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

この段階的ガイドは希望のプロダクトをよりよく理解し検索しやすくするアドバイスと技を提供します。本稿は適切なプロダクトを検索し、不要なプロダクトをより分け、みなさんにとってのプロダクトの効果と本質を判断するための異なる方法を解き明かす試みをしています。

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EAは、現状ではどんな状況でも機能しますが、まだ自動化には至っていません。まだ、いくつかの点で工夫が必要です。

MetaTrader 5 用Expert Advisor ビジュアルウィザードは、数分でExpert Advisを設計することができる理解しやすい定義済みトレーディンブロックセットを伴う高い直観的グラフィカル環境を提供します。Expert Advisor ビジュアルウィザードのクリック、ドラッグ、ドロップ方法により鉛筆と紙で行うように外為トレーディング戦略のビジュアル表現とシグナルを作成することができます。こういったトレーディングダイアグラムは、それらをすぐに使える Expert Advisorsに変換するモラニス社製 MQL5によって自動的に分析されます。連携したグラフィカル環境は設計プロセスを簡素化し、 MQL5 コードを書く必要はなくなります。

この記事では、学習シリーズを継続します。今回は、基本的な知識の新しいブロックを構築するために、最も人気があり、便利な指標の1つであるストキャスティックスオシレータ指標を使用して取引システムを設計する方法を学びます。

MQL5 プログラミングに関するシリーズを続けます。今回、われわれは Expert Advisor のパラメータ最適化の最中に各最適化パスの結果を取得する方法を見ていきます。外部パラメータに指定された条件が満たされれば対応するパス値がファイルに書き込まれることを確認できるよう実装が行われます。検証値以外にもそのような結果をもたらしたパラメータも保存します。

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。前回の最後に、少なくともしばらくはEAを手動で使えるようにするのが適切ではないかと提案しました。

本稿では、粒子群アルゴリズムを使用した高速最適化の手法について説明しています。また、この手法のMQLでの実装を提示します。これは、エキスパートアドバイザー内のシングルスレッドモードとローカルテスターエージェントで実行されるアドオンとしての並列マルチスレッドモードの両方ですぐに使用できます。

ソーシャルトレードとは？ソーシャルトレードとは、成功したトレーダーがそのトレーディングをモニターさせてくれたり、潜在的投資家が彼らのパフォーマンスをモニターするチャンスを得たり、将来有望なトレードをコピーするといった、トレーダーや投資家の互恵的協力を言います。

本稿では、等間隔チャネルシステムのプログラミング法について取り扱っています。等間隔チャネル構築の細部まで本稿で紹介します。チャネル分類について説明したのち、移動チャネルのプログラミング法について提案します。コード実行にはオブジェクト指向型プログラムを使用しています。

今回は、受注システムに関する問題を迅速かつ効率的に処理するためのイベント処理システムの使用方法について紹介します。このシステムにより、EAは必要なデータを常に検索する必要がなくなり、より速く動作するようになります。

平均回帰とは、トレーダーが価格が何らかの形の均衡に戻ることを期待する逆張り取引の一種で、通常は平均値または別の中心的傾向の統計によって測定されます。

本稿では、最適な最適化パスを選択するためのアプリケーションの開発について、いくつかのオプションを使用して説明します。 このアプリケーションは、様々な要因によって最適化結果を分類することができます。最適化パスは常にデータベースに書き込まれるため、再び最適化せずに常に新しいロボットパラメータを選択できます。さらに、すべての最適化パスを1つのチャートで表示し、パラメトリックVaR比を計算し、パスの正規分布と特定の比率セットの取引結果のグラフを作成することができます。さらに、いくつかの計算された比率のグラフは、最適化開始から(または選択された日付から別の選択された日付まで)動的に構築されます。

以前の記事では、ネットワーク内のすべてのニューロンに対して同じ学習率を用いてニューラルネットワークをトレーニングするためにストキャスティクススロープ降下法を使用しました。 本論文では、各ニューロンの学習速度を変化させることができる適応学習法に着目します。 その是非についても検討していきたいと思います。

モスクワ証券取引所のトレーダーの多くが。自分のトレードアルゴリズムを自動化したいと考えていても、何から始めたら良いかわからずにいます。MQL5言語は膨大な取引機能を提供するだけでなく、アルゴトレードにおける最初の一歩を最大限に簡単なものにするクラスも提供しています。

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。

有名人の格言ではよくこう言われます。「失敗を恐れる者はなにもなしえない。」怠慢自体が誤りであることを認めなければ、この言葉を語るのは難しいでしょう。しかし、将来の過ちを最小にするために過去の過ち（自分自身または他者の）を分析することは常に可能です。これから、同じ名前のサービスにおけるジョブ実行中に再発生可能性な状況を検証していこうと思います。

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ーフェイ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。

MQL5ウィザードのトレーディング戦略ジェネレータはトレーディングの考え方を検証することをひじょうに簡素化します。本稿では独自のリスクおよび資金管理モジュールの作成と、MQL5 ウィザードでそれを有効にする方法について述べました。例として、資金管理アルゴリズムを取り上げました。そこではトレードボリュームが前回ディールの結果を基に決定されます。またMQL5 ウィザード用に作成されるクラスのストラクチャおよび記述フォーマットについても述べます。

この記事では、未処理のオーダーを有効に活用するストラテジーや、それを表すためのメタ言語やそれに基づき動作する多目的ExpertAdvisorを中心に見ていきます。

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。

最適化のプロセスにはコンピュータや MQL5 クラウドネットワーク検証エージェントのリソースも大量に必要とします。本稿では作業の促進とMetaTrader 5 ストラテジーテスタの改良に利用する簡単な考えをいくつか取り上げます。こういったアイデアはドキュメンテーション、フォーラム、記事から得ました。

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。

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。

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。