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
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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トレードシグナルの多通貨監視(パート2):アプリケーションのビジュアル部分の実装
前回の記事では、アプリケーションフレームワークを作成し、以降のすべてのタスクの基礎としました。 このパートでは、開発工程を進めます: アプリケーションのビジュアル部分を作成し、インターフェイス要素の基本的な相互作用を構成します。
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。
戦略ビルダー機能の拡張
前の2つの記事では、さまざまなデータ型へのメリルパターンの適用について説明し、提示されたアイデアをテストするためのアプリケーションを開発しました。本稿では、引き続き戦略ビルダーで作業し、その効率を改善し、新しい機能を実装します。
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。
ピボット平均オシレータの開発:累積移動平均の新規インジケータ
この記事では、MetaTraderプラットフォームのトレードインジケータとして累積移動平均(CMA)であるピボット平均オシレータ(PMO)を紹介します。 特に、データポイントとCMAの間の分数を計算する時系列の正規化インデックスとしてピボット平均(PM)を導入しました。 次に、2つのPMシグナルに適用される移動平均の差としてPMOを構築します。 提案されたインジケータの有効性をテストするためにEURUSDシンボルで行われた予備的な実験も行いましたが、さらなる検討と改善の余地があります。
メリルパターンに基づくストラテジービルダー
前回の記事では、通貨シンボルチャートの価格値や標準MetaTrader5インジケータの値(ATR、WPR、CCI、RSIなど)など、さまざまなデータにメリルパターンを適用することを考察しました。 今回はメリルパターンに基づいて戦略構築セットを作成してみましょう。
リスク設定に基づいてSL/TPを設定するクロスプラットフォームEAの開発
本稿では、リスク値に基づいて自動的にエントリロットを計算するエキスパートアドバイザー(EA)を作成します。このEAでは、選択したSL(ストップロス)に対する比率を持つTP(テイクプロフィット)が自動的に配置されます。言い換えれば、3:1、4:1などの選択した比率に基づいたTPが計算されます。
Google サービスによるメーリング キャンペーンの手配
トレーダーは、他のトレーダー、クライアントや友人とのビジネス関係を維持するために、メーリングキャンペーンを手配したい場合があるかもしれません。 その場合、スクリーンショット、ログ、またはレポートを送信する必要がある場合があります。 頻繁に発生するタスクではないかもしれませんが、このような機能があれば明らかに利点となります。 この記事では、複数の Google サービスを同時に使用し、C# で適切なアセンブリを開発し、MQL ツールと統合を取り上げています。
クロスプラットフォームグリッドEAの開発(パートII):トレンド方向のレンジベースのグリッド
この記事では、レンジ内のトレンド方向のトレードのグリッドEAを開発します。 したがって、このEAは主に外国為替相場や商品相場に適しています。 今回のテストによると、グリッド戦略は2018年から利益を出しました。 しかし、2014-2018年の期間は残念な結果となりました。
微分とエントロピー解析によるGrokking市場の「記憶」
分数階微分は十分に広い範囲で使用されています。例えば、機械学習アルゴリズムには通常微分された級数が入力されます。 問題は、機械学習モデルが認識できるように、利用可能な履歴に従って新しいデータを表示する必要があることです。本稿では、時系列の微分に対する独自のアプローチを検討します。本稿にはさらに、この微分された級数に基づく自己最適化取引システムの例が含まれています。
トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化
この記事では、OLAP技術を使用して口座ヒストリーとトレードレポートの処理に設計されたMQLプログラム用のインタラクティブなグラフィカルインタフェースの作成について考察します。 視覚的な結果を得るために、最大化可能でスケーラブルなウィンドウ、ラバーコントロールの適応レイアウト、および図を表示するための新しいコントロールを使用します。 ビジュアライゼーション関数を提供するために、座標軸に沿った変数の選択と、集計関数、ダイアグラムタイプ、並べ替えオプションの選択を含むGUIを実装します。
トレードにおけるOLAPの適用(パート1):多次元データのオンライン分析
この記事では、多次元データ(OLAP)のオンライン分析のフレームワークを作成する方法、およびMQLで実装する方法、およびトレード口座ヒストリー処理の例を使用してMetaTrader環境でそのような分析を適用する方法について説明します。
MetaTrader5 と Python インテグレーション: データの受信と送信
包括的なデータ処理には広範なツールが必要であり、多くの場合、1つのアプリケーションのサンドボックスの範疇を超えています。 専門のプログラミング言語は、データ、統計、機械学習の処理と分析に使用されます。 データ処理の主要なプログラミング言語の1つは Python です。 この記事では、ソケットを使用して MetaTrader5 と Python を接続する方法、およびターミナル API を介してクオートを受け取る方法について説明します。
長期取引戦略の基盤としてのマルチンゲール
本稿では、マルチンゲールシステムについて詳細に検討します。このシステムを取引に適用できるかどうか、またリスクを最小限に抑えるための使用方法が検討されます。この単純なシステムの主な欠点は、預金全体を失う可能性があることです。マルチンゲール技術を使って取引することを決定した場合、この事実は考慮に入れられなければなりません。
ジグザグの力(第二部)データの受け取り、処理、表示の例
本稿の最初の部分では、変更されたジグザグ指標と、そのタイプの指標のデータを受け取るためのクラスについて説明しました。ここでは、これらのツールに基づいて指標を開発する方法を示し、ジグザグ指標によって形成されたシグナルに従って取引を行うことを特徴とするテスト用のEAを作成します。さらに、本稿ではグラフィカルユーザインタフェースを開発するためのEasyAndFastライブラリの新しいバージョンを紹介します。
ジグザグの力(第一部)指標基本クラスの開発
多くの研究者は、価格行動の決定に十分な注意を払っていません。同時に、機械学習やニューラルネットワークなどの複雑な方法が使用されます。その場合に生じる最も重要な質問は、特定のモデルを訓練するためにどのデータを供するべきかということです。
リバーシング: エントリポイントを形式化し、裁量トレードアルゴリズムを開発する
これは、リバーシングトレード戦略のシリーズの最新の記事です。 ここでは、以前の記事で不安定なテスト結果を引き起こした問題を解決します。 また、リバーシング戦略を使用して、任意の相場で裁量トレードの独自のアルゴリズムを開発し、それをテストします。
EAの元のコードを変更することなく、テイクプロフィットの代わりにリミットオーダーを使用する
テイクプロフィットによる決済ではなく、リミットオーダーを使用した決済方法は、フォーラムでも長い間議論の対象でした。 このアプローチの利点は一体何であり、どのようにしてトレードで実現できるでしょうか。 この記事では、このトピックのビジョンを提供します。
ギャップ ー 収入戦略か50/50か?
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
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
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
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)
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
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
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
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
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。
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
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)
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
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
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
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
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
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
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
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。
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。