MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミングと使用に関する記事

グラフィックコントロールパネルが削除されたり、他の誰かによって変更されている場合、プログラムに対し、何をすべきか？この記事では、チャート上の「オーナーレス」オブジェクトを処理します。アプリケーションが削除された後に、プログラムで作成されたオブジェクトが残っている場合の処理を行います。

今回は、取引の世界で最も人気があり、一般的に使用されている指標の1つであるRSIを紹介します。この指標を使用した取引システムの設計方法を学びます。

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。

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。

インターネット検索をしていると、多くの戦略を見つけるのはたやすいことです。そこから多様な提案を得ることができます。インサイダーの方法を採り入れ、異なる大陸の異なるタイムゾーンに基づく戦略作成の手順を見ていきます。

このシリーズのこれまでの記事では、多かれ少なかれ収益性の高いグリッドEAを作成するためのさまざまな方法を試しました。 今回は多様化を通じてEAの収益性を高めます。 究極の目標は、最大20% 以下のドローダウンで年間100%の利益を達成することです。

本稿ではポジションヘッジへの新しいアプローチについて述べ、本件に関する MetaTrader 4 および MetaTrader 5 のユーザー間のディベートに一線を画します。これは『HedgeTerminalパネルを利用して MetaTrader 5 で双方向トレードとポジションヘッジを行う－パート1』の続編です。パート2ではカスタム Expert Advisors のHedgeTerminalAPIへの統合についてお話します。これは便利なポジション管理のためのツールを提供する快適なソフトウェア環境における双方向トレードを行うための特別な可視化ライブラリです。

今日は、自動モードでシンプルかつ安全に動作するエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法を紹介します。

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。

アンサンブルの構築を続けます。今回は、以前に作成したバギングアンサンブルに、訓練可能な結合器、つまりディープニューラルネットワークが追加されます。ニューラルネットワークの1つは、刈り込み後に7つの最良アンサンブル出力を組み合わせます。2つ目はアンサンブルの500個の出力をすべて入力として取り込み、刈り込んで結合します。ニューラルネットワークは、Python用のKeras/TensorFlowパッケージを使用して構築されます。このパッケージの特徴には簡単に触れます。テストが実行されて、バギングアンサンブルとスタッキングアンサンブルの分類品質が比較されます。

本稿では、ツールキットの機能を拡張します。特定の条件で取引ポジションを決済する機能を追加し、これらの注文を編集する機能を備えた、成行注文と指値注文を制御するための表を作成します。

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。

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。

本稿は MQL5 標準ライブラリの拡張について説明します。それは MQL5 ウィザードを用いてインクルードされたモジュールから受信する価格によって Expert Advisors を作成し、発注し、ストップロスおよびテイクプロフィットを設定することを可能にするものです。この方法はモジュール数に追加の制限は何も設けず、その連携動作において競合が発生することはありません。

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。

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。

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。

この記事では、MQL5を０から学び始めて９ヶ月でどれほどの結果を得ることができるかという点とともに、トレーダーのプログラムがどのようなもになることができるかの例を紹介したいと思います。この例は、価格チャートで最小限のスペースを使用しながら、プログラムがどれほど多機能に、かつ、情報を提供するようになるのかについて紹介します。そして、ユーザーにとってトレードパネルがどれほどカラフル、明るく、直感的に分かりやすくなるか見ることができます。その他数多くの機能を紹介します。

本稿では、テキストメッセージを表示するクラスについて検討します。現在、異なるテキストメッセージが多数あるので、ロシア語または英語のメッセージを他の言語に保存、表示、翻訳する方法を再調整するときが来ました。さらに、新しい言語をライブラリに追加して言語をすばやく切り替える便利な方法を導入するのが望ましいでしょう。

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。

本稿の目的は、カスタムツールを作成して、前述のパターンに関する一連の情報全体を受信して使用できるようにすることです。ユーザが独自の指標、取引パネル、エキスパートアドバイザーなどで使用できるパターン関連関数のライブラリが作成されます。

この記事では、リバーシングマーチンゲール技術を研究し、トレード戦略を向上させることができるかどうかということはもちろん、使用する価値があるかどうかを判断します。 ヒストリカルデータを操作し、リバーシングテクニックに最適なインジケータを確認するEAを作成します。 また、独立したトレードシステムとしてのインジケータなしで使用できるかどうかもチェックします。 また、リバーシングが、負けトレードから勝ちトレードに変えられるかを確かめます。

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。

公式のMetaTraderフリーランスサービスのメンバー受注完了数が2018年10月に50,000件に達しました。これは、MQLプログラマー向けの世界最大のフリーランスサイトです。サイトには1,000人以上の開発者が登録しており、新規注文は毎日数十件を超えます。サイトは7ヶ国語に訳されています。

今日、多くのトレーダーが自動取引システムに切り替えています。これらのシステムには、追加のセットアップが必要なものも完全に自動化されてすぐに使用できるものもあります。ただし、昔ながらの方法で手動で取引することを好むトレーダーもかなりいます。本稿では、ホットキーを使用してすばやく手動で取引し、ワンクリックで一般的な取引アクションを実行するためのツールキットを作成します。

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。

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。

今日MetaTrader 5 の実アカウントでトレードすることはできますか？そのようなトレードをどうやって行いますか？本稿はこういった疑問に対する見解およびMetaTrader 5 ターミナルから MetaTrader 4ターミナルへトレードをコピーするためのワーキングコードを提供します。本稿は Expert Advisors の開発者、実践的トレーダー双方に役立つものです。

今日は、自動モードでシンプルかつ安全に動作するエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法を紹介します。前回は、自動売買EAで使用するオーダーシステムの開発に着手しましたが、必要な関数のうち1つしか作っていません。

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 でテストします。

「EA 階層」は最初のドラッグアンドドロップ MetaTrader MQL5 Expert Advisor ビルダーです。使用法がひじょうに簡単なグラフィックユーザーインターフェースを用いて複雑な MQL5 を作成することが可能です。「EA 階層」ではボックスをつなぐことによってExpert Advisors を作成します。ボックスには MQL5 関数、テクニカルインディケータ、カスタムインディケータ、値などが入っています。『ボックス階層』を利用して「EA 階層」は Expert Advisor の MQL5 コードを作成します。

この記事では、可能な限り最高のグリッドベースのEAの開発に取り組みます。 いつものように、MetaTrader4とMetaTrader5の両方で動作することができるクロスプラットフォームEAになります。 当初このEAは、長期間にわたって利益を上げることができませんでしたが、それ以外は良好でした。 2番目となるこのEAは、数年以上にわたって動作する可能性があります。 しかし、残念ながら、最大ドローダウンが50%未満で、年間利益の50%以上の条件は得ることができませんでした。