MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事

本稿では、人気高いMVCパターンと、MQLプログラムでの使用の可能性、長所、短所について説明します。アイデアは、既存コードをモデル、ビュー、コントローラの3つの別々のコンポーネントに分割することです。

自動トレーディングシステム選手権2010に参加するためのエクスパート開発をめざし、すぐに使えるExpert Advisorテンプレートを使用します。Even novice MQL5プログラマの初心者でもこのタスクをこなすことは可能です。というのも戦略のために基本クラス、関数、テンプレートがすでに準備されているからです。よってみなさんのトレーディングの考えに合う最低限のコードを書いて実装すれば十分です。

「MQL5 フリーランスサービス」の4周年を記念して、これまでのサービス結果を示すインフォグラフィックを作成しました。数字は自らを語ります：現在まで合計約 $600,000 に相当する 10,000 を越える注文が実行されるかたわら、 3,000 人の顧客と 300 人の開発者がすでにこのサービスを利用しました。

自動化されたシステムは、適切なセキュリティなしでは成功しません。ただし、いくつかのことをよく理解していなければ、セキュリティは保証されません。この記事では、自動化されたシステムで最大のセキュリティを達成することがなぜそれほど難しいのかを探ります。

ニューラルネットワークの話題の続きとして、畳み込み型ニューラルネットワークの考察を提案します。 この種のニューラルネットワークは、通常、視覚的なイメージの分析に適用されます。 本稿では、これらのネットワークの金融市場への応用について考察します。

本稿パート1でご紹介した PHP ベースの Twitter の考え方を形にしましょう。の異なるパーツを SDSS 組み立てるのです。システムアーキテクチャのクライアント側において、HTTP を介してトレードシグナルを送信するために新しいMQL5 WebRequest() 関数に頼ります。

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。

この記事では、トレードに適用される OLAP テクノロジを引き続き取り扱います。 最初の 2 つの記事で紹介した機能を拡張します。 今回は、クオートの運用分析について検討します。シェイプセレクタ 集計されたヒストリーデータに基づいて、トレード戦略に関する仮説を打ち出し、テストします。 この記事では、バーパターンとアダプティブトレードを研究するためのEAを紹介します。

これは、アルゴリズム取引の枠組みにおける反転パターンに関連する連載の最初の記事です。まず、最も興味深いパターンファミリーから始めます。これは、ダブルトップパターンとダブルボトムパターンに由来するものです。

関数はどのプログラミング言語においても重要なものです。関数は、開発者が同じことを繰り返さないことを意味するDRY (Do not Repeat Yourself)の概念を適用するのに役立つなどの多くのメリットを提供します。この記事では、関数に関する詳細情報と、物事を複雑にすることなく取引システムを強化するために、あらゆるシステムで使用または呼び出しできる簡単なアプリケーションを作成して、MQL5で独自の関数を作成する方法について説明します。

これは一からシンプルなオブジェクト指向 EA を構築する方法を述べ、オブジェクト指向プログラミングのアドバイスを提供したもう一つ別の MQL5 OOP クラス記事の続編です。本稿では、ニュースをトレードすることのできる EA を開発するのに必要とされる技術の基本をお話します。目標は OOP に関する考え方を提示し続け、ファイルシステムと関連づけながらこのシリーズにおける新しいトピックを取り上げることです。

ちょうど1年前 jooは彼の記事 "Genetic Algorithms - It's Easy!"の中で MQL5で遺伝的アルゴリズムの実装用ツールを提供してくれました。今われわれはそのツールを使用して特定の境界条件において自身のパラメータを遺伝的に最適化する Expert Advisor を作成しようとしています。

本稿では、DoEasyライブラリを適用して複数の銘柄の複数期間の指標を作成する方法について説明します。指標内で機能するライブラリクラスを準備し、指標のデータソースとして使用される時系列の作成をテストします。時系列イベントの作成と送信も実装します。

設立以来、トレーディングロボットおよびテクニカルインディケータのストアである MQL5 「マーケット」はすでに580件のプロダクツを発表した250名以上の開発者を魅了してきました。2013 年第一四半期は自分のプロダクツを販売することでよい収益を上げることのできた 一部の MQL5 「マーケット」販売者にとってひじょうな成功の時期となりました。

強化学習の研究を続けます。今回は、「Deep Q-Learning」という手法に触れてみましょう。この手法を用いることで、DeepMindチームはアタリ社のコンピューターゲームのプレイで人間を凌駕するモデルを作成することができました。取引上の問題を解決するための技術の可能性を評価するのに役立つと思います。

今回は、取引システムの設計方法を学ぶ連載の新しい記事として、CCI（商品チャンネル指数、Commodities Channel Index）を紹介し、その詳細を説明し、この指標に基づいた取引システムの作り方を紹介します。

望まない価格動向からオープンなポジティブスワップポジションを統計的に保護するアルゴリズム。本稿は、オープンポジションの方向とは逆に動く価格の潜在的リスクを補うことができるキャリートレード保護戦略のバリアントを取り上げています。

この記事では、自動売買ロボットのためのノーコード開発プラットフォームであるBotBrains.appの機能を紹介します。自動売買ロボットを作成するために、コードを書く必要はありません。必要なブロックをスキームにドラッグアンドドロップし、パラメータを設定して、それらの間の接続を確立するだけです。

2年前『最後の聖戦』でひじょうに興味深い、しかし現在広く使用されていないマーケット情報表示方法－ポイント＆フィギュアチャート を再検討しました。ここで私はみなさんにポイント＆フィギュアチャートで検出されるパターンに基づく売買ロボットを書いてみることを提案します。