フィルタリングとPSARが追加された、Directional Movement に基づくRSI
入力パラメータでの時間枠選択オプションを含むFGDI指標です。
入力パラメータでの時間枠選択オプションを含む XprofuterDD指標です。
この指標は、DRAW_FILLINGバッファを使用して色で塗りつぶした矩形としてi-OneThird指標ローソク足を大き目の時間枠で描画します。
TriX平均と相対的に計算されたケルトナーチャネルを持つローソク足の形でのTriX指標です。
OsMACandleオシレータの平均値に相対してローソク足のシーケンスとして構築されたケルトナーチャンネルです。
SellLimit注文を出すためのスクリプトです。
このチャネルは、パーセンテージの価格偏差に基づいています。背景の色での塗りつぶしで実装されています。チャネル幅は、偏差の割合によって制御されます。
通常、ほとんどの証券会社はMetaTrader 4で3ヶ月以上のM1データを提供しませんが、MT5で3年間にわたるM1データを提供します。そこで、このツールを使用してMetaTrader 5テスターでM1データを取得し、データをMetaTrader 4バックテスト用の.hstファイルに保存します。
このエキスパートアドバイザーはフラクタル指標のシグナルを使用して指値注文を出し、ポジションのストップロスレベルを追跡します。
この非取引エキスパートでは、1Mチャートでカスタム銘柄情報が生成されます。
Schaff Trend Convergence Divergence指標は、Shaff Trend CDを0〜100のスケールで表示する利点があり、通貨のトレンドで潜在的な買われ過ぎ/売られ過ぎレベルを特定しやすくし、最終的な計算にRSIを使用しています。
ジョン・エラーズの"RoscketRSI"指標です。循環的な逆転の確率が高いことを示すのに使用されます。
インジケーター MultiBrainTrend2_V2_x10 は、10の異なるタイムフレームからインジケーター BrainTrend2_V2 の色を使用して、現在のトレンドに関する情報を示しています。
全ポジションのテイクプロフィットレベルが指定値を上回っているか、指定の時間を超えている場合に全ポジションを決済するEA
アリゲーターはバランスライン(移動平均線)の組み合わせで構成されます。
このインディケータは現在の時間枠を閉じる時間を表示します。H1未満の場合現在の時間足を閉じる時刻も表示します。
このインディケータは、利用可能なすべての履歴のピボットレベルをプロットします。クラシック、フィボナッチ、デマーク方式、カマリリャとWoodiesの、5つのピボットレベルの亜種がサポートされています。日次、週次、月次の3つの計算周期があります。日次のピボットレベルのためには、GMTタイムシフトを指定することが可能です。
このインディケータは、価格を三角モデルに適合し、将来的にそれを外挿します。
アリゲーターのクロスによるトレードシグナルを検証することができます。この戦略のエキスパートのコードは、MQL5ウィザードで自動生成させることができます。
インディケータはチャートで着色されたドットを使用して売買シグナルを生成してメッセージを表示します。
高速アベレージトゥルーレンジ(ATR)と低速ATRとの間の比率を示すインディケータ。
バーの開閉部に関連する現在時間の位置が示されます。また、バー開始からの経過時間と全体バー期間のパーセンテージで表した比率が与えられます。これは、取引の決定を下す瞬間を選択するために有用です。
CMAOnArray クラスはインディケータバッファデータの移動平均を計算するために使用されます。クラスの使用例は提供されています。
Heiken_Ashi_Smoothed_HTF_Signalは、グラフィカルオブジェクトのシーケンスとしてトレンド方向を表示します。トレンドはHeiken_Ashi_Smoothed指標によって決定されます。
MQL5 ウィザードで使用するための取引シグナルモジュールNonLagDot指標の色が変わる瞬間は市場参入のための瞬間を示しています。
これは、無中断または誤ったピークを持たないシンプルでありながら非常に高速なジグザグです。この指標はEAでの使用のために設計されています。ピークの検索は時間の面で最適化されています。
多通貨指標を使用すると、同時に8通貨チャートまで分析することができます。
ファイル選択のグラフィカルインターフェースクラス。
力の均衡(Balance of Power、BOP)指標 はIgor Livshinによって説明され、ブル対ベアの強度を、各々が極端なレベルにまで価格をプッシュする能力を評価することによって測定します。
このクラスは一般回帰ネットワーク(General Regression Neural Network - GRNN)を実現します。
このクラスはリングバッファを使用したストキャスティック(Stochastic Oscillator)の計算のために設計されています。
この指標はBar_Periodバーでの強気/弱気ローソク足を数えて割合を計算します。