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、執筆者は遺伝的アルゴリズムを使用した進化計算について紹介しています。例を用いながらアルゴリズムの機能について紹介し、実用的な推奨される用例を提示しています。

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。

この記事では、異なるエントリーとトレーリングストップを使ったエグジットで利益を生むアルゴリズムの可能性について学んでいきたいと思います。エントリーのタイプとして、ランダムエントリーとリバースエントリーを使用します。使う逆指値注文はトレーリングストップとトレーリングテイクです。この記事では、年間約30％の利益を生み出すアルゴリズムを紹介します。

もしどのようにトレード用クラス群がどのように組まれているかをご存知でなく、「オブジェクト指向プログラミング」という単語に恐怖を感じるようであれば、この記事はあなたにとって最適かもしれません。実際、売買シグナルのためのモジュールの作成のために詳しい内容を知る必要はありません。ただ、いくつかの簡単なルールに従ってください。作業は全てMQL5のウィザードに従って進められ、すぐに使用できる取引用自動システムを作ることができます！

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。

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。

この記事ではエキスパートアドバイザーの開発について論じる、これは私の著作 "New Trading Dimensions: How to Profit from Chaos in Stocks, Bonds, and Commodities" (新しいトレーディングの次元:株式、ボンド、商品の混沌から儲ける方法) by Bill Williams に基づいている。戦略そのものはよく知られているが、その使用はいまだにトレーダーたちの間でも議論の的である。この論説はシステムのトレード･シグナル、その実装の詳細、そして履歴データでのテスト結果について考察する。

トレードシステムの有効性と利益性を決定できる多数の尺度がある。しかし、トレーダーは常にどのシステムでも試したいと考えている。この記事はどのようにして有効性の尺度に基づいた統計が MetaTrader 5 のプラットフォームに使えるかを教えるものである。　これは取引による統計の解釈を、S.V.Bulashev(ブラシェフ)による著作"Statistika dlya traderov"(トレーダーのための統計) の記述に矛盾しないものに変換するクラスを含んでいる。また最適化のためのカスタムファンクションの例も含んでいる。

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。

MQL5のExpert Advisorプログラミングはシンプルで簡単に学べます。ステップバイステップガイドでは、策定されたトレーディングストラテジーに基づきシンプルなExpert Advisorを書くのに必要な基本的ステップを説明します。Expert Advisorの構造、内蔵 テクニカルインディケーターとトレーディング関数の使用、 デバッグモード の詳細とストラテジーテスターの使用を紹介します。