MQL4とMQL5のプログラム記事

本稿では、パターンアナライザーアプリケーションの新しいバージョンについて説明します。このバージョンでは、バグ修正と新機能、そして改訂されたユーザーインターフェイスが提供されています。新しいバージョンを開発するときに、前の記事からのコメントと提案が考慮されました。結果として得られたアプリケーションは、この記事で説明されています。

前の記事では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。第6部分では、ネッティング勘定のポジションを扱うようにライブラリを訓練しました。今回は、StopLimit注文の発動の追跡を実装し、注文とポジションの変更イベントを追跡する関数を準備します。

相場調査と相場分析には、複数の異なるアプローチがあります。 主なものには、テクニカルとファンダメンタルがあります。 テクニカル分析では、トレーダーは、価格、ボリュームなど、相場に関連する数値データとパラメータを収集、処理、分析します。 ファンダメンタルズでは、トレーダーは相場に直接的または間接的に影響を与えるイベントやニュースを分析します。 この記事では、価格速度測定方法を扱い、その方法に基づいてトレード戦略を研究します。

前の記事では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。連載第5回では、取引イベントクラスとイベントコレクションを作成し、イベントをEngineライブラリの基本オブジェクトとコントロールプログラムチャートに送信しました。今回は、ライブラリをネッティング勘定で動作させます。

前の記事では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。第4部では、口座の取引イベントの追跡をテストしました。本稿では、取引イベントクラスを開発してイベントコレクションに配置します。そこからは、これらはエンジンライブラリの基本オブジェクトとコントロールプログラムチャートに送信されます。

本稿の目的は、カスタムツールを作成して、前述のパターンに関する一連の情報全体を受信して使用できるようにすることです。ユーザが独自の指標、取引パネル、エキスパートアドバイザーなどで使用できるパターン関連関数のライブラリが作成されます。

前の記事では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。過去の注文と取引のコレクション、成行注文とポジション、そして注文の便利な選択と並び替えのためのクラスはすでに存在します。この記事では、基本オブジェクトの開発を続け、Engineライブラリが口座の取引イベントを追跡できるようにします。

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。

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。

この記事は、前回の記事".Net Framework と C#に基づいてEAとインジケータのグラフィカルインターフェイスを開発する"のフォローアップです。 グラフィカルインターフェイスを作成するための新しいグラフィカル要素を紹介します。

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。

最初の部分では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。さらに、履歴の注文と取引の収集を実装しました。次のステップは、コレクションリスト内の注文、取引、ポジションの便利な選択と並び替えのためのクラスを作成することです。Engineという基本ライブラリオブジェクトを実装し、成行注文とポジションのコレクションをライブラリに追加します。

EAのパフォーマンスを向上させるために、金利データの収集を自動化します。

この記事では、ユーティリティの機能を拡張します。 今回は、トレードを簡素化するデータを表示する機能を追加します。 特に、前日の高値と安値、ラウンドレベル、年の高値安値、セッション開始時刻などを追加します。

このテーマのイントロダクションをしてから、MetaTrader5は多通貨テストオプションを提供するようになりました。 この可能性は、多くの場合、トレーダーにとって有用です。 しかし、この機能は完璧ではありません。 この記事では、HTML および CSV トレードヒストリーレポートに基づいてチャート上にグラフィカル オブジェクトを描画するためのプログラムを紹介します。 多通貨トレードは、動的切り替えコマンドを使用して、複数のサブウィンドウだけでなく、1つのウィンドウで並行して分析することができます。

元の基本となる記事との関連性は失われていませんが、このトピックに興味がある場合は、まず最初の記事を読んでください。 しかし、前回の記事から時間が経過しているので、現在の Visual Studio 2017 には、更新されたインターフェイスがあります。 また、MetaTrader5プラットフォームにも新しい機能が追加されました。 この記事では、DLLのプロジェクト開発、およびセットアップと MetaTrader5 ツールとのやり取りについて説明します。

私たちのほとんどは、現在の市場の状況を分析するプロセスはチャートの上位期間の見直しから始まるという意見を持ちます。これは、取引をする予定に進むまで起こります。この分析は成功した取引とビジネスへの専門的なアプローチのための条件の一つです。この記事では、複数期間の指標とその作成方法について説明します。MQL5コードの例を示し、各バージョンの長所と短所の一般的な評価を行い、MTFモードを使用した指標への新しいアプローチを提案します。

この記事では、MetaTrader4 と MetaTrader5 の両方で稼働する Expert Advisor (EA) の作成方法を扱います。 そのために、グリッドオーダーを構築するEAを開発していきます。 グラインダーズ(グリッドトレード)は、現在の価格の上に複数の指値オーダーを配置し、同時に現在の価格の下にリミットオーダーを同じ数オーダーするEAです。

この記事では、CSS セレクタに基づいて HTML ドキュメントからデータを分析および変換するための汎用的な方法について説明します。 トレードレポート、テスターレポート、お気に入りの経済カレンダー、パブリックシグナル、アカウント監視、その他のオンラインクオートソースは MQL から直接利用可能になります。

最初の部分では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。過去の注文と取引、および市場の注文とポジションに関するデータを格納するための基本オブジェクトであるCOrder抽象オブジェクトを作成しました。ここでは、口座履歴データをコレクションに格納するために必要なすべてのオブジェクトを開発します。

前回の記事では、さまざまな既存のローソク足の形成から選択された14のパターンを分析しました。すべてのパターンを1つずつ分析することは不可能であるため、別の解決策を見つけました。新しいシステムは、既知のローソク足タイプに基づいて新しいローソク足パターンを検索してテストします。

2015年にMATLAB パッケージがアップグレードされた後、DLL ライブラリを作成する最新のメソッドを検討する必要がありました。 この記事では、サンプルの予測インジケータを使用して、現代の64ビットバージョンのプラットフォームを使用して MetaTrader5 と MATLAB をリンクするメソッドを説明します。 MATLAB の接続シーケンス全体を考慮することにより、MQL5 開発者は速く高度な計算機能があるアプリケーションを作成し、«落とし穴»を回避することができます。

本稿では、MQLに基づいたソースコードの解析に使用されるプリプロセッサ、スキャナ、パーサについて説明します。MQLの実装が添付されています。

この記事では、数値の相関の概念について説明し、また相関係数の計算方法と取引における実用的な応用について説明します。相関関係とは、2つ以上の確率変数（またはある程度許容できる程度の精度でそのように考えることができる数量）間の統計的関係です。この時、これらの値の1つまたはいくつかの値の変化は、別または他の値の系統的な変化を伴います。

この記事では、ある実験をします。つまり、色の最適化の結果を行います。 色は、赤、緑、青 (RGB) のレベルの3つのパラメータによって決まります。 他にも3つのパラメータを使用した色分け方法があります。 したがって、3つのテストパラメータを1つの色に変換して、値を視覚的に表すことができます。 この記事を読んで、このような表現が役立つかどうかを確認してください。

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。

膨大な数の取引戦略やMetaTrader 5およびMetaTrader 4ターミナル用アプリケーションの開発の注文、さまざまなMetaTrader Webサイトを分析しているうちに、私は、このすべての多様性のほとんどが、異なるプログラムで定期的に現れる同じ基本的な機能、行動、および価値観に基づいているという結論に達しました。これにより、МetaТrader5およびМetaТrader4アプリケーションを簡単かつ迅速に開発するためのDoEasyクロスプラットフォームライブラリが完成しました。

Kohonen ネットワークを扱うために設計されたユニバーサルツールに基づいて、最適なEAパラメータを分析して選択するシステムを構築し、時系列の予測を検討します。 第 I 部では、必要なアルゴリズムを追加して、一般に公開されているニューラルネットワーククラスを修正し、改善しました。 今回はこれを実践に応用しましょう。

本稿では、Visual Studioを使用してグラフィカルウィンドウを作成してからエキスパートアドバイザーのMQLコードに統合する簡単で迅速な方法を紹介します。専門家ではないユーザを対象としており、C#および.NETテクノロジに関する知識は必要ありません。

本稿では、よくあるローソク足のパターンを考察し、それが今日の市場で依然として適切で効果的であるかどうかの理解を試みます。ローソク足分析は20年以上前に登場し、それ以来かなり普及しています。日本発祥のローソク足は、多くのトレーダーによって、最も便利で分かりやすい資産価格の視覚化形式だと考えられています。

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。

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。

自己学習を行うEAを作成するためのReinforcement learningの適用。前回の記事では、Random Decision Forestアルゴリズムを学び、Reinforcement learning（強化学習）に基づく簡単な自己学習EAを作成しました。このアプローチの主な利点は、取引アルゴリズムを書くことの単純さと『学習」の高速性でした。強化学習（以下、単にRL）は、どのEAにも簡単に組み込むことができ、最適化のスピードを上げられます。

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。

水平方向の図は、ターミナルのチャート上で一般的ではありませんが、使用することができます。例えば、特定の期間のボリュームや価格分布を表示するインジケータを開発するとき、様々なマーケットデプスのバージョンを作成するときなどです。 この記事では、グラフィカルなプリミティブの配列としての水平ダイアグラムの構築と管理を検討します。

この記事では、シンボルを収集してナビゲートするためのユーティリティの機能を拡張していきます。 今回は、必要なパラメータの一部を満たすシンボルのみを表示する新しいタブを作成し、必要な並べ替えルールを持つカスタムタブを追加する方法を見つけます。

MetaTrader5 プラットフォームには、トレーディングレポートを保存する機能のほか、EAのテストと最適化レポートがあります。 最適化レポートは XML で保存することができますが、トレードとテストのレポートは、XLSX と HTML の2つの形式で保存することができます。 この記事では、html テストレポート、XML 最適化レポート、および html トレードヒストリーレポートについて説明します。

本稿では、MetaTrader5 で Kohonen マップを使用します。 改善および拡張されたクラスは、アプリケーションタスクを解決するためのツールになります。

この記事では、さまざまな市場条件に対して個別に最適化する方法について説明しています。個別最適化とは、上昇トレンドと下降トレンドを別々に最適化して取引システムの最適なパラメータを決定することです。誤ったシグナルの影響を減らして収益性を向上させるために、システムは柔軟に作られています。つまり、市場の動きは常に変化を伴う為、システムには特定の設定や入力データのセットがあります。

この記事では、必要なシンボルを選択するためのタブを追加することで、以前に作成されたユーティリティの関数を拡張していきます。 また、特定のシンボルチャートで作成したグラフィカルオブジェクトを保存する方法についても説明します。 また、特定のウェブサイトを使用して事前に選択されたシンボルだけで機能する方法を提案します。