MQL5言語での戦略テストに関する記事

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どのように取引戦略を開発し、記述し、テストするか、どのように最適なシステムパラメータを見つけるか、どのようにその結果を分析するか?MetaTraderプラットフォームは自動売買ロボットの開発者に、トレーディングアイデアを速く正確にテストするための豊富な機能を提供します。この記事を読んで、どのように複数通貨ロボットをテストするか、どのように最適化を目的としてMQL5Cloud Networkを使用するかを学んでください。

自動取引システムの開発者はテスティングの基本とストラテジーテスターの中のティック生成アルゴリズムについて読むことから始めることをお勧めします。

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マーケットからエキスパートアドバイザーを選択する正しい方法

この記事では、エキスパートアドバイザーを購入する際に注意すべき重要なポイントのいくつかを検討します。また、利益を増やし、お金を賢く使ってこの支出から利益を得る方法を探します。また、記事を読み終われば、シンプルで無料の製品を使用しても収益を得られることがわかると思います。

最適化結果の視覚的評価

この記事では、すべての最適化パスのグラフを作成する方法と、最適なカスタム基準を選択する方法について検討します。また、Webサイトに公開されている記事とフォーラムのコメントを使用して、MQL5の知識がほとんどない状態で目的のソリューションを作成する方法についても説明します。

時間の取扱い(第2部): 関数

証券会社のオフセットとGMTを自動で特定します。おそらく不十分な答えしかくれない(欠如した時間について説明することはいとわないでしょうが)証券会社にサポートを求める代わりに、時間が変わる週に証券会社が価格をどのように計算するかを自分で見ます。結局のところ、私たちはPCを持っているので、面倒な手作業ではなくプログラムを使用します。

時間の取扱い(第1部):基本

時間の処理、証券会社のオフセット、夏時間または冬時間への変更を簡素化および明確化する関数とコードスニペット。正確なタイミングは取引において重要な要素になることがあります。現在時刻でロンドンやニューヨークの証券取引所がすでに開いているかまだ開いていないか、外国為替取引の取引時間はいつ開始および終了するかなどです。手動で取引して生活しているトレーダーにとって、これは大きな問題ではありません。

取引のための組合せ論と確率論(第I部):基本

この連載では、確率論の実用的応用を見つけて、取引と価格設定のプロセスの説明を試みます。最初の記事では、組合せ論と確率の基礎を調べ、確率論の枠組みでフラクタルを適用する方法の最初の例を分析します。

パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第IV部): 最小限の機能

本稿では、前の記事で設定した目標に基づいて改良された総当たり攻撃バージョンについてお話します。エキスパートアドバイザーをこの方法で取得した設定で使用して、このトピックをできるだけ広くカバーするようにします。新しいプログラムバージョンも添付されています。

自動取引のための便利でエキゾチックな技術

本稿では、自動取引のためのいくつかの非常に興味深く有用な技術を紹介します。それらのいくつかには馴染みがあるかもしれません。最も興味深い手法を取り上げ、なぜ使用する価値があるのかを説明します。さらに、これらの技術の実際面での傾向を示します。エキスパートアドバイザーを作成し、説明されているすべての技術を相場履歴を使用してテストします。

パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第III部): 新しい水平線

本稿では、総当たり攻撃のトピックを続けます。プログラムアルゴリズムに市場分析の新しい機会を導入することで分析速度を高め、結果の品質を向上します。新しい追加により、このアプローチ内でグローバルパターンの最高品質で表示できるようになります。

パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第II部): イマージョン

本稿では、引き続き総当たり攻撃アプローチについて説明します。改良されたアプリケーションの新バージョンを使用して、パターンをより良く説明を試みます。また、さまざまな時間間隔と時間枠を使用して、安定性の違いの特定も試みます。

パターン検索への総当たり攻撃アプローチ

本稿では、市場パターンを検索し、特定されたパターンに基づいてエキスパートアドバイザーを作成し、これらのパターンが有効であるかどうかを確認します。

継続的なウォークフォワード最適化(その8)。プログラムの改善と修正

本連載では、ユーザーや読者の皆様からのご意見・ご要望をもとに、プログラムを修正しています。 この記事では、オートオプティマイザーの新バージョンを掲載しています。 このバージョンでは、要求された機能を実装し、他の改善点を提供しています。

並列粒子群最適化

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。

取引システムの開発における勾配ブースティング(CatBoost)素朴なアプローチ

PythonでCatBoost分類器を訓練してモデルをmql5にエクスポートし、モデルパラメータとカスタムストラテジーテスターを解析します。Python言語とMetaTrader5ライブラリは、データの準備とモデルの訓練に使用されます。

カスタムシンボル。実用的な基礎

この記事では、クオートを表示するための一般的な方法を示すために、カスタムシンボルプログラムの生成を行います。 派生したカスタムシンボルチャートから実際のシンボルをトレードするためのEAにおける提案された亜種についても説明します。 この記事にはMQLのソースコードが添付されています。

取引におけるニューラルネットワークの実用化(実践編)

本稿では、Matlabプラットフォームでニューラルネットワークモジュールを実際に使用するための説明と手順を説明します。また、ニューラルネットワークモジュールを使用した取引システム作成の主な側面についても説明します。1つの記事で複合体を紹介できるようにするには、複数のニューラルネットワークモジュール機能を1つのプログラムに組み合わせるように変更する必要がありました。

連続的なウォークフォワード最適化(その7)。オートオプティマイザの論理部分をグラフィックスでバインドし、プログラムからグラフィックスを制御する

この記事では、オートオプティマイザプログラムのグラフィカルな部分と論理的な部分の接続について説明します。 ボタンクリックから最適化マネージャへのタスクリダイレクトまで、最適化の起動プロセスを考慮します。

連続的なウォークフォワード最適化(その6):オートオプティマイザの論理部分と構造

記事3と4以前、我々は自動ウォークフォワード最適化の作成を検討しました。 今回は、オートオプティマイザツールの内部構造について進めていきます。 この記事は、作成したプロジェクトをさらに稼働したい方、修正したい方はもちろん、プログラムのロジックを理解したい方にも役立つ内容となっています。 今回の記事では、プロジェクトの内部構造とオブジェクト間の関係を示すUML図を掲載します。

連続ウォークフォワード最適化(パート5):自動オプティマイザプロジェクトの概要とGUIの作成

この記事では、MetaTrader5 ターミナルでのウォークフォワード最適化の詳細を説明します。 以前の記事では、最適化レポートを生成およびフィルタリングする方法を検討し、最適化プロセスを担当するアプリケーションの内部構造の分析を開始しました。 自動オプティマイザは C# アプリケーションとして実装され、独自のグラフィカル インターフェイスを備えています。

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。

連続ウォークフォワード最適化(パート3):ロボットをオートオプティマイザに適応させる

3番目であるこの記事は、前の 2 つの記事間のブリッジとして機能します。最初の記事で検討されている.dll との相互作用のメカニズムと、2 番目の記事で説明したレポートダウンロード用のオブジェクトについて説明します。 DLLからインポートし、トレードヒストリーを持つXMLファイルを形成するクラスのラッパ作成のプロセスを分析します。 このラッパとデータのやり取りするメソッドも検討します。

連続ウォークスルー最適化(パート2):ロボットの最適化レポート作成のメカニズム

ウォークスルー最適化シリーズの最初の記事では、自動オプティマイザで使用するDLLの作成について説明しました。 今回は完全にMQL5言語に専念します。

SQLite: MQL5 での SQL データベースのネイティブな処理

トレード戦略の開発には、大量のデータの処理が関連しています。 今では、MQL5 で直接 SQLite に基づいた SQL クエリを使用してデータベースを操作できるようになりました。 このエンジンの重要な特徴は、データベース全体がユーザーのPC上の単一のファイルに配置されるということです。

Boxplotによる金融時系列のシーズンパターンの探索

この記事では、Boxplotを使用して価格時系列のシーズン特性を表示します。 各Boxplot(あるいは"ボックスアンドウイスキーダイアグラム") は、データセットに沿って値がどのように分布しているかを示す優れたものです。 Boxplotは、視覚的に似ていますが、ローソク足チャートと混同しないでください。

連続歩行順最適化(パート1):最適化レポートの使用

最初の記事では、最適化レポートを操作するためのツールキットの作成、ターミナルからのインポート、取得したデータのフィルタリングとソートに関する説明を行います。 MetaTrader5では最適化結果のダウンロードが可能ですが、今回の目的は最適化レポートに独自のデータを追加することです。

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

メリルパターン

本稿では、メリルパターンのモデルを見て、それらの現在の関連性を評価します。これを行うために、パターンをテストし、終値、高値、安値、オシレータなどのさまざまなデータタイプにモデルを適用するツールを開発します。

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。

直近のピップのプロフィットダウンを抽出

この記事では、アルゴリズムトレード分野における理論と実践を組み合わせる試みについて説明します。 トレーディングシステムの作成に関する考察のほとんどは、ヒストリーバーや適用される様々なインジケータの使用に関連します。 これは最もよくカバーされたフィールドであるため、詳細は考慮しません。 バーは人工的なエンティティを表します。したがって、プロトデータに近い何か、すなわち価格ティックで動作します。

ローソク足分析技術の研究(第2部): 新規パターンの自動検索

前回の記事では、さまざまな既存のローソク足の形成から選択された14のパターンを分析しました。すべてのパターンを1つずつ分析することは不可能であるため、別の解決策を見つけました。新しいシステムは、既知のローソク足タイプに基づいて新しいローソク足パターンを検索してテストします。

トレード戦略の色の最適化

この記事では、ある実験をします。つまり、色の最適化の結果を行います。 色は、赤、緑、青 (RGB) のレベルの3つのパラメータによって決まります。 他にも3つのパラメータを使用した色分け方法があります。 したがって、3つのテストパラメータを1つの色に変換して、値を視覚的に表すことができます。 この記事を読んで、このような表現が役立つかどうかを確認してください。

アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの活用 パート II. 最適化と予測

Kohonen ネットワークを扱うために設計されたユニバーサルツールに基づいて、最適なEAパラメータを分析して選択するシステムを構築し、時系列の予測を検討します。 第 I 部では、必要なアルゴリズムを追加して、一般に公開されているニューラルネットワーククラスを修正し、改善しました。 今回はこれを実践に応用しましょう。

ローソク足分析技術の研究(第1部): 既存パターンの確認

本稿では、よくあるローソク足のパターンを考察し、それが今日の市場で依然として適切で効果的であるかどうかの理解を試みます。ローソク足分析は20年以上前に登場し、それ以来かなり普及しています。日本発祥のローソク足は、多くのトレーダーによって、最も便利で分かりやすい資産価格の視覚化形式だと考えられています。

トレンドとフラットの戦略を個別に最適化する

この記事では、さまざまな市場条件に対して個別に最適化する方法について説明しています。個別最適化とは、上昇トレンドと下降トレンドを別々に最適化して取引システムの最適なパラメータを決定することです。誤ったシグナルの影響を減らして収益性を向上させるために、システムは柔軟に作られています。つまり、市場の動きは常に変化を伴う為、システムには特定の設定や入力データのセットがあります。

上位100件の最適化パス(その1)最適化分析器の開発

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。

メタトレーダー5の EA の自動最適化

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。

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。

特定のディストリビューション法によるカスタムシンボルを用いた時系列モデリング

この記事では、カスタムシンボルを作成および操作するためのターミナルの機能の概要を示し、カスタムシンボル、トレンド、さまざまなチャートパターンを使用してトレードヒストリーをシミュレートするための手法を提供します。

デルタインジケータの例によるボリュームコントロールを特徴とする株式インジケータの開発

この記事では、CopyTicks() および CopyTicksRange() 関数を使用して、実際のボリュームに基づいた株価インジケータを開発するアルゴリズムを扱います。 このようなインジケータの開発については、リアルタイムでの操作とストラテジーテスターにおける細かい側面も説明されています。

ビジュアルストラテジービルダー。 プログラミングなしでトレーディングロボットを作成する

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。

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