トレーダー個々の心理状態
金融マーケットにおけるトレーダーのふるまいのポートレートA. Elder.著"Как играть и выигрывать на бирже(『証券取引の投機方法と勝利方法』)"からの私独自のメニュー
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。
MQL5で日付と時刻を扱う方法を学ぶ
日付と時刻の取り扱いという、新しい重要なトピックについての新しい記事です。トレーダーとして、あるいは取引ツールのプログラマーとして、日付と時間という2つの側面をいかにうまく、効果的に扱うかを理解することは非常に重要です。そこで今回は、効果的な取引ツールを円滑かつシンプルに作成するために、日付と時刻をどのように扱えばよいのか、私ができる範囲で重要な情報をお伝えします。
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。
MQL5入門(第7回):MQL5でEAを構築し、AI生成コードを活用するための初心者ガイド
この記事は、MQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を構築するための包括的な、究極の初心者ガイドです。擬似コードを使用してEAを構築し、AIが生成したコードのパワーを活用する方法をステップごとに学びましょう。アルゴリズム取引が初めての方にも、スキルアップを目指す方にも、このガイドは効果的なEAを作成するための明確な道筋を提供します。
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。
ポジション中心のMetaTrader5の環境での注文追跡管理機能付き注文マネージャー
このクラスライブラリは、MetaTrader5のエキスパートアドバイザーに追加し、MetaTrader5のポジション中心のアプローチと比べ、MetaTrader4と類似したオーダー中心のアプローチに書き換えることができます。各ポジションの保護のために、ブローカーによるストップを維持する一方、MetaTrader5のターミナルにて注文を管理することで、上記を実現します。
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。
このプロジェクトは、収益性の高いトレーディングロボットを作成する手助けになります! 少なくとも、そうなるでしょう。
大きなプログラムは小さなファイルから始まり、関数やオブジェクトを追加し続けるにつれてサイズが大きくなります。 ほとんどのトレードロボット開発者は、この問題を処理するためにインクルードファイルを利用しています。 しかし、より良い解決策があります。:それは、プロジェクト内の任意のトレードアプリケーションの開発を開始することです。 そうする理由はたくさんあります。
MQL5での発注を理解する
取引システムを構築する際には、効果的に処理しなければならない作業があります。この作業は、注文の発注、または作成された取引システムに注文を自動的に処理させることです。これはあらゆる取引システムにおいて極めて重要だからです。この記事では、発注が効果的な取引システムを作成する作業のために理解する必要があるほとんどのトピックについて説明します。
EAの元のコードを変更することなく、テイクプロフィットの代わりにリミットオーダーを使用する
テイクプロフィットによる決済ではなく、リミットオーダーを使用した決済方法は、フォーラムでも長い間議論の対象でした。 このアプローチの利点は一体何であり、どのようにしてトレードで実現できるでしょうか。 この記事では、このトピックのビジョンを提供します。
販売者や提供者でなくても MetaTrader AppStore 、トレードシグナルサービスから収入を得る方法
販売者や「マーケット」のアプリケーションまたは収益性あるシグナル提供者である必要なく、いますぐに MQL5.com で収入を手にし始めることが可能です。お好きなプロダクツを選択し、さまざまなウェブリソースにそのリンクを掲示します。潜在顧客の心を引きつければ、利益はあなたのものです!
MQL4による取引におけるファジー論理の適用
この記事ではMQL4による取引におけるファジー論理の適用例をご紹介します。MQL4の為のFuzzyNetライブラリを使用したエキスパートアドバイザとインディケータの開発を解説していきます。
外国為替相場での通貨バスケット
この記事では、通貨ペアのインジケーターを使用して、(買われすぎ売られ過ぎの)状態に関するデータを取得するだけでなく、グループ(バスケット)に分割する方法について説明します。
グリッドおよびマーチンゲール取引システムでの機械学習 - あなたはそれに賭けますか
本稿では、グリッドおよびマーチンゲール取引に適用される機械学習手法について説明します。驚いたことに、世界中のネットではこのアプローチはほとんどまたはまったくカバーされていません。記事を読んだ後は、自分自身の自動売買ボットを作成することができるでしょう。
MQL5ストラテジーテスターを理解し、効果的に活用する
MQL5のプログラマーや開発者は、重要で貴重なツールをマスターする必要があります。ストラテジーテスターはこれらのツールのうちの1つです。この記事は、MQL5のストラテジーテスターを理解し、使用するための実践的なガイドです。
ジグザグの力(第二部)データの受け取り、処理、表示の例
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。
Expert Advisorの限界と検証
このシンボルは月曜ににトレードできる? ポジションをオープンするのに必要なお金が十分ある? ストップロスが起こった時ロスの大きさは? ペンディングオーダーの数を制限するには? トレード操作が実行されたのは現在のバーそれとも以前のバー? トレードロボットがこの種の検証をできない場合、どんなトレードストラテジーも負け戦略になる可能性があります。本記事はどんなExpert Advisorにおいても便利な検証例を紹介します。
スプレッドシートを使ってトレード戦略を構築する
この記事では、スプレッドシート(Excel、Calc、Google)を使ってあらゆる戦略を分析できるようにするための基本的な考え方や方法を解説します。 得られた結果をMetaTrader5のテスターと比較します。
微分とエントロピー解析によるGrokking市場の「記憶」
分数階微分は十分に広い範囲で使用されています。例えば、機械学習アルゴリズムには通常微分された級数が入力されます。 問題は、機械学習モデルが認識できるように、利用可能な履歴に従って新しいデータを表示する必要があることです。本稿では、時系列の微分に対する独自のアプローチを検討します。本稿にはさらに、この微分された級数に基づく自己最適化取引システムの例が含まれています。
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モデルの作成、訓練、テスト
本稿では、darchパッケージ(v.0.12.0)の新しい機能について考察し、異なるデータタイプ、構造及び訓練シーケンスを有するディープニューラルネットワーク訓練を説明します。訓練結果も含まれています。
トレーディングにおけるニューラルネットワークの実用化。 Python (パートI)
今回は、Pythonによるディープニューラルネットワークのプログラミングに基づいたトレードシステムの実装を一つ一つ分析します。 Googleが開発した機械学習ライブラリ「TensorFlow」を使って行います。 また、ニューラルネットワークの記述にはKerasライブラリを使用します。
トレードDiNapoliレベル
この記事では、MQL5 標準ツールを使用してDiNapoliレベルでトレードするためのEAの実現を考察します。 そのパフォーマンスをテストし、最終的な結論まで導きます。
取引き履歴に基づくトレーディングのプレーヤー
トレーディングのプレーヤーたったこれだけの短い言葉です。説明は必要ありませんね。ボタンのある小さな箱が心に浮かびます。ボタンを1つ押すと再現します。レバーを動かすと再現スピードが変化します。それとても似ています。本稿では、ほとんどリアルタイムでトレード履歴を再現するプログラムを紹介したいと思います。本稿はOOPの意味、インディケータとの連携、チャート管理についてもいくらか取り上げます。
マルチモジュールEAの作成
MQLプログラミング言語によって、取引戦略のモジュール設計の概念を実装することができます。この記事では、別々にコンパイルされたファイルモジュールからなるマルチモジュールEAの作成例をご紹介します。
MQL5ウィザード:新バージョン
本稿では、最新のMQL5ウィザードで利用できる新しい特徴について述べます。シグナルのアーキテクチャが変更され、さまざまなマーケットパターンにもどつくトレーディングロボットを作成することができるようになっています。本稿に含まれる例では、エキスパートアドバイザのインタラクティブな作成手順を説明しています。
ピボット平均オシレータの開発:累積移動平均の新規インジケータ
この記事では、MetaTraderプラットフォームのトレードインジケータとして累積移動平均(CMA)であるピボット平均オシレータ(PMO)を紹介します。 特に、データポイントとCMAの間の分数を計算する時系列の正規化インデックスとしてピボット平均(PM)を導入しました。 次に、2つのPMシグナルに適用される移動平均の差としてPMOを構築します。 提案されたインジケータの有効性をテストするためにEURUSDシンボルで行われた予備的な実験も行いましたが、さらなる検討と改善の余地があります。
ミクロ、ミドル、メイントレンドのインディケータ
本稿は James Hyerczyk著 "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems" から得たいくらかの考え方を基にインディケータやExpert Advisor形式でトレードの自動化可能性調査と分析を目的とします。完全にとは言わず、ここではモデル、すなわちギャン理論の最初の部分だけを対象とします。
カスタムシンボル。実用的な基礎
この記事では、クオートを表示するための一般的な方法を示すために、カスタムシンボルプログラムの生成を行います。 派生したカスタムシンボルチャートから実際のシンボルをトレードするためのEAにおける提案された亜種についても説明します。 この記事にはMQLのソースコードが添付されています。
通貨ペアパターンのテスト: 実用的なアプリケーションと実際のトレードの視点 第4部
この記事では、トレーディング通貨ペアバスケットのシリーズに結論付けを行います。 ここでは、残りのパターンをテストし、実際のトレードでの適用について説明します。 相場におけるエントリーと決済、パターンを分析し、複合インジケータの使用を考察します。
さまざまな移動平均システムを設計する方法を学ぶ
この記事の主題である移動平均自体を使用する場合でも、任意のストラテジーに基づいて生成されたシグナルをフィルタリングするために使用できるストラテジーはたくさんあります。この記事の目的は、移動平均ストラテジーのいくつかと、アルゴリズム取引システムを設計する方法を共有することです。
ポイントおよびグラフチャート化インディケータ
現在マーケットの状況に関する情報を提供するチャートは数多くあります。「ポイント」や「グラフ」チャートのようにそれらの多くは遠い過去の遺産です。本稿は実時間のインディケータを用いて「ポイントとグラフ」チャート例について述べます。
一目均衡表による取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のある指標の取引システムを設計する方法についての連載の新しい記事です。今回は一目均衡表とこの指標によって取引システムを設計する方法について説明します。
MQL5 クックブック:ОСО オーダー
トレーダーのトレーディング活動にはさまざまなメカニズムや注文同士の関係を含む相互関係がつきものです。本稿は OCO 注文処理のソリューションを提案します。新規データタイプがそこで作成されるのみならず、標準クラスは広くかかわっています。