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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トレーディングアルゴリズム開発への科学的アプローチ

この記事では、一貫した科学的アプローチを用いて価格パターンを分析し、それに基づいてトレードアルゴリズムを構築するという、トレードアルゴリズムを開発するための方法論を考察します。開発の理想を事例を用いて示します。

取引システムの開発における勾配ブースティング(CatBoost)素朴なアプローチ

PythonでCatBoost分類器を訓練してモデルをmql5にエクスポートし、モデルパラメータとカスタムストラテジーテスターを解析します。Python言語とMetaTrader5ライブラリは、データの準備とモデルの訓練に使用されます。

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。

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。

外部アプリケーションで暗号を使用する

この記事では、MetaTraderや外部アプリケーションでのオブジェクトの暗号化/復号化について考えてみます。今回の目的は、同じ初期データで同じ結果が得られる条件を決めることです。

クイック手動取引ツールキット: ポジションと指値注文の使用

本稿では、ツールキットの機能を拡張します。特定の条件で取引ポジションを決済する機能を追加し、これらの注文を編集する機能を備えた、成行注文と指値注文を制御するための表を作成します。

クイック手動取引ツールキット: 基本機能

今日、多くのトレーダーが自動取引システムに切り替えています。これらのシステムには、追加のセットアップが必要なものも完全に自動化されてすぐに使用できるものもあります。ただし、昔ながらの方法で手動で取引することを好むトレーダーもかなりいます。本稿では、ホットキーを使用してすばやく手動で取引し、ワンクリックで一般的な取引アクションを実行するためのツールキットを作成します。

手動のチャート作成および取引ツールキット(第I部)準備: 構造の説明とヘルパークラス

これは連載最初の記事で、キーボードショートカットを使用してチャートグラフィックを手動で適用できるツールキットについて説明します。1つのキーを押すとトレンドラインが表示され、別のキーを押すと、必要なパラメータを備えたフィボナッチファンが作成されるという、非常に便利なものです。時間枠の切り替え、レイヤーの再配置、チャートのすべてのオブジェクトの削除もおこなえます。

トレードシグナルの多通貨監視（その5: 複合シグナル

トレーディングシグナルモニターの作成に関連する第5回の記事では、コンポジットシグナルについて考え、必要な関数を実装していきます。以前のバージョンでは、RSI、WPR、CCIなどのシンプルなシグナルを使用していましたが、カスタムインジケータを使用する可能性も考慮します。

トレードシグナルの多通貨監視（その4）。機能強化とシグナル検索システムの改善

このパートでは、トレードシグナルの検索・編集システムを拡張し、カスタムインジケータの使用可能性やプログラムのローカリゼーションを追加することを紹介します。以前、シグナルを検索するための基本的なシステムを作ったことがありますが、小さなインジケータとシンプルな検索ルールのセットをベースにしていました。

取引シグナルの多通貨監視（その3）：検索アルゴリズムの紹介

前回の記事では、アプリケーションの視覚的な部分と、GUI要素の基本的なインタラクションを開発しました。今回は、内部ロジックと取引シグナルのデータ準備のアルゴリズムを追加するだけでなく、検索し、モニターで可視化するために、シグナルを設定する機能を追加します。

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。

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。

トレードシグナルの多通貨監視(パート2):アプリケーションのビジュアル部分の実装

前回の記事では、アプリケーションフレームワークを作成し、以降のすべてのタスクの基礎としました。このパートでは、開発工程を進めます: アプリケーションのビジュアル部分を作成し、インターフェイス要素の基本的な相互作用を構成します。

SQLite: MQL5 での SQL データベースのネイティブな処理

トレード戦略の開発には、大量のデータの処理が関連しています。今では、MQL5 で直接 SQLite に基づいた SQL クエリを使用してデータベースを操作できるようになりました。このエンジンの重要な特徴は、データベース全体がユーザーのPC上の単一のファイルに配置されるということです。

戦略ビルダー機能の拡張

前の2つの記事では、さまざまなデータ型へのメリルパターンの適用について説明し、提示されたアイデアをテストするためのアプリケーションを開発しました。本稿では、引き続き戦略ビルダーで作業し、その効率を改善し、新しい機能を実装します。

Boxplotによる金融時系列のシーズンパターンの探索

この記事では、Boxplotを使用して価格時系列のシーズン特性を表示します。各Boxplot(あるいは"ボックスアンドウイスキーダイアグラム") は、データセットに沿って値がどのように分布しているかを示す優れたものです。 Boxplotは、視覚的に似ていますが、ローソク足チャートと混同しないでください。

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。

メリルパターンに基づくストラテジービルダー

前回の記事では、通貨シンボルチャートの価格値や標準MetaTrader5インジケータの値(ATR、WPR、CCI、RSIなど)など、さまざまなデータにメリルパターンを適用することを考察しました。今回はメリルパターンに基づいて戦略構築セットを作成してみましょう。

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。

Google サービスによるメーリングキャンペーンの手配

トレーダーは、他のトレーダー、クライアントや友人とのビジネス関係を維持するために、メーリングキャンペーンを手配したい場合があるかもしれません。その場合、スクリーンショット、ログ、またはレポートを送信する必要がある場合があります。頻繁に発生するタスクではないかもしれませんが、このような機能があれば明らかに利点となります。この記事では、複数の Google サービスを同時に使用し、C# で適切なアセンブリを開発し、MQL ツールと統合を取り上げています。

クロスプラットフォームグリッドEAの開発(パートII):トレンド方向のレンジベースのグリッド

この記事では、レンジ内のトレンド方向のトレードのグリッドEAを開発します。したがって、このEAは主に外国為替相場や商品相場に適しています。今回のテストによると、グリッド戦略は2018年から利益を出しました。しかし、2014-2018年の期間は残念な結果となりました。

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。

トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化

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。

トレードにおけるOLAPの適用(パート1):多次元データのオンライン分析

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。

MetaTrader5 と Python インテグレーション: データの受信と送信

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。

長期取引戦略の基盤としてのマルチンゲール

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。

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。

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。

リバーシング: エントリポイントを形式化し、裁量トレードアルゴリズムを開発する

これは、リバーシングトレード戦略のシリーズの最新の記事です。ここでは、以前の記事で不安定なテスト結果を引き起こした問題を解決します。また、リバーシング戦略を使用して、任意の相場で裁量トレードの独自のアルゴリズムを開発し、それをテストします。

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。

ギャップー収入戦略か50/50か?

ギャップ現象の研究とは、前の時間枠の終値と次の時間の終値との間の有意差の状況や、日々のバーの向かう方向を分析することです。関数GetOpenFileNameのDLLシステムを使用します。

ディープニューラルネットワーク(その7)ニューラルネットワークのアンサンブル: スタッキング

アンサンブルの構築を続けます。今回は、以前に作成したバギングアンサンブルに、訓練可能な結合器、つまりディープニューラルネットワークが追加されます。ニューラルネットワークの1つは、刈り込み後に7つの最良アンサンブル出力を組み合わせます。2つ目はアンサンブルの500個の出力をすべて入力として取り込み、刈り込んで結合します。ニューラルネットワークは、Python用のKeras/TensorFlowパッケージを使用して構築されます。このパッケージの特徴には簡単に触れます。テストが実行されて、バギングアンサンブルとスタッキングアンサンブルの分類品質が比較されます。