MetaTrader 5での手動取引およびアルゴリズム取引に関する記事

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このカテゴリは、手動取引から完全自動取引まで、エキスパートアドバイザーからMQL5ウィザードを使用した自動売買ロボットの開発まで、トレーディングのすべての局面に関する記事を特集します。ポジション管理、取引イベントの処理、資金管理 - これらレーディングに不可欠なものはこれらの記事の中でカバーされています。

どのように取引シグナルをコピーするか、どのようにエキスパートアドバイザーの24時間可能なオペレーションを提供するのか、どのように自動売買ロボットを作成するのか、どのようにLinuxとMacOS上でMetaTraderを実行するのか、ソーシャルトレーディングとは何か、どのように自動売買ロボットを注文するのかを学んでください。

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ギャップ ー 収入戦略か50/50か?
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ギャップ現象の研究とは、前の時間枠の終値と次の時間の終値との間の有意差の状況や、日々のバーの向かう方向を分析することです。関数GetOpenFileNameのDLLシステムを使用します。
ディープニューラルネットワーク(その7)ニューラルネットワークのアンサンブル: スタッキング
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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。
ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上
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本稿では、バギングアンサンブルの分類品質を高めるために使用できる3つの方法を検討し、その効率を評価します。ELMニューラルネットワークのハイパーパラメータと後処理パラメータの最適化の効果が評価されます。
MQL5レシピ - オープンヘッジポジションのプロパティを取得しましょう
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MetaTrader 5プラットフォームでは、マルチマーケットだけでなく、さまざまなポジション計算システムの使用も可能です。このような機能は、取引アイデアの実装と形式化のためのツールを大幅に拡大します。この記事では、ポジションが独立してカウントされたとき(『ヘッジ』)のポジションのプロパティの処理と考慮の方法について説明します。派生クラスの提案と、ヘッジポジションのプロパティの処理と取得の例を提示します。
エルダーレイ (ブルパワーとベアパワー)
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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。
950のウェブサイトがメタクオーツの経済指標カレンダーをブロードキャスト
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このウィジェットによって、ウェブサイトには世界最大経済の500の指標と指数の詳細なリリーススケジュールが提供され、トレーダーは、ウェブサイトのメインコンテンツに加えて、説明やグラフとともに、重要なイベントの最新情報をすばやく受け取ることができます。
通貨ペアパターンのテスト: 実用的なアプリケーションと実際のトレードの視点 第4部
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この記事では、トレーディング通貨ペアバスケットのシリーズに結論付けを行います。 ここでは、残りのパターンをテストし、実際のトレードでの適用について説明します。 相場におけるエントリーと決済、パターンを分析し、複合インジケータの使用を考察します。
14,000自動売買ロボットがMetaTraderマーケットに
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最大級のアルゴリズム取引既成アプリストアでは13,970件の製品があります。これには4,800件のロボット、6,500件の指標、2,400件のユーティリティその他のソルーションが含まれます。半分以上のアプリケーション (6,000) はレンタルもできます。全製品の4分の1(3,800)は無料でダウンロードできます。
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
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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。
取引口座モニタリングは不可欠なトレーダーツールです。
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取引口座モニタリングでは、完了したすべての取引に関する詳細なレポートが提供されます。すべての取引統計は自動的に収集され、わかりやすい図やグラフとして提供されます。
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
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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。
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)
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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。
マルチモジュールEAの作成
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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。
トレーダーのリスクを低減するには
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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。
サポートラインおよびレジスタンスラインの自動構築
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この記事では、価格チャートにおける位置的なトップとダウンを使用して、サポート/レジスタンスラインの自動構築を行います。 極値を定義するには、よく知られたジグザグインジケーターが適用されます。
通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンのテスト パート III
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この記事では、通貨ペアバスケットのトレード時に検出可能なパターンのテストをします。 ここでは、通貨の動きを互いに相対的に追跡するパターンをテストします。
トレードDiNapoliレベル
トレードDiNapoliレベル

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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。
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
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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。
通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンのテスト パート2
通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンのテスト パート2

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通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンをテストし、トレード通貨ペアバスケットの記事で説明したメソッドを試していきます。 実際には、移動平均のクロスの複合 WPR チャートのパターンを使用できるかどうかを検討してみましょう。 もし使用できる場合は、適切な使用メソッドを検討する必要があります。
戦略バランス曲線の品質評価としての R 乗
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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
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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。
ミニマーケットエミュレータまたは手動ストラテジーテスター
ミニマーケットエミュレータまたは手動ストラテジーテスター

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ミニマーケットエミュレータは、端末での作業の部分的なエミュレーション用に設計された指標で、市場分析と取引の「手動」戦略をテストするために使用することができるでしょう。
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
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

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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
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

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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。
通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンのテスト。 パート I
通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンのテスト。 パート I

通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンのテスト。 パート I

パターンのテストを開始し、トレード通貨ペアバスケットについての記事に記載されているメソッドを試してみます。 売られ過ぎ/買われ過ぎレベルのパターンが実際に適用されるメソッドを見てみましょう。
通貨バスケットをトレードするときに利用可能なパターン。 パート III
通貨バスケットをトレードするときに利用可能なパターン。 パート III

通貨バスケットをトレードするときに利用可能なパターン。 パート III

通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンに特化した最後の記事です。 複合トレンドフォローインジケーターと標準グラフィカル構造のアプリケーションを考察します.
ディナポリ取引システム
ディナポリ取引システム

ディナポリ取引システム

本稿では、ジョー・ディナポリによって開発されたフィボレベルベースの取引システムについて説明します。システムの背後にあるアイデアと主なコンセプトが説明され、それらをさらに明確にする、シンプルな指標が例として示されます。
通貨バスケットをトレードするときに利用可能なパターン。 パート2
通貨バスケットをトレードするときに利用可能なパターン。 パート2

通貨バスケットをトレードするときに利用可能なパターン。 パート2

通貨バスケットのパターンの議論を続けてきました。 このパートでは、複合トレンドインジケーターを用いた場合に形成されるパターンについて考察します。 通貨インデックスに基づくインジケーターは、分析ツールとして使用されます。
ハースト指数の計算
ハースト指数の計算

ハースト指数の計算

ハースト指数とその計算アルゴリズムの背後にある考え方について紹介します。 金融相場セグメントの数を分析し、MT5でフラクタル解析をする方法を説明します。
指定した価格変動に基づく極値点の自動検出
指定した価格変動に基づく極値点の自動検出

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。
モスクワ為替先物のスプレッド戦略の開発例
モスクワ為替先物のスプレッド戦略の開発例

モスクワ為替先物のスプレッド戦略の開発例

MT5 プラットフォームでは、同時に複数の金融商品のトレードロボットをテストすることができます。組み込みのストラテジーテスターは、自動的にヒストリーデータをブローカーのサーバーからダウンロードします。そのため、開発者は特別手動で何かをする必要はありません。シンプルかつ確実に異なるシンボルのミリ秒単位のティックによるトレード環境を再現することが可能です。この記事では、2つのモスクワ為替先物においてスプレッドストラテジーをテストと開発を行います。
取引通貨バスケットでの利用可能なパターン
取引通貨バスケットでの利用可能なパターン

取引通貨バスケットでの利用可能なパターン

前の記事に則って、トレーダーが認識可能なパターンについて分析を試みます。また、各パターンの利点、欠点を考慮し、それに関する推奨事項を示します。ウィリアムズのオシレータに基づいたインジケーターを分析ツールとして使用します。
シグナルのクイック評価:トレーディング、ドローダウン/ロードとMFE/ MAE配信チャート
シグナルのクイック評価:トレーディング、ドローダウン/ロードとMFE/ MAE配信チャート

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購読者は、多くの場合、シグナルプロバイダーのアカウントの総成長を分析することによって、適切なシグナルを検索します。しかし、特定のトレード戦略の潜在的なリスクを分析することも重要です。この記事では、その性能に基づいてトレードシグナルを評価するための簡単かつ効率的な方法を紹介します。
トレーダーライフハック:"静かな"最適化とプロットトレード分布
トレーダーライフハック:"静かな"最適化とプロットトレード分布

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トレードのヒストリーの分析とポジションエントリーの時間に応じて、HTMLでトレード結果の分布図をプロットします。このチャートは、次の3つのセクションで表示されています - 時間、曜日及び月。
マーケットでの公開前にトレードロボットに行うべき検査
マーケットでの公開前にトレードロボットに行うべき検査

マーケットでの公開前にトレードロボットに行うべき検査

マーケットの全ての製品は、均一な品質基準を確保する為に、公開前に事前の必須検査を受けます。この記事では、開発者が自分のテクニカルインディケータやトレードロボットで犯しがちなミスについてお話しします。また、マーケットへ提出する前の、製品の自己テストの方法もご紹介します。
モスクワ証券取引所(MOEX)の為のトレードロボット作成は何から始めたら良いか
モスクワ証券取引所(MOEX)の為のトレードロボット作成は何から始めたら良いか

モスクワ証券取引所(MOEX)の為のトレードロボット作成は何から始めたら良いか

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。
手動取引のサポーターを作成する
手動取引のサポーターを作成する

手動取引のサポーターを作成する

近年、為替市場の為のトレードロボットの数は、雪だるま式に増えています。これらのトレードロボットの中には、様々な概念や戦略がありますが、負けない人工知能の作成は誰も成し遂げていません。その為、多くのトレーダーは手動取引を支持しています。しかし、このようなスペシャリストの為に、トレードパネルと呼ばれるロボットアシスタントが作成されています。この記事では、トレードパネルの作成例を『ゼロから』ご紹介していきます。
マーケット理論
マーケット理論

マーケット理論

現在のところ、どの商品市場や相場にも適応可能で、ミクロでもマクロでも使うことができるような完璧な相場理論というものは存在していません。この記事では、利益分析に基づいた新しい相場理論のエッセンスを紹介し、現在の価格変化とメカニズムの原則を明らかにします。実際の価格上でコントロール可能なバーチャルプライスの連鎖を形成することにより、最適な値を見つけることができます。相場の形成と変化のメカニズムも紹介します。
MetaTrader 5にポジション計算のヘッジシステムが追加されました
MetaTrader 5にポジション計算のヘッジシステムが追加されました

MetaTrader 5にポジション計算のヘッジシステムが追加されました

リテールFXトレーダーの可能性を拡大する為に、プラットフォームに2つ目の計算システムであるヘッジングが追加されました。これからは、シンボルごとに、反対方向のものを含む、多数のポジションを持つことができます。これによって、いわゆる『ロック』を使った取引戦略を実装することができ、つまり、もし価格がトレーダーに反する方向へ向かった場合、反対方向にポジションを開くことができます。
MQL5 クックブック: 板情報の実装
MQL5 クックブック: 板情報の実装

MQL5 クックブック: 板情報の実装

この記事では、板情報(DOM)を利用する方法を示します。また、CMarketBookクラスの動作についても説明します。これは、MQL5クラスの標準ライブラリを拡張し、DOMを使用する際の便利な方法となります。