャの作成について説明します。 オーダーマネージャは、EAによってエントリーされたオーダーと決済、および両方で独立した記録を保持します。

10のトレンド戦略による比較分析

この記事では、10のトレンドのテスト結果と比較分析の概要を説明します。 得られた結果に基づいて、トレンドの妥当性、メリット、デメリットについて一般的な結論を導きます。

MQL5 クックブック-ピボットトレーディングシグナル

この記事では、ピボットの反転に基づいたシグナルのクラスの開発と実装について説明します。 このクラスは、標準ライブラリを適用する戦略を形成するために使用されます。 フィルタを追加することにより、ピボット戦略を改善することができるでしょう。

MetaTrader 4でMQL5ウィザードの既製エキスパートアドバイザーが機能

本稿ではMetaTrader 4のためのMetaTrader 5取引環境の簡単なエミュレータについてお話しします。このエミュレータは標準ライブラリの取引クラスの移行と調整を実装するものです。その結果、MetaTrader 5ウィザードで生成されたエキスパートアドバイザーは、そのままMetaTrader 4でコンパイルして実行することができます。

指定した価格変動に基づく極値点の自動検出

グラフィカルパターンを使った自動トレード戦略には、極値を検索する機能が必要です。既存のツールは、必ずしもこのような機能がありません。この記事で説明されているアルゴリズムは、チャート上のすべての極値を検出できます。ここで説明するツールは、トレンドやレンジに効率的です。得られた結果は選択した期間によって強く影響を受けず、指定したスケールでのみ定義されています。

「タートルスープ」トレードシステムと ' タートル スープ プラス一 '

この記事では、2つのトレードシステム「タートルスープ」と「タートル スープ プラスワン'のルールについて扱います。リンダ ・ ブラッドフォード ・ ラシュキ と ローレンス a. コナーズによる 高確率短期のトレード戦略です。この戦略は、かなり人気があります。15~20年間の相場の動きに基づいてを開発したものです。

ニューラル ネットワーク: EAの自己最適化

ポジションを最適化し、コードのコマンドに従って定期的に条件を終了するEAを開発します。ニューラル ネットワーク (多層パーセプトロン) を分析し、戦略を実現するためのモジュールの形式で実装します。毎月 (毎週、毎日、または毎時) ニューラル ネットワークを最適化する EAを作成します。したがって、自己最適化 EA を開発します。