MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事

この論説ではトレーディングシステムのアルゴリズムと要素の作成の原理を要約しシステム化する。この論説はエキスパートアルゴリズムの設計について考察する。トレーディングシステムCExpertAdvisor クラスのある例について考察する。これはトレーディングシステムを素早く簡単に開発するのに使える。

本稿では、時系列データのリアルタイム更新と、すべての銘柄のすべての時系列から「新しいバー」イベントに関するメッセージを制御プログラムチャートに送信し、カスタムプログラムでこれらのイベントを処理する機能について検討します。「新しいティック」クラスは、現在以外のチャート銘柄と期間の時系列を更新する必要性を判断するために使用されます。

本稿はトレーディングの考え方を速く視覚的に検証する方法について述べます。その方法は価格チャート、シグナルインディケータ、残高計算インディケータの組合せを基にしています。そんなわけで、これからトレーディングの考え方を検索する方法やその考え方を時間をかけずに検証する方法をみなさんと共有したいと思います。

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。

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。

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。トレーダーは、自動EAが何をしているのかを常に意識しておく必要があります。そうすれば、もしEAが「レールから外れた」場合、トレーダーはできるだけ早くチャートからEAを取り除き、状況をコントロールすることができます。

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。

本稿では、自動取引に影響する口座プロパティの重要な変更を追跡するために、口座イベントの使用について検討しています。口座イベントを追跡するための機能のいくつかは、前の記事で口座オブジェクトコレクションを開発するときに既に実装しています。

本稿では一からオブジェクト指向 Expert Advisor を構築する方法をお伝えします。トレードの理論的考えを着想することからその考えを実験的世界で実現する MQL5 EA をプログラムするまでです。実践から学ぶことは IMHO で成功への確実な方法です。よってみなさんが最終的に Forex ロボットのコーディングをするために考えを整理できる方法を確認していただけるよう実例を示していきます。また私の目標はみなさんにオブジェクト指向の原理に忠実に従うようお勧めすることです。

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。

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。

この記事から始めて、特定の制限時間に達した、指定された利益を超えた、ストップロスによってポジションを決済したなどの特定の条件下で保留中リクエストを使用して取引できるようにする機能を開発します。

MetaTrader4とMetaTrader5ユーザーがシグナル提供者になり、さらなる利益を生む機会を得ることができるようになりました。新しいウィジェットを用いて、あなたのサイトやブログ、SNSページにトレーディング実績を掲載できます。ウィジェットを用いる利点は明確です；シグナルプロバイダーの人気を向上し、成功したトレーダーとしての評判を築くのみでなく、新しい購読者を惹きつけます。その他のサイトにウィジェットを載せているトレーダーはこれらの利益を享受できます。

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。

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。

この記事では、ストラテジーの取引エンジンのアルゴリズムを分析していきます。シリーズの3番目の部分は、このアプローチを使用して、特定の取引ストラテジーを開発する方法の詳細な分析があります。特別な注意が補助アルゴリズムに必要です - EAは、従来のインデクサーを使用して、システムとデータへのアクセスをログに記録します（Close[1]、Open[0]など）

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。

小さな秘密を明かします。：MQL5.com ウェブサイトのビジターはほとんどの時間をJohnpaul77 のシグナルページで費やします。それは実アカウントでトータル570万ドルの資金を有する、定期購読者約900人のわれわれのシグナルレーティングのリーダーです。シグナルの提供者にインタービューします。そこには4人の人物がいることがわかりました。チームメンバー間で任務はどのように割り当てされているのでしょうか？どのようなテクニカルツールを使用しているのでしょうか？なぜかれらは自分達を John Paul と呼ぶのでしょうか？そして最後にインドネシア出身の一般的なゲーマーが MQL5.comでトップシグナルの提供者になったのでしょうか？本稿ですべての答えを見つけてください。

時間の秒、5分から開くバーを持つ毎時チャートを見たいですか？バーのオープン時間が毎分変わるようであれば再作成されたチャートはどのように見えるのでしょうか？そのようなチャートでトレードすることにどんなメリットがあるのでしょうか？本稿ではこういった疑問に対する答えを見つけていきます。

本稿では、資金を投資するためのシステムまたはシグナルを選択する際に使用する基準を示すとともに、取引システムの開発への最適なアプローチを説明し、外国為替取引におけるこの問題の重要性を強調します。

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。

本稿では、多くのストラテジーで構成され、それぞれが「バーチャル」トレードオプションを実行する、適応型システムの変形を提案します。リアルトレーディングは、その時点で最大利益となるストラテジーにしたがって行われます。オブジェクト指向アプローチ、データを扱うクラスや、標準ライブラリのトレードクラスのおかげで、システムのアーキテクチャはシンプルかつスケーラブルになりました；今や、数百のトレードストラテジーを含む適応型システムを、簡単に作成し、分析することができます。

前の記事では、ライブラリでMQL4ポジション決済イベントを定義し、未使用の注文プロパティを取り除きました。本稿では、口座オブジェクトの作成を検討して口座オブジェクトのコレクションを開発し、口座イベントを追跡する機能を準備します。

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。

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。

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。

今回は、最も人気のある指標を使って取引システムを設計する連載の続きとして、ADX (Average Directional Index)指標についてお話します。この指標を理解するために詳しく学び、簡単な戦略でその使い方を学びます。深く学ぶことで、より多くの洞察得ることができ、それをよりよく活用することができるのです。

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。