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MQL4とMQL5のプログラム記事

トレーディングストラテジーをプログラミングするためのMQL5言語 を、ほとんどがコミュニティーのメンバーが書いた数多くのパブリッシュされた記事で勉強してください。記事はプログラミングに関連した任意の質問に対する解答を素早く見つけることができるようにカテゴリーに分けられています: インテグレーション、テスター、トレーディングストラテジー等。

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ディープニューラルネットワーク(その1)データの準備

この一連の記事では、取引を含んだ多くの分野で応用されているディープニューラルネットワーク(DNN)の探索を続けます。ここでは、実践的な実験によって新しい方法や概念をテストするとともにこのテーマの新しい次元を探求する予定です。シリーズの最初の記事は、DNNのデータを準備することを目的としています。

一連の指標シグナルに対する単純ベイズ分類器

本稿では、複数の独立した指標からのシグナルを使用して取引システムの信頼性を向上させるベイズの公式の適用を分析します。理論計算は、任意の指標で動作するように構成された単純な汎用EAで検証されます。

グラフィカルインターフェイスXI:レンダリングされたコントロール(ビルド14.2)

ライブラリのこの新バージョンでは、すべてのコントロールが個別のOBJ_BITMAP_LABEL型のグラフィカルオブジェクトに描画されます。また、コードの最適化についても引き続き説明し、ライブラリの中核クラスの変更について説明します。

グラフィカルインターフェイスXI:ライブラリコードのリファクタリング(ビルド14.1)

ライブラリが大きくなるにつれて、コードをサイズを減らすために最適化が再び必要がです。本稿で説明するライブラリのバージョンはさらにオブジェクト指向になっており、コードの学習もさらに容易になります。読者は、最新の変更の詳細な記述によって、独自のニーズに基づいて独自にライブラリを開発できるでしょう。

MQL5を使用した整列法とその可視化

Graphic.mqhライブラリは、MQL5のグラフィックスで動作するように設計されています。本稿では、実用的なアプリケーションの例を示し、ソートの概念について説明します。ソートタイプには既に少なくとも1つの別個の記事が書かれておりソートタイプのいくつかは詳細な調査の対象なので、ここではソートの一般的な概念が説明されます。

MQL5ソースコードに基づくドキュメントの作成

本稿では、必要なタグの自動マークアップから始まるMQL5コードのドキュメントの作成について考察し、Doxygenソフトウェアの使い方と正しい設定の仕方、html、HtmlHelp、PDFなどのさまざまな形式で結果を受け取る方法についても説明します。

通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンのテスト。 パート I

パターンのテストを開始し、トレード通貨ペアバスケットについての記事に記載されているメソッドを試してみます。 売られ過ぎ/買われ過ぎレベルのパターンが実際に適用されるメソッドを見てみましょう。

クロスプラットフォームEA: タイムフィルタ

この記事では、クロスプラットフォームEAによるさまざまな時間フィルタリングメソッドの実装について説明します。 時間フィルタクラスは、特定の時間が一定の時間構成設定に該当するかどうかをチェックします。

通貨バスケットをトレードするときに利用可能なパターン。 パート III

通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンに特化した最後の記事です。 複合トレンドフォローインジケーターと標準グラフィカル構造のアプリケーションを考察します.

CCanvasでのカスタム指標とインフォグラフィックス

本稿は、より複雑な構造的実装を伴う新しい種類の指標について検討し、擬似3D型指標と動的インフォグラフィックスの開発についても説明します。

Canvasクラスを使用したカスタム指標の開発

本稿では、Canvasクラスのグラフィカルプリミティブを使用してカスタムグラフィカル指標を開発する方法について説明します。

ベイズ分類器及び特異スペクトル解析法に基づく指標を用いた市場動向の予測

本稿では、ベイズの定理に基づいた特異スペクトル解析(SSA)と重要な機械学習法の予測機能を組み合わせて、時間効率の良い取引のための推奨システムを構築するというイデオロギーと方法論について検討します。

クロスプラットフォームEA: マネーマネジメント

この記事では、クロスプラットフォームEAの マネーマネジメントメソッドの実装について説明します。 マネーマネジメントクラスは、EAによってエントリーされる次のトレードに使用するロットサイズの計算を担当します。

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。

一个绘制支撑和阻力线的指标实例

本文提供了一个例子,它是关于如何实现根据指定条件绘制支撑和阻力线的指标的,另外,它也包含了一个可以使用的指标,您将看到,创建指标的过程有多么简单。您也将能学习如何通过修改指标代码来构建用于绘制任何所需线形的条件。

グラフィカルインターフェイスX:マルチラインテキストボックスでのテキスト選択(ビルド13)

本稿では、他のテキストエディタと同様に、さまざまなキーの組み合わせによってテキストを選択して選択したテキストを削除する機能を実装します。さらに、引き続きコードを最適化し、ライブラリの進化の第2段階の最終プロセスではすべてのコントロールが別々の画像(キャンバス)としてレンダリングされるため、これに向かってクラスを準備します。

Wolfe波動

このBill Wolfe氏によって提案された視覚的手法は、市場参入の瞬間と方向を特定するためのパターンを検出することを可能にし、価格目標とその到達時間を予測するのに役立ちます。本稿では、Wolfe波動を検索するジグザグに基づいた指標を作成する方法と、この指標に基づいた簡単なエキスパートアドバイザーで取引する方法について説明します。

人工知能を用いたTDシーケンシャル(トーマス デマークのシーケンシャル)

本稿では、よく知られている戦略とニューラルネットワークを融合させた成功裡の取引方法を説明します。これは、人工知能システムを用いたトーマス デマークのシーケンシャル戦略に関するもので、「セットアップ」シグナルと「インターセクション」シグナルを使用して、戦略の最初の部分のみが適用されます。

銘柄とEAのORDER_MAGICによるバランス/エクイティチャートの分析

MetaTrader 5のヘッジ導入は、複数のエキスパートアドバイザーを1つの取引口座で同時に取引する絶好の機会を提供します。1つの戦略が利益を上げ、2番目の戦略が損失を生み出している場合、利益チャートはゼロに近い値を表示するかもしれません。この場合、各取引戦略のバランスチャートとエクイティチャートを別々に作成することが便利です。

クロスプラットフォームEA: シグナル

この記事では、クロスプラットフォームEAで使用される CSignal および CSignals クラスについて解説します。 MQL4 と MQL5 の違いについて、トレードシグナルの評価に必要なデータがどのようにアクセスされるかを調べ、記述されたコードが両方のコンパイラと互換性があることを確認します。

MQL5クックブック - スライディングウィンドウ内指標の高速計算のためのリングバッファの作成

リングバッファは、スライディングウィンドウで計算を実行するときにデータを配置するのに最も簡単で効率的な方法です。本稿では、そのアルゴリズムを説明し、同アルゴリズムが如何にスライディングウィンドウでの計算を単純化して効率を向上させるかを示します。

クロスプラットフォームEA: オーダーマネージャ

この記事では、クロスプラットフォームEAのオーダーマネージャの作成について説明します。 オーダーマネージャは、EAによってエントリーされたオーダーと決済、および両方で独立した記録を保持します。

ドンチャンチャネルを使った取引

本稿では、さまざまなフィルタを使用してドンチャンチャネルに基づいているいくつかの戦略を開発してテストします。それらの操作の比較分析も実行します。

10のトレンド戦略による比較分析

この記事では、10のトレンドのテスト結果と比較分析の概要を説明します。 得られた結果に基づいて、トレンドの妥当性、メリット、デメリットについて一般的な結論を導きます。

トレンドの長さは?

本稿では、フラット(不活発な市場)に対したトレンドの期間を特定することを目的としたいくつかのトレンド識別法を紹介します。理論的には、トレンドとフラットの比率は30〜70%と考えられます。これを確認していきます。

MQL5 クックブック-ピボットトレーディングシグナル

この記事では、ピボットの反転に基づいたシグナルのクラスの開発と実装について説明します。 このクラスは、標準ライブラリを適用する戦略を形成するために使用されます。 フィルタを追加することにより、ピボット戦略を改善することができるでしょう。

MetaTrader 4でMQL5ウィザードの既製エキスパートアドバイザーが機能

本稿ではMetaTrader 4のためのMetaTrader 5取引環境の簡単なエミュレータについてお話しします。このエミュレータは標準ライブラリの取引クラスの移行と調整を実装するものです。その結果、MetaTrader 5ウィザードで生成されたエキスパートアドバイザーは、そのままMetaTrader 4でコンパイルして実行することができます。

グラフィカルインタフェースX: マルチラインテキストボックス内のワードラップアルゴリズム(ビルド12)

マルチラインテキストボックスの開発を続けましょう。今回の課題は、テキストがボックス幅を超えた場合には自動的にワードラップを行い、機会が生じた場合にはワードラップを取り消してテキストを前行に収めることです。

グラフィカルインターフェイスを使用したユニバーサルトレンド

この記事では、普遍的なトレンドインジケーターを、標準のインジケーターの数に基づいて作成します。 さらに作成されたグラフィカルインターフェイスは、インジケーターの種類を選択し、そのパラメータを調整することができます。 インジケーターは、色付きのアイコンのラインを持つ別のウィンドウに表示されます。

グラフィカルインターフェイスX:ソート、テーブル再構築とセル内のコントロール(ビルド11)

レンダーテーブルにデータソート、列と行の数の管理、コントロールを配置するためのテーブルのセルタイプの設定といった新しい機能を追加し続けます。

グラフィカルインターフェイスX:レンダーテーブルの更新とコード最適化(ビルド10)

レンダーテーブル(CCanvasTable)に新しい機能を補完していきます。テーブルには、ホバー時の列の強調表示;、各セルにアイコンの配列を追加する機能とそれらを切り替えるメソッド、 実行時にセルテキストを設定または変更する機能などが含まれます。

通貨バスケットをトレードするときに利用可能なパターン。 パート2

通貨バスケットのパターンの議論を続けてきました。 このパートでは、複合トレンドインジケーターを用いた場合に形成されるパターンについて考察します。 通貨インデックスに基づくインジケーターは、分析ツールとして使用されます。

グラフィカルインタフェースX:レンダーテーブルの新機能(ビルド9)

今日までは、ライブラリの最も高度なテーブルはCTableでした。このテーブルは、OBJ_EDIT型のエディットボックスから組み立てられており、さらなる開発は難しいです。したがって、機能の最大化においては、ライブラリ開発の現段階を考慮しても、CCanvasTable型のレンダーテーブルを開発する方が賢明です。その現バージョンはまったく使えない状態ですが、この記事から始めて状況を改善していきましょう。

グラフィカルインタフェースを備えたユニバーサルチャンネル

すべてのチャネルインジケータは、上中下の3ラインとして表示されます。 移動平均インジケーターは主にチャネルに使用されますが、中央の線の描画原理は移動平均に似ています。 上下の線は中心線から等しい距離に位置します。 この距離は、標準偏差値 (ボリンジャーバンドバンド)、または ATR値 (ケルトナーチャネル) を使用して、価格のパーセント (エンベロープインジケータ)...

ハースト指数の計算

ハースト指数とその計算アルゴリズムの背後にある考え方について紹介します。 金融相場セグメントの数を分析し、MT5でフラクタル解析をする方法を説明します。

可視化の可能性 Rのプロットに似たMQL5のグラフィックス ライブラリ

トレードロジックを勉強する際、チャートの視覚的な表現は非常に重要です。科学分野で人気のある数々のプログラミング言語 (R や Python など) は可視化のための関数”プロット”があります。これらは視覚化するために、線、点の分布、ヒストグラムなどを描くことができます。MQL5でも、CGraphics クラスを使用して、同じことができます。

グラフィカルインタフェースX: マルチラインテキストボックス(ビルド8)

マルチラインテキストボックスについて説明します。OBJ_EDIT型のグラフィカルオブジェクトとは異なり、ここで説明されるバージョンには入力文字数の制限がありません。また、カーソルをマウスまたはキーを使用して移動してテキストボックスをシンプルなテキストエディタに切り替えるモードも追加されています。

MQL5で3Dモデリング

時系列は、動的なシステムであり、確率変数の値が継続的または連続に等間隔で受信されます。市場分析の2Dから3Dへの移行は、複雑なプロセスと研究オブジェクトにおいて、新たな展望を与えます。この記事では、2次元データの3D表現をする可視化手法について説明します。3Dモデリングは、複雑なプロセスや現象を分析し、その結果を予測できます。

グラフィカルインタフェースX:リストとテーブルの高度な管理コードの最適化(ビルド7)

ライブラリコードの最適化が必要です。それは、より規則正しく、学習のために読みやすく理解しやすくなければありません。さらに、以前に作成したコントロール(リスト、テーブル、スクロールバー)の開発が続きます。

指定した価格変動に基づく極値点の自動検出

グラフィカルパターンを使った自動トレード戦略には、極値を検索する機能が必要です。既存のツールは、必ずしもこのような機能がありません。この記事で説明されているアルゴリズムは、チャート上のすべての極値を検出できます。ここで説明するツールは、トレンドやレンジに効率的です。得られた結果は選択した期間によって強く影響を受けず、指定したスケールでのみ定義されています。