MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事

この記事では、経験的分解モードに基づいて時系列を予測するアルゴリズムの理論と実際の使用法について説明します。また、このメソッドのMQL実装を提案し、テスト指標とエキスパートアドバイザーを提示します。

本稿は Steve Nison 氏が著書 "Beyond Candlesticks" で提案している「3つのラインブレークチャート」について取り上げます。このチャートの最大のメリットはそれにより前の変動に関して価格のマイナー変動にフィルターを描けることができることです。チャート作成の原則、インディケータのコード、それに基づくトレーディング戦略例についてお話していこうと思います。

この記事では、トレーディングストラテジークラスの標準ライブラリをどのように探求していくか、そして、カスタムストラテジーやフィルター/シグナルをMQL5ウィザードのパターン・モデルロジックを用いてどのように追加するかについて紹介したいと思います。最終的に、MetaTrader5の標準インジケーターを用いて独自の戦略を追加できるようになり、MQL5ウィザードがシンプルで強力なコードや、機能的なエキスパートアドバイザーを作成できるようになります。

本稿では、ベイズの定理に基づいた特異スペクトル解析（SSA）と重要な機械学習法の予測機能を組み合わせて、時間効率の良い取引のための推奨システムを構築するというイデオロギーと方法論について検討します。

この記事は、MQL５のレンコチャートとその実装の例を紹介します。このインジケーターの修正は、古典的なチャートとは異なります。インジケーターウィンドウ、メインチャート上の両方で構築できます。さらに、ジグザグインジケーターがあります。そのチャートの実装例をいくつかご確認ください。

MetaTrader 5 クライアント端末は Expert Advisor パラメータを最適化する幅広い機会を提供します。またストラレジーテスタに含まれる最適化評価基準に対して、開発者には自身の基準を作成するチャンスが与えられています。これは Expert Advisorsを検証し最適化する数えきれない可能性に導きます。本稿ではそのような基準を、複雑なもの単純なもの双方、作成する実践的方法について記述します。

本稿では、口座オブジェクトの作業をすべてのライブラリオブジェクトの新しい基本オブジェクトに配置します。また、CBaseObj基本オブジェクトを改善し、追跡パラメータの設定とライブラリオブジェクトイベント受信をテストします。

GPT-3は現在存在する言語ニューラルネットワークの中でおそらく最も高度なモデルの1つであり、その最大バリアントには1,750億個のパラメータが含まれています。もちろん、家庭にあるようなPCでそのような怪物を作成するつもりはありませんが、どのアーキテクチャソリューションを作業に使用し、それらからどのように利益を得ることができるかは確認することができます。

自動売買ロボットやコピー取引を利用していると必ず、遅かれ早かれ、取引プラットフォーム用に信頼できる24時間365日のホスティングサーバーをレンタルする必要性を認識するようになります。様々な理由から、MetaTrader VPSの使用が推奨されます。このサービスの支払いとサブスクリプションはMQL5.communityのアカウントで管理できます。

大きなプログラムは小さなファイルから始まり、関数やオブジェクトを追加し続けるにつれてサイズが大きくなります。 ほとんどのトレードロボット開発者は、この問題を処理するためにインクルードファイルを利用しています。 しかし、より良い解決策があります。:それは、プロジェクト内の任意のトレードアプリケーションの開発を開始することです。 そうする理由はたくさんあります。

販売者や「マーケット」のアプリケーションまたは収益性あるシグナル提供者である必要なく、いますぐに MQL5.com で収入を手にし始めることが可能です。お好きなプロダクツを選択し、さまざまなウェブリソースにそのリンクを掲示します。潜在顧客の心を引きつければ、利益はあなたのものです！

サーバに取引注文を送信した後は、エラーコードやエラーがないことを確認する必要があります。本稿では、取引サーバによって返されるエラーの処理について考察し、未決取引リクエストを作成する準備をします。

本稿は現在価格から任意の距離で指値注文を設定することができるようになる機能性の実装のためのトレードシグナルモジュールコードを変更するメソッドについてお話します。それは前回バーの価格クローズまたはオープンであり、あるいは移動平均の値の可能性があります。オプションは数多くあります。重要なことは指値注文に対して任意の始値を設定することができるということです。本稿は指値注文でトレードを行うトレーダーにとっては有用なものとなるでしょう。

金融データのフラクタル行動の探索に関する研究は、経済時系列の一見混沌とした行動の背後に、参加者の集団行動の隠されたメカニズムがあることを前提にしています。 これらのメカニズムは、価格シリーズの特性を定義することができ、取引所の価格ダイナミクスの出現につながることができます。 これをトレーディングに適用すると、実際に関連するスケールと時間枠のフラクタルパラメータを効率的かつ確実に推定できるインジケータの恩恵を受けることができます。

今日は、インストールされたウェブブラウザのないコンピューターはほとんどありません。長い間、ブラウザは進化し成長し続けてきました。この記事は、ブラウザに表示するための、MetaTrader4クライアントターミナルから取得された情報に基づくチャートやダイヤグラムの簡単で安全な作成方法を紹介します。

今回は、このシリーズの新しいツール、MACD（Moving Average Convergence Divergence、移動平均収束発散）に基づいた取引システムの設計方法について学びます。

本稿は、プログラムで使用されるすべての銘柄の指定された時間枠の時系列コレクションの開発についてです。時系列コレクション、コレクションの時系列パラメータを設定するメソッド、および開発された時系列に履歴データを最初に入力するメソッドを開発します。

この記事では、Linda B. RaschkeとLaurence A. Connors の "Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies" に記載されているトレーディングシステムのコードを記述します。 今回は、モメンタムのピンボールシステムを研究します。また、2つのインジケーター、トレードロボットとシグナルブロックの作成について説明します。

”百聞は一見にしかず”ということわざがあります。パリやヴェニスに関する本を読んだとしても、心のイメージに関して言えばこれらの美しい都市を夜に実際に歩いてみるのと同じ感覚を得ることはできません。ビジュアル化の利点は、私たちの生活のあらゆる部分で見つけることができます。それには市場も含まれます。例えば、チャートのプライスアナリストはインディケーターや、ストラテジーテスティングのビジュアル化ももちろん利用します。この記事ではMetaTrader 5のストラテジーテスターのすべてのヴィジュアライゼーション機能の説明をしていきます。

複雑なトレーディングシステムも、よく見てみると複数の簡単な取引シグナルに基づいていることがわかります。ですから、開発の初心者はすぐに複雑なアルゴリズムを書き始める必要はありません。この記事ではセマフォインディケーターを使って取引を行うトレーディングシステムの例を紹介します。

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。

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。

この記事では、最小限のプログラミングで自動売買ロボットを開発する方法について説明します。

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。

本稿ではトレーディングシステム開発のために重回帰分析を利用する方法を述べます。戦略検索自動化のための回帰分析の利用法を示します。例としてプログラミングに高い技能を要求せず作成され統合される回帰式を提供します。

現在マーケットの状況に関する情報を提供するチャートは数多くあります。「ポイント」や「グラフ」チャートのようにそれらの多くは遠い過去の遺産です。本稿は実時間のインディケータを用いて「ポイントとグラフ」チャート例について述べます。

本稿は James Hyerczyk著 "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems" から得たいくらかの考え方を基にインディケータやExpert Advisor形式でトレードの自動化可能性調査と分析を目的とします。完全にとは言わず、ここではモデル、すなわちギャン理論の最初の部分だけを対象とします。

本稿では、様々な訓練の変形によって得られたディープニューラルネットワークのハイパーパラメータにベイズ最適化を適用する可能性について検討します。様々な訓練の変形における最適なハイパーパラメータを有するDNNの分類の質が比較されます。DNN最適ハイパーパラメータの有効性の深さは、フォワードテストで確認されています。分類の質を向上させるための方向性が特定されています。

前の記事では、保留中取引リクエストの概念を確認しました。保留中リクエストは、実際には、特定の条件によって実行される一般的な取引注文です。本稿では、保留中リクエストオブジェクトの完全なクラス(基本リクエストオブジェクトとその子孫)を作成します。

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。

この記事では、NRTR インジケーターを分析し、このインジケーターに基づいてトレードシステムを作成します。 追加のトレンド確認インジケーターと NRTR の組み合わせに基づいて戦略を作成する際に使用することができるトレードシグナルのモジュールを開発します。

保留中リクエストを使用した取引を特徴とするライブラリ機能の開発を継続します。ポジションを開き、未決注文を出すための条件付き取引リクエストの送信をすでに実装しています。現在の記事では、条件付きのポジション決済(完全決済、部分決済、反対ポジションによる決済)を実装します。

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。