統計 : このスクリプトは、特定の期間（取引数、利益、利益率）での製品の取引の簡単な統計を表示します。 作者: Aliaksandr Yemialyanau
Laguerre RSI - ガンマなし : Laguerre RSI - ガンマパラメータを不使用 作者: Mladen Rakic
RSI ボリンジャーバンド EA : EA は売り買いのための売買シグナルを生成する買われ過ぎ (OB) 及び売られ過ぎ (OS) 領域を決定します。 作者: Vladimir Karputov
Exp_GTakeProfit : このエキスパートアドバイザーは、総利益が事前定義された制限を超えた場合にすべてのポジションを決済します。 作者: Nikolay Kositsin
Vortexオシレータ : このバージョンのVortex指標は、VI+ラインとVI-ラインの差をヒストグラムとして表示します。ヒストグラムはゼロラインを中心に振動します。 作者: Vladimir Karputov
Negative_Volume_Index_HTF : 入力パラメータでの時間枠選択オプションを含む Negative Volume 指標 (NVI) 作者: Nikolay Kositsin
CloseOrdersBySymbolByType : このスクリプトは、設定で指定された型の現在の銘柄のすべての注文を削除します。 作者: Nikolay Kositsin
時計 : MetaTrader 4/5グラフィカルリソースを使用してアナログ時計を作成するためのライブラリです。 作者: fxsaber
新しい記事 ジグザグおよび ATR例によるクラスとしてのインディケータ実装 はパブリッシュされました: インディケータを計算する最適な方法についての議論は尽きるところがありません。どこでインディケータ値を計算すべきでしょうか？インディケータ自体でしょうか、またはそのインディケータを使う Expert Advisor に全ロジックを埋め込むのがよいのでしょうか？本稿では、カスタムインディケータ iCustom のソースコードをExpert Advisor のコードに直接、または計算最適化スクリプトに移動し、そして prev_calculated
10pipsOnceADayOppositeLastNHourTrend : 「昨日の動向」と反対の1日あたり10ピップス。 作者: Vladimir Karputov
新しい記事 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分類器のアンサンブル: バギング はパブリッシュされました: 本稿では、バギング構造を持つニューラルネットワークのアンサンブルを構築および訓練する方法について説明します。また、アンサンブルを構成する個々のニューラルネットワーク分類器の超パラメータ最適化の特性も特定されます。このシリーズの前の記事で得られた最適化ニューラルネットワークの品質は、作成されたニューラルネットワークのアンサンブルの品質と比較されます。アンサンブルの分類の質をさらに向上させる可能性が考慮されます。
新しい記事 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 はパブリッシュされました: 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。 トレーダーは、多くの場合、膨大な量のデータを分析する必要があります。 多くの場合、数字、相場、インジケータ値、トレードレポートです。 数値が依存するパラメータと条件の数が多いため、それを部分的に考慮し、プロセス全体をさまざまな角度から表示します。
新しい記事 ディープニューラルネットワーク(その5)DNNハイパーパラメータのベイズ最適化 はパブリッシュされました: 本稿では、様々な訓練の変形によって得られたディープニューラルネットワークのハイパーパラメータにベイズ最適化を適用する可能性について検討します。様々な訓練の変形における最適なハイパーパラメータを有するDNNの分類の質が比較されます。DNN最適ハイパーパラメータの有効性の深さは、フォワードテストで確認されています。分類の質を向上させるための方向性が特定されています。 結果は良好です。訓練履歴のグラフをプロットしましょう。 plot(env$Res1$Dnn.opt, type =
新しい記事 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 はパブリッシュされました: 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。 ビジュアルモードで始値とSL価格を設定するためのEAを作成します。これらのパラメータとリスク値に基づいて、EAは適切なロット値を設定し、関連する方向でポジションを開きます。 図2
新しい記事 10のレンジトレーディング戦略の比較分析 はパブリッシュされました: この記事はレンジ期間のトレードにおける利点および欠点について調査します。 この記事で作成およびテストされた10の戦略は、チャネル内の価格変動の追跡に基づいています。 各戦略は、ダマシの相場参入シグナルを回避することを目的としたフィルタリング機構を備えています。 戦略 #1MFI ベースのフィルタを使用したエンベロープインジケータ チャネルの境界線は、エンベロープインジケータに基づいて決定されます。 MFI インジケータは、シグナルのフィルタリングにも使用します。 インジケータパラメータ 詳細
21hour : このエキスパートアドバイザーは、特定の時刻で2つの未決注文を出します。 作者: Vladimir Karputov
20_200 expert_v4.2_AntS : 2つのバー単位での非常に単純な価格分析と損失後のロット増加を伴うエキスパートアドバイザー。 作者: Dmitry Fedoseev
追加的なフィルタ付きのALMA : 浮動レベルと追加的なフィルタを持つALMA 作者: Mladen Rakic
Exp_Waddah_Attar_Trend : Exp_Waddah_Attar_TrendエキスパートアドバイザーはWaddah_Attar_Trend指標の色の変化に基づいています。 作者: Nikolay Kositsin
新しい記事 指定した価格変動に基づく極値点の自動検出 はパブリッシュされました: 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。 フラクタルは、極値を見つける人気あるツールです。一連の 5 本の足 (図1)
Exp_trend_arrows : trend_arrows指標のシグナルに基づいた取引システム。 作者: Nikolay Kositsin
MQL5 Wizard - RSIの条件付きの Morning/Evening Stars : MQL5 Wizard を使えば、クライアントターミナルにある Standard library のエキスパートアドバイザーを自動生成することができます。(詳細は、 Creating Ready-Made Expert Advisors in MQL5 Wizard を参照)トレードシグナルのクラスを生成しさせすれば、トレードアイディアをすぐに確認することができますクラスの例と構造については MQL5 Wizard: How to Create a Module of Trading Signals
CCI alternative : コモディティチャネルインデックス（CCI）は、新しいトレンドや極限状態の警告を識別するための多彩な指標です。CCI はもともと、商品の循環転回を識別するためにDonald Lambertによって開発されましたが、この指標はインデックス、ETF、株式、およびその他の証券にうまく適用することができます。 作者: Mladen Rakic
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