MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事

この記事では、テスターのレポートに表示されるデータの計算方法や式を提案しています。

証券会社のオフセットとGMTを自動で特定します。おそらく不十分な答えしかくれない(欠如した時間について説明することはいとわないでしょうが)証券会社にサポートを求める代わりに、時間が変わる週に証券会社が価格をどのように計算するかを自分で見ます。結局のところ、私たちはPCを持っているので、面倒な手作業ではなくプログラムを使用します。

この記事では、取引クラスを新しいライブラリセクションとして開発し始めます。さらに、MetaTrader 5およびMetaTrader 4プラットフォーム向けの統合基本取引オブジェクトの開発を検討します。サーバにリクエストを送信する場合、このような取引オブジェクトにより、検証済みの正しい取引リクエストパラメータがサーバに渡されます。

小さな秘密を明かします。：MQL5.com ウェブサイトのビジターはほとんどの時間をJohnpaul77 のシグナルページで費やします。それは実アカウントでトータル570万ドルの資金を有する、定期購読者約900人のわれわれのシグナルレーティングのリーダーです。シグナルの提供者にインタービューします。そこには4人の人物がいることがわかりました。チームメンバー間で任務はどのように割り当てされているのでしょうか？どのようなテクニカルツールを使用しているのでしょうか？なぜかれらは自分達を John Paul と呼ぶのでしょうか？そして最後にインドネシア出身の一般的なゲーマーが MQL5.comでトップシグナルの提供者になったのでしょうか？本稿ですべての答えを見つけてください。

本稿では、取引クラスの不正な取引注文パラメータ値に対する制御と取引イベントの音声通知において開発を続けています。

この記事は、ユニバーサルEAのシリーズです。このパートでは、データ処理に基づいて、オリジナルのイベント・モデルについて解説し、エンジンのストラテジーの基本クラスの構造を扱います。

ニューラルネットワークの実装のいくつかのタイプについては、これまで説明してきました。 これまで考慮されたネットワークでは、各ニューロンに対して同じ操作が繰り返されます。 さらに論理的な進展としては、ニューラルネットワークの学習プロセスを高速化するために、現代の技術が提供するマルチスレッドコンピューティング機能を利用することです。 可能な実装の1つは、この記事で説明しています。

いくつかの都市伝説、ここでは『アジアセッションでの取引のように、一日の取引が動く』というものを検証していきたいと思います。

自動化は、そのスケジュールを制御できなければ意味がありません。1日24時間働く効率的な労働者はいません。しかし、多くの人は、自動化されたシステムは24時間稼働するべきだと考えています。しかし、EAの稼働時間範囲を設定する手段を持つことは常に良いことです。この記事では、このような時間範囲を適切に設定する方法を検討します。

MT5 プラットフォームでは、同時に複数の金融商品のトレードロボットをテストすることができます。組み込みのストラテジーテスターは、自動的にヒストリーデータをブローカーのサーバーからダウンロードします。そのため、開発者は特別手動で何かをする必要はありません。シンプルかつ確実に異なるシンボルのミリ秒単位のティックによるトレード環境を再現することが可能です。この記事では、2つのモスクワ為替先物においてスプレッドストラテジーをテストと開発を行います。

本稿は「ポピュラーなトレードシステムに基づくエキスパートアドバイザーとトレーディングロボット最適化の錬金術」シリーズの続きです。読者はLite_EXPERT2.mqh fileのより多くの普遍的な関数ライブラリについて親しくなるでしょう。

時間を基にしたパターン分析は、トレードに参入するより適した時刻または取引を完全に避けるべき時間を判断するために通貨市場で利用されます。ここでは、MetaTrader 4 を利用して、履歴市場データを分析し、自動取引システムに適用するのに便利な最適化結果を導きます。

最終製品がWindowsとLinuxシステムの両方でシームレスに動作するMetaTrader 5プラットフォームの開発をLinuxシステムのみでおこなう方法のステップとワークフローを探索する旅を始めます。WineとMinGWについて学ぶことができます。これらはどちらも、クロスプラットフォーム開発を機能させるために不可欠なツールです。特に、MinGWのスレッド実装（POSIXおよびWin32）については、どれを使用するかを選択する際に考慮する必要があります。次に、概念実証のDLLを構築し、それをMQL5コードで使用して、最後に両方のスレッド実装のパフォーマンスを比較します。すべては読者の基盤が自力でさらに拡大するようにするためです。この記事を読めば、LinuxでMT関連のツールを快適に構築できるはずです。

この記事では、以前に作成したアルゴリズムの柔軟性を向上させることでトピックの開発を続けます。アルゴリズムは、分析期間内のローソク足の数の増加または上昇/下降ローソク足超過率のしきい値の増加によって、より安定しました。分析のためにより大きなサンプルサイズを設定するかより高いローソク足の超過率を設定して、妥協する必要がありました。

詳しく市場分析をせず MT4 のプラットフォームで行う首尾よく快適な取引。そんなこと、できるのでしょうか？そのような取引を実際に実装することはできますか？私はできると思います。特に自動取引では！

これまでニューラルネットワークの勉強を続けてきました。 この記事では、ニューラルネットワークのもう一つのタイプであるリカレントネットワークについて考えてみます。 このタイプは、MetaTrader 5の取引プラットフォームで価格チャートで表現される時系列を使用するために提案されています。

この記事は、プログラミングのキャリアを向上させたい人にとって必読です。本連載は、どんなに経験が豊富な読者でも最高のプログラマーになれることを目的としています。議論されたアイデアは、MQL5プログラミングの初心者だけでなくプロにも役立ちます。

この記事では、ライブラリベースの取引クラスの開発を開始し、最初のバージョンに取引操作を行うためのアクセス許可の初期検証を追加します。さらに、基本取引クラスの機能とコンテンツをわずかながら拡張します。

自動EAの作成はそれほど難しい作業ではありませんが、必要な知識がないと多くの間違いを犯す可能性があります。この記事では、ブレイクイーブンとトレーリングストップレベルを作動させるトリガーの作成からなる自動化の最初のレベルを構築する方法について見ていきます。

MQL5.community におけるニックネーム Johnnypasado ことJeremy Scott 氏は MQL5 「マーケット」サービスにプロダクツを提供することで有名になりました。Jeremy は「マーケット」ですでに何千ドルも得ていますが、それで終わるわけではありません。将来の百万長者を詳しく知り MQL5 「マーケット」の販売者に対してなにかアドバイスを得ようと思いました。

本稿は、簡単で迅速なプログラム開発のためのDoEasyライブラリの作成に関する新しいシリーズの始まりとなります。本稿では、銘柄の時系列データにアクセスして操作するためのライブラリ機能を実装します。メインおよび拡張時系列バーデータを格納するバーオブジェクトを作成し、オブジェクトの検索と並び替えを容易にするために、時系列リストにバーオブジェクトを配置します。

トレードシステムの有効性と利益性を決定できる多数の尺度がある。しかし、トレーダーは常にどのシステムでも試したいと考えている。この記事はどのようにして有効性の尺度に基づいた統計が MetaTrader 5 のプラットフォームに使えるかを教えるものである。　これは取引による統計の解釈を、S.V.Bulashev(ブラシェフ)による著作"Statistika dlya traderov"(トレーダーのための統計) の記述に矛盾しないものに変換するクラスを含んでいる。また最適化のためのカスタムファンクションの例も含んでいる。

本稿はファイナンシャルマーケット分析にファジー理論の概念を実用的に適用することに特化しています。エンベロープインディケータ上で2つのファジールールに基づくインディケータ生成シグナルの例を提供します。作成されたインディケータは複数のインディケータバッファを使用します。7個のバッファを計算に、5個のバッファをチャート表示に、2個をカラーバッファとします。

本稿では、注文の値にいくつかのデータを格納し、マジックナンバーを配置し、保留中リクエストの実装を開始します。概念を確認するために、サーバエラーを受信して、待機後に繰り返しリクエストを送信する必要がある際にマーケットポジションを開くための最初のテスト保留中リクエストを作成しましょう。

この記事では、バンドで取引する方法の1つを紹介します。今回はエンベロープについて検討し、それに基づいてストラテジーを作成するのがいかに簡単であるかを見ていきます。