MQL5言語での戦略テストに関する記事

本稿では、市場パターンを検索し、特定されたパターンに基づいてエキスパートアドバイザーを作成し、これらのパターンが有効であるかどうかを確認します。

この記事ではシミュレーターの開発段階を続けます。 今回は、ランダムウォークタイプの動きを効果的に作成する方法を見ていきます。このような動きには非常に興味をそそられます。資本市場で起こるすべてのことの基礎がそれによって形成されるためです。さらに、市場分析をおこなう上で基本となるいくつかの概念についても理解を深めていきます。

この記事では、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を使用した自動化について詳しく説明し、初期のバックテスト結果を分析します。この戦略には高い保有能力が必要であることを強調し、今後の回で距離、takeProfit、ロットサイズなどの主要パラメータを最適化する計画を概説します。本連載は、取引戦略の効率性と異なる市場環境への適応性を高めることを目的としています。

本稿では、引き続き総当たり攻撃アプローチについて説明します。改良されたアプリケーションの新バージョンを使用して、パターンをより良く説明を試みます。また、さまざまな時間間隔と時間枠を使用して、安定性の違いの特定も試みます。

現在のデータと履歴データを使用して、MQL5でチャートオブジェクトを作成およびカスタマイズする方法を学びます。このプロジェクトベースのガイドは、取引を可視化し、MQL5の概念を実際に適用するのに役立ち、取引のニーズに合わせたツールの構築が容易になります。

ATRオシレーターは、特に外国為替市場において、ボラティリティの代理として機能する非常に人気のあるインジケーターです。これは、特にボリュームデータが不足している市場で広く活用されています。以前のインジケーターと同様に、パターンに基づいて分析をおこない、MQL5ウィザードライブラリのクラスとアセンブリを活用して、戦略およびテストレポートを共有します。

この記事の最初の目的は、外国為替取引のすべての可能性をカバーすることではなく、少なくとも1つのマーケットリプレイを実行できるようにシステムを適応させることです。シミュレーションはまた別の機会にしますが、ティックがなくバーだけでも、少しの努力で外国為替市場で起こりうる取引をシミュレートすることができます。シミュレーターをどのように適応させるかを検討するまでは、この状態が続くでしょう。システム内部でFXのデータに手を加えずに作業しようとすると、さまざまなエラーが発生します。

今回は、蟻コロニー最適化アルゴリズムについて解析します。このアルゴリズムは非常に興味深く、複雑です。この記事では、新しいタイプのACOの作成を試みます。

システムとコントロールを作り続けましょう。サービスをコントロールする能力がなければ、システムを前進させ、改善することは難しくなります。

市場がしまっているときに研究したり、市場の状況をシミュレーションしたりできるシステムを作成してはどうでしょうか。ここで、このトピックを扱う新しい連載を開始します。

この記事では、一般的な粒子群最適化(PSO)アルゴリズムについて検討します。以前は、収束、収束率、安定性、スケーラビリティなどの最適化アルゴリズムの重要な特性について説明し、テストスタンドを開発し、最も単純なRNGアルゴリズムを検討しました。

この記事では、MQL5でインジケーターを作成する非標準的な方法について説明します。トレンドやチャートパターンに注目するのではなく、部分的なエントリーやエグジットを含めた独自のポジション管理を目的とします。取引履歴やポジションに関連する動的マトリックスと、いくつかの取引機能を広範に活用し、これらの取引がおこなわれた場所をチャート上に表示します。

取引戦略とパラメータを自己最適化するアルゴリズムには、いくつかの種類があります。これらのアルゴリズムは、過去と現在の市場データに基づいて取引戦略を自動的に改善するために使用されます。この記事では、そのうちの1つをpythonとMQL5の例で見ていきます。

今回は、個々のチャートにロボットの各インスタンスを設定する必要がなく、1つのチャートにのみ接続された状態で複数のチャートで使用できる汎用MetaTraderロボットを作成するための簡単なテンプレートについて考えてみます。

本日から第2段階に入り、市場リプレイ/シミュレーションシステムについて見ていきます。まず、両建て注文の可能な解決策を示します。これは最終版ではありませんが、近い将来に解決しなければならない問題に対するひとつの可能なアプローチとなります。

この記事では、これまでに取り上げたアルゴリズムの中で最も議論の的となっているアルゴリズム、差分進化(DE)アルゴリズムについて考察します。

本稿では、多通貨の価格設定をシミュレートする数理モデルを作成し、前回理論計算から始めた取引効率を高めるメカニズム探求の一環として、分散原理の研究を完成させます。

この記事では、ビル・ウィリアムズの有名な戦略の1つを取り上げ、それについて議論し、他の指標や予測を用いて戦略の改善を試みます。

今日は再びChart Tradeを使用しますが、今回はチャート上に存在する場合と存在しない場合があるオンチャート指標になります。

この記事では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。

この記事では、MQL5プログラミングの第一歩を、完全な初心者でも理解できるように解説します。よく知られているローソク足パターンを、実際に機能するカスタムインジケーターへと変換する方法を紹介します。ローソク足パターンは、実際の価格変動を反映し、市場の転換を示唆するため、非常に有用です。チャートを目視で確認してパターンを探す手法ではミスや非効率が生じやすいため、この記事では、パターンを自動的に識別・ラベル付けしてくれるインジケーターを作成する方法を説明します。その過程で、インデックス（索引）、時系列、ATR（市場の変動性に応じた精度向上のため）などの重要な概念についても解説し、今後のプロジェクトで再利用可能なカスタムローソク足パターンライブラリの開発にも触れていきます。

この記事では、行列を使用してMQL5で誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）アルゴリズムを適用する理論と実践について説明します。スクリプト、インジケータ、エキスパートアドバイザー(EA)の例とともに、既製のクラスが提示されます。

この記事では、システム全体の安定化を開始します。安定化がなければ次のステップに進むことができない可能性があります。

圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。

Frames Analyzerとは何でしょうか。これは、パラメータ最適化の直後に作成されたMQDファイルまたはデータベースを読み取ることにより、ストラテジーテスター内外でパラメータ最適化中に最適化フレームを分析するためのエキスパートアドバイザー（EA)のプラグインモジュールです。これらの最適化の結果はFrames Analyzerツールを使用している他のユーザーと共有して、結果について話し合うことができます。

この記事では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。ニューラルネットワークを取引に活用するための自給自足ツールとしてMetaTrader 5を使用します。