MetaTrader 5での手動取引およびアルゴリズム取引に関する記事
このカテゴリは、手動取引から完全自動取引まで、エキスパートアドバイザーからMQL5ウィザードを使用した自動売買ロボットの開発まで、トレーディングのすべての局面に関する記事を特集します。ポジション管理、取引イベントの処理、資金管理 - これらレーディングに不可欠なものはこれらの記事の中でカバーされています。
どのように取引シグナルをコピーするか、どのようにエキスパートアドバイザーの24時間可能なオペレーションを提供するのか、どのように自動売買ロボットを作成するのか、どのようにLinuxとMacOS上でMetaTraderを実行するのか、ソーシャルトレーディングとは何か、どのように自動売買ロボットを注文するのかを学んでください。
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Break of Structure (BoS)戦略のステップバイステップガイド
Break of Structure (BoS)戦略に基づく自動売買アルゴリズム開発のための包括的ガイドです。MQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を作成し、MetaTrader 5でテストするためのあらゆる側面に関する詳細情報（価格サポートとレジスタンスの分析からリスク管理まで）が含まれています。
MQL5のExpert Advisorsのテストと最適化を行うためのガイド
ここでは、コードエラーを見つけ解決するための段階的な手順について説明します。またExpert Advisor（以下EA）への入力パラメータのテストと最適化の手順についても説明します。Meta Trader 5のクライアント端末のStrategy Testerの使い方がわかれば、ご自身のEAに最も適したシンボルや入力パラメータセットを見つけることができるようになります。
リスク設定に基づいてSL/TPを設定するクロスプラットフォームEAの開発
本稿では、リスク値に基づいて自動的にエントリロットを計算するエキスパートアドバイザー(EA)を作成します。このEAでは、選択したSL(ストップロス)に対する比率を持つTP(テイクプロフィット)が自動的に配置されます。言い換えれば、3:1、4:1などの選択した比率に基づいたTPが計算されます。
MQL5 クックブック: 板情報の実装
この記事では、板情報（DOM）を利用する方法を示します。また、CMarketBookクラスの動作についても説明します。これは、MQL5クラスの標準ライブラリを拡張し、DOMを使用する際の便利な方法となります。
マーケット理論
現在のところ、どの商品市場や相場にも適応可能で、ミクロでもマクロでも使うことができるような完璧な相場理論というものは存在していません。この記事では、利益分析に基づいた新しい相場理論のエッセンスを紹介し、現在の価格変化とメカニズムの原則を明らかにします。実際の価格上でコントロール可能なバーチャルプライスの連鎖を形成することにより、最適な値を見つけることができます。相場の形成と変化のメカニズムも紹介します。
取引における数学：シャープレシオとソルティノレシオ
投資収益率は、投資家や初心者のトレーダーが取引効率の分析に使用する最も明白な指標です。プロのトレーダーは、シャープレシオやソルティノレシオなどのより信頼性の高いツールを使用して、ストラテジーを分析します。
フィッシャートランスフォームの適用とMetaTrader5の市場分析に対するフィッシャートランスフォーム
市場サイクルの確率密度関数（PDF）がガウス性では残らず、むしろ正弦波のPDGとして維持され、大半のインジケーターがその市場サイクルPDFがガウス性であると想定しています。その解決策は、フィッシャートランスフォームを使用することです。フィッシャートランスフォームは、いかなる波形のPDFをガウス性に変換します。この記事は、フィッシャートランスフォームの裏にある数学と、対するフィッシャートランスフォーム、トレーディングへの適用例を紹介します。反対のフィッシャートランスフォームに基づく所有のトレーディングシグナルモジュールが紹介され、評価されます。
かぎ足チャート用インジケーター
この記事は、様々なチャートオプションや追加関数を持つかぎ足チャート用インジケーターを紹介します。また、インジケーターのチャート化原則やMQL5実装の特徴なども紹介されています。トレーディングにおける実装の人気なものは、トレンド線から押しのけ、断続的に「肩」をあげ、「腰」を下げるYin/Yang交換戦略です。
ランダムウォーク理論とトレンドインディケータ
ランダムウォークは現実のマーケットデータと実によく似ていますが、大きな特徴がいくつかあります。本稿ではコインン投げゲームを使用するシミュレーションでランダムウォークのプロパティを考察します。データのプロパティを調査するためトレンドインディケータを作成します。
エキスパートアドバイザーの注文と希望の結果の取得方法
どのように正しく必要条件の明記を記載するのでしょうか？エキスパートアドバイザーやインジケーターを注文する際にプログラマーに期待すべき点と、期待すべきではない点は何でしょうか？やりとりを記録するにはどうすべきで、何に対して特に注意すべきでしょうか？この記事は、これらの質問や、その他多くの人にとって明白ではない様々な質問に対する答えを提供します。
自動で動くEAを作る（第02回）：コードを始める
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。前回は、自動売買をおこなうEAの作成に進む前に、誰もが理解しておくべき最初のステップについて説明しました。概念と構造が検討されました。
MT4のポートフォリオトレード
この記事では、ポートフォリオトレードの原則と外国為替相場への応用を明らかにします。簡単な数学的ポートフォリオの配置モデルが考えられています。半自動化されたトレードのポートフォリオのインジケーターとEA：この記事では、実用的なMT4でのポートフォリオトレードの実装例があります。トレード戦略、ならびに利点と落とし穴の要素が記載されています。
トレーディングにおけるOLAPの適用（その4）。テスターレポートの定量的・視覚的分析
この記事では、シングルパスや最適化結果に関連するテスターレポートのOLAP分析のための基本的なツールを提供しています。 このツールは標準フォーマットのファイル(tstとopt)を扱うことができ、グラフィカルなインターフェイスも提供します。 最後にMQLのソースコードを添付します。
ビジュアルストラテジービルダー。 プログラミングなしでトレーディングロボットを作成する
この記事では、ビジュアルストラテジービルダーを紹介します。 ユーザーがプログラミングせずにトレードロボットやユーティリティを作成する方法について紹介します。 作成されたEAは、完全に機能し、ストラテジーテスターでテストすることができます。また、クラウドで最適化またはリアルタイムチャートでライブ実行することも可能です。
ボリンジャーバンドによる取引システムの設計方法を学ぶ
この記事では、取引の世界で最も人気のある指標の1つであるボリンジャーバンドについて学びます。テクニカル分析を検討し、ボリンジャーバンド指標に基づいてアルゴリズム取引システムを設計する方法を確認します。
トレーダーのリスクを低減するには
金融市場における取引には広範囲のリスクがつきもので、これらは取引システムのアルゴリズムで考慮されるべきです。そのようなリスクを低減することは、取引で利益を得るために最も重要な課題です。
テクニカル分析と市場予測の手法について
本稿は、チャートなどを使用した視覚的思考と、"箱から出した"市場見通しを通じ、よく知られた数学的手法の能力と可能性について考察しています。 一方で、本稿は、トレードの考え方を再考する想像力を得ることがでますので、幅広く皆さんの注目を集めると思います。また他方で、本稿は幅広い分析および予測ツールについての代替開発並びにプログラムコードの実装に役立つでしょう。
自己適応アルゴリズムの開発(第I部)：基本的なパターンの検索
この連載では、ほとんどの市場要因を考慮した自己適応アルゴリズムの開発を示すとともに、これらの状況を体系化してロジックで説明し、取引活動で考慮に入れる方法を示します。非常に単純なアルゴリズムから始めて、徐々に理論を習得し、非常に複雑なプロジェクトに進化していきます。
金融時系列の予測
金融時系列の予測はあらゆる投資活動に必要とされる要素です。将来利益を得るために今資金を投入する、という投資そのもののコンセプトは、将来予測のコンセプトに基づいています。そのため、金融時系列の予測は、組織化された為替やその他有価証券の取引システムといった投資業界全体に根差すものです。
ディープニューラルネットワーク(その4)ニューラルネットワーク分類器のアンサンブル: バギング
本稿では、バギング構造を持つニューラルネットワークのアンサンブルを構築および訓練する方法について説明します。また、アンサンブルを構成する個々のニューラルネットワーク分類器の超パラメータ最適化の特性も特定されます。このシリーズの前の記事で得られた最適化ニューラルネットワークの品質は、作成されたニューラルネットワークのアンサンブルの品質と比較されます。アンサンブルの分類の質をさらに向上させる可能性が考慮されます。
エキスパートアドバイザーの資金管理のためのファンクション
トレード戦略の開発は主に市場に入り、そして、出るためのパターンの探索と、ポジションの維持に注目している。もし自動トレーディングのためにあるパターンをルールとして形式化できれば、トレーダーはポジションの量、マージンのサイズを計算する問題に立ち向かい、さらに貸付資金の安全なレベルを維持して自動モードでオープンなポジションを確実にするであろう。この論説では MQL5 言語を用いてこれらの計算を行う簡単な例を構築する
トレンドとは何か、相場の構造はトレンドかレンジかで決まるのか？
トレーダーはよくトレンドやレンジについて話しますが、トレンドやレンジとは何かを理解している人はほとんどおらず、概念を明確に説明できる人はさらにいません。 基本的な用語について考察することは、多くの場合、偏見や誤解の固まりに悩まされます。 しかし、利益を上げたいのであれば、概念の数学的・論理的な意味を理解する必要があります。 今回は、トレンドとレンジの本質に迫るとともに、相場の構造がトレンドなのか、レンジなのか、何か別のものなのかを定義してみたいと思います。 また、トレンド相場やレンジ相場で利益を出すための最適な戦略についても考えていきたいと思います。
シグナルのクイック評価：トレーディング、ドローダウン/ロードとMFE/ MAE配信チャート
購読者は、多くの場合、シグナルプロバイダーのアカウントの総成長を分析することによって、適切なシグナルを検索します。しかし、特定のトレード戦略の潜在的なリスクを分析することも重要です。この記事では、その性能に基づいてトレードシグナルを評価するための簡単かつ効率的な方法を紹介します。
時間の取扱い(第1部):基本
時間の処理、証券会社のオフセット、夏時間または冬時間への変更を簡素化および明確化する関数とコードスニペット。正確なタイミングは取引において重要な要素になることがあります。現在時刻でロンドンやニューヨークの証券取引所がすでに開いているかまだ開いていないか、外国為替取引の取引時間はいつ開始および終了するかなどです。手動で取引して生活しているトレーダーにとって、これは大きな問題ではありません。
マシンラーニング：サポートベクターマシンをトレーディングで利用する方法
「サポートベクターマシン」は生物情報学分野でこれまで長く利用され、複雑なデータセットを評価し、データ分類すに利用できる有用なパターンを抽出するため数学を利用しています。本稿はサポートベクターマシンとは何か、それがどのように役立つか、またなぜ複雑なパターンを抽出するのに便利かを考察します。そしてそれをマーケットに応用する方法、およびトレードを行う上で将来役立つであろう使用方法を調査します。また「サポートベクターマシン学習ツール」を使用し、読者のみなさんがご自身のトレーディングで実験することができる実用例を提供します。
MQL5を使用したカスタムインディケータ（平均足）の作成方法
この記事では、MQL5を使用して好みに基づいてカスタムインディケータを作成し、MetaTrader 5でチャートの読み取りに使用したり、自動エキスパートアドバイザー(EA)で使用したりする方法を学びます。
ディナポリ取引システム
本稿では、ジョー・ディナポリによって開発されたフィボレベルベースの取引システムについて説明します。システムの背後にあるアイデアと主なコンセプトが説明され、それらをさらに明確にする、シンプルな指標が例として示されます。
Expert Advisors最適化のカスタム基準作成
MetaTrader 5 クライアント端末は Expert Advisor パラメータを最適化する幅広い機会を提供します。またストラレジーテスタに含まれる最適化評価基準に対して、開発者には自身の基準を作成するチャンスが与えられています。これは Expert Advisorsを検証し最適化する数えきれない可能性に導きます。本稿ではそのような基準を、複雑なもの単純なもの双方、作成する実践的方法について記述します。
ピボットポイント分析に基づくトレーディング戦略
「ピボットポイント（PP）」分析は日次で変動の激しい市場に対するもっともシンプルで効率的な戦略です。それはコンピュータがまだない時代にすでに利用されていました。そのころ、株式で働くトレーダーはフレームや計数機で数える以外にADP 機器は何も使えませんでした。
3つのラインブレイクチャートを作成するためのインディケータ
本稿は Steve Nison 氏が著書 "Beyond Candlesticks" で提案している「3つのラインブレークチャート」について取り上げます。このチャートの最大のメリットはそれにより前の変動に関して価格のマイナー変動にフィルターを描けることができることです。チャート作成の原則、インディケータのコード、それに基づくトレーディング戦略例についてお話していこうと思います。
MACDによる取引システムの設計方法を学ぶ
今回は、このシリーズの新しいツール、MACD（Moving Average Convergence Divergence、移動平均収束発散）に基づいた取引システムの設計方法について学びます。
ジグザグの力(第一部)指標基本クラスの開発
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。
レンコチャートにおけるインジケーター
この記事は、MQL５のレンコチャートとその実装の例を紹介します。このインジケーターの修正は、古典的なチャートとは異なります。インジケーターウィンドウ、メインチャート上の両方で構築できます。さらに、ジグザグインジケーターがあります。そのチャートの実装例をいくつかご確認ください。
裁量トレードに向けたファジーロジック
この記事では、ファジィ集合論を適用することにより、裁量の取引戦略を改善する方法を提案します。例として、相場参入のために過度に形式的な基準をぼかすため、ファジーロジックアプリケーションや戦略の検索、パラメータの選択について、ひとつひとつ説明してきました。このように、戦略の変更後、相場の状況に反応してポジションを開く柔軟な条件を使用します。
MQL4およびMQL5開発のフレームワーク内のOpenAI ChatGPT機能
この記事では、エキスパートアドバイザー(EA)、指標、スクリプトの開発にかかる時間と労力を削減するという観点から、OpenAI ChatGPTの機能を理解するために、ChatGPTをいじっていきます。このテクノロジーについて簡単に説明し、MQL4およびMQL5でのプログラミングにこのテクノロジーを正しく使用する方法を説明します。
オープニングレンジブレイクアウト日中取引戦略の解読
オープニングレンジブレイクアウト(ORB)戦略は、市場が開いた直後に形成される初期の取引レンジが、買い手と売り手が価値に合意する重要な価格レベルを反映しているという考えに基づいて構築されています。特定のレンジを上抜けまたは下抜けするブレイクアウトを特定することで、市場の方向性が明確になるにつれて発生することが多いモメンタムを利用し、トレーダーは利益を狙うことができます。本記事では、Concretum Groupの論文から応用した3つのORB戦略を紹介します。
ニューラルネットワークを利用した価格予測
数多くのトレーダーがニューラルネットワークを話題にしますが、それは何なのか、何ができるのか、を知る人はほとんどいません。本稿では、人工知能の世界に少し光を当てます。そしてネットワーク用のデータを正しく準備する方法を説明します。また、プログラム Matlab を用いて予測例を見ていきます。