トレーダーのためのMQL5プログラミング - 書籍からのソースコード。第4部 : 本書の第4部では、組み込み関数(MQL5 API)のマスターに焦点を当て、徐々に特殊なサブシステムに踏み込んでいきます。どんなMQL5プログラムでも、多くのテクノロジーと機能を利用することができます。したがって、ほとんどのプログラムで利用できる最もシンプルで便利な機能から始めるのが理にかなっています。 作者: MetaQuotes
新しい記事「 MACDによる取引システムの設計方法を学ぶ 」はパブリッシュされました: 今回は、このシリーズの新しいツール、MACD（Moving Average Convergence Divergence、移動平均収束発散）に基づいた取引システムの設計方法について学びます。 このコードを書いてテストした結果、次の図は、MACDメインラインとゼロレベルとの交差に応じて、現在の設定を生成する方法を示しています。 強気の設定シグナル 作者: Mohamed Abdelmaaboud
sHistoryExport - МetaТrader4形式で履歴データをエクスポートする便利なスクリプト : 履歴の読み込みと確認とともにワンクリックですべての必要な製品や時間枠をエクスポートします。 作者: Andrey Khatimlianskii
新しい記事「 MQL5における修正グリッドヘッジEA（第4部）：シンプルなグリッド戦略の最適化（I） 」はパブリッシュされました: この第4部では、以前に開発したシンプルヘッジとシンプルグリッドエキスパートアドバイザー(EA)を再考します。最適な戦略の使用を目指し、数学的分析と総当り攻撃アプローチを通じてシンプルグリッドEAを改良することに焦点を移します。戦略の数学的最適化について深く掘り下げ、後の回でコーディングに基づく最適化を探求するための舞台を整えます。
新しい記事 チャネルの描画 ： 内見および外観 はパブリッシュされました: マーケット分析および移動平均後トレードを判断するのにチャネルはもっとも人気あるツールだと言っても過言ではないでしょう。チャネルとそのコンポーネントを使用するトレード戦略の多くを深く掘り下げず、数学的基本とインディケータの実用的実装について語っていきたいと思います。それはクライアント端末画面の3つの極値によって判断されるチャネルを描くものです。 作者: Dmitriy Skub
新しい記事「 知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第03回）：シャノンのエントロピー 」はパブリッシュされました: 今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合、新しいアイデアを探し、試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。この連載では、MQL5ウィザードがトレーダーの主力であるべきであることを示します。 クロード・シャノンは1948年に、情報エントロピーの斬新な理想を持った論文「 通信の数学的理論
新しい記事 Net Framework および C# に基づくグラフィカル インターフェイスの開発 (パート 2): その他のグラフィカル要素 はパブリッシュされました: この記事は、前回の記事".Net Framework と C#に基づいてEAとインジケータのグラフィカルインターフェイスを開発する"のフォローアップです。 グラフィカルインターフェイスを作成するための新しいグラフィカル要素を紹介します。 2 番目のバージョン以降、コントローラーはメッセージ ボックスをサポートしています。 これは、標準的なユーザー情報要素です。
新しい記事「 MQL5入門（第7回）：MQL5でEAを構築し、AI生成コードを活用するための初心者ガイド 」はパブリッシュされました: この記事は、MQL5でエキスパートアドバイザー(EA)を構築するための包括的な、究極の初心者ガイドです。擬似コードを使用してEAを構築し、AIが生成したコードのパワーを活用する方法をステップごとに学びましょう。アルゴリズム取引が初めての方にも、スキルアップを目指す方にも、このガイドは効果的なEAを作成するための明確な道筋を提供します。
ColorFisher_m11 : フィッシャー逆変換を使ったオシレータ 作者: Nikolay Kositsin
新しい記事「 独自のLLMをEAに総合する（第5部）： LLMを使った取引戦略の開発とテスト(I) - 微調整 」はパブリッシュされました: 今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整（ファインチューニング）し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。
Nevalyashka3_1 : "Nevalyashka" エキスパートアドバイザーです。 作者: Vladimir Karputov
新しい記事 1つのツールで複数のチャートを異なる時間枠で同期させる はパブリッシュされました: 取引の決定を行う際に、取引の過程で複数の時間枠でチャートを同時に分析する必要があることが多々あります。また、チャート上にはグラフィック分析のオブジェクトがあるため、すべてのチャートに同じオブジェクトを適用するのは不便です。この記事では、チャート上のオブジェクトの複製の自動化をご紹介したいと思います。 上記をすべて考慮した上で、私はプログラムの実施のために2番目の方法を選びました。このようにして、インジケータの作業は2つのブロックに分けることができます。
新しい記事「 知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第29回）：MLPの学習率についての続き 」はパブリッシュされました: エキスパートアドバイザー(EA)のパフォーマンスに対する学習率の感度を、主に適応学習率を調べることでまとめます。これらの学習率は、訓練の過程で層の各パラメータごとにカスタマイズすることを目的としており、潜在的な利点と期待されるパフォーマンスの差を評価します。 本記事では、適応学習率と1サイクル学習率を検証し、異なる形式の学習率がEAのパフォーマンスに与える影響を再評価します。形式は前回の 記事
新しい記事「 移動エントロピーを用いた時系列の因果分析 」はパブリッシュされました: この記事では、統計的因果関係をどのように活用して予測変数を特定できるかを解説します。因果性と移動エントロピーの関連性を探り、2つの変数間で情報がどの方向に伝達されているかを検出するためのMQL5コードを紹介します。
新しい記事「 MQL5で動的な多銘柄多期間の相対力指標(RSI)指標ダッシュボードを作成する 」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5を使用して、動的に複数の銘柄と時間枠にわたるRSI指標のダッシュボードを開発し、トレーダーにリアルタイムでRSI値を提供する方法を解説します。このダッシュボードには、インタラクティブなボタン、リアルタイム更新、色分けされた指標が搭載されており、トレーダーがより的確な意思決定をおこなうためのサポートをします。 この動的な
動的自動支持抵抗 : このテクニカル指標は、一定の価格帯を検出して支持/抵抗線を描画します。 作者: Michael Schmidt
新しい記事 Net FrameworkとC#に基づくエキスパートアドバイザーと指標のためのグラフィカルインターフェイスの開発 はパブリッシュされました: 本稿では、Visual Studioを使用してグラフィカルウィンドウを作成してからエキスパートアドバイザーのMQLコードに統合する簡単で迅速な方法を紹介します。専門家ではないユーザを対象としており、C#および.NETテクノロジに関する知識は必要ありません。 MetaTrader 5ストラテジーテスターには、MQL
新しい記事「 知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第28回）：学習率に関する入門書によるGANの再検討 」はパブリッシュされました: 学習率（Learning Rate）とは、多くの機械学習アルゴリズムの学習プロセスにおいて、学習目標に向かうステップの大きさのことです。以前の記事で検証したニューラルネットワークの一種である生成的敵対的ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Network)のパフォーマンスに、その多くのスケジュールと形式が与える影響を検証します。
Above Below MA : iMA (移動平均、MA) インジケータに基づくEA 作者: Vladimir Karputov
MQL5 Wizard - 移動平均と価格のクロスに基づいたトレードシグナル : MQL5 Wizard は、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 を参照してください。 移動平均線と価格のクロスに基づいた戦略を十分に検証できます。この戦略は、(MQL5ウィザードでEAを自動生成する際) "Signals based on price crossover with MA" と呼ばれています。 トレードシグナル: Buy: 移動平均と価格の上向きのクロス, Sell
新しい記事「 古典的な戦略をPythonで再構築する（第2回）：ボリンジャーバンドのブレイクアウト 」はパブリッシュされました: 本稿では、線形判別分析(LDA: Linear Discriminant Analysis)とボリンジャーバンドを統合し、戦略的市場参入シグナルの生成を目的としたカテゴリ別ゾーン予測を活用する取引戦略を考察します。 人工知能(AI: Artificial
新しい記事「 MQL5でのもみ合いレンジブレイクアウト戦略に基づくエキスパートアドバイザー(EA)の開発 」はパブリッシュされました: この記事では、もみ合い期間後の価格ブレイクアウトを活用したエキスパートアドバイザー(EA)の作成手順を説明します。トレーダーは、もみ合いレンジを特定し、ブレイクアウトレベルを設定することで、この戦略に基づいて取引判断を自動化できます。EAは、誤ったブレイクアウトを回避しつつ、明確なエントリポイントとエグジットポイントを提供することを目的としています。 Strategy Blueprint To easily understand the concept
新しい記事「 指標やEAのデータを表示するダッシュボードの作成 」はパブリッシュされました: この記事では、指標とEAで使用するダッシュボードクラスを作成します。これは、エキスパートアドバイザー(EA)に標準指標を含めて使用するためのテンプレートを含む短い連載の紹介記事です。まず、MetaTrader 5データウィンドウに似たパネルを作成します。
新しい記事「 MQL5取引ツールキット（第2回）：ポジション管理EX5ライブラリの拡張と実装 」はパブリッシュされました: MQL5コードやプロジェクトでEX5ライブラリをインポートして使用する方法をご紹介します。今回は、既存のライブラリにポジション管理関数を追加し、2つのエキスパートアドバイザー(EA)を作成することで、EX5ライブラリを拡張します。最初の例では、可変指数ダイナミック平均(VIDyA: Variable Index Dynamic
新しい記事「 Pythonでの見せかけの回帰 」はパブリッシュされました: 見せかけの回帰は、2つの時系列がまったくの偶然で高い相関を示し、回帰分析で誤解を招く結果をもたらす場合に発生します。このような場合、変数が関連しているように見えても、その相関関係は偶然であり、モデルの信頼性は低くなります。 機械学習によるアルゴリズム取引の領域に飛び込む前に、モデルの入力と予測しようとする変数の間に意味のある関係が存在するかどうかを確認することが極めて重要です。本稿では、データセットにこのような関係が存在することを検証するために、モデル残差の単位根検定を用いることの有用性を説明します。
MFCS通貨相関チャート : このインディケータは、指定した通貨チャートに相関通貨チャートを配置します。現在バーのみが示されています。カラー/モノクロモードが設定可能です。また、EURUSDとUSDCHFのよおうなペアの処理の通貨反転をサポートしています。 作者: Mansukh Patidar
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