Micheal Ekon Uduak / プロファイル

この記事は、スピンドルチャート描写とトレード戦略とEAにおけるその使い方に関するものです。まず、日本のロウソク足チャートとも繋がりがある、そのチャートについてみていきます。次に、MQL5言語でのソースコードベースでのインジケーターの実装について分析します。インジケーターとトレード手法に基づいてEAをテストしてみましょう。

MQL5 標準ライブラリによってみなさんの開発者としての生活は楽になります。しかしながらそれは世界中の開発者全員のすべてのニーズを実装するわけではありません。よってみなさんがカスタム的なものをもっと必要とするなら一歩先へすすんで拡張することができます。本稿は MetaQuotesの Zig-Zag テクニカルインディケータを標準ライブラリに統合する方法をご紹介します。私達はMetaQuotes の設計哲学により自分自身の目標を達成しようという気持ちになります。

本稿ではZ.G.Silagadze氏による論文 'Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis'を基にした移動ミニマックス インディケータの実装手順について述べます。このインディケータの考え方は、G. Gamov 氏のα 崩壊で提案される量子トンネル現象を基にしています。

この記事では、特定の期間における価格の分離を分析するためのマルチシンボルインジケーターの開発を紹介します。そのトピックは、「MQL5クックブック：MQL5のマルチシンボルボラティリティインジケーターの開発」というマルチカレンシーインジケーターのプログラミングに関する以前の記事にてすでに紹介されています。なので、今回は新しい特徴や劇的に変更された機能についてのみ紹介します。マルチカレンシーインジケーターのプログラミングに詳しくなければ、以前の記事をまずお読みいただくことをお勧めします。

前回の記事では、コントロールのフォームクラスの開発に着手しました。本稿では、チャート領域にフォームを移動するためのクラスメソッドを書き入れによってそれを続行します。その後、このインターフェイスコンポーネントをライブラリコアに統合します。また、マウスカーソルが上をホバリングしたときにフォームコントロールの色が変わることを保証します。

現在マーケットの状況に関する情報を提供するチャートは数多くあります。「ポイント」や「グラフ」チャートのようにそれらの多くは遠い過去の遺産です。本稿は実時間のインディケータを用いて「ポイントとグラフ」チャート例について述べます。

インディケータが計算のために他の多くのインディケータ値を使用すれば、それは多くのメモリを費やすこととなります。本稿では予備インディケータを使用する際のメモリ消費を減らす方法についていくつか述べていきます。保存されたメモリにより、クライアント端末において同時に使用する通貨ペア数、インディケータ、戦略を増やすことができるようになります。それはトレード ポートフォリオの信頼性も向上します。単純にご自身のコンピュータの技術的リソースを気に掛けることで、それはデポジットの資金リソースに変わる可能性があるのです。

本稿では、インディケータメソッドの計算アルゴリズムの最適化を取り上げます。みなさんはご自身のニーズにもっとも合うメソッドをお探しのことと思います。本稿では3種類の手法について述べます。その一つはきわめて簡単なものです。次のひとつはしっかりした数学の知識が必要です。そして最後のひとつには多少のウィットが必要です。はここで述べられる手法のほとんどを理解するのにインディケータまたはMetaTrader5 ターミナルのデザイン的特性を利用します。その手法はかなり汎用的で直線回帰計算だけでなくその他のインディケータに対しても使用可能です。

本稿は、MQL5言語のグラフィカルオブジェクト使用が可能なバリアントを知っていただくのが目的です。それはグラフィカルオブジェクトを使用し、シンプルなスペクトラム分析を管理するパネルの実装を行うインディケータを分析します。読者のみなさんには本稿をとおしてMQL5の基本を知っていただきたいと思います。

人類の歴史において時間は高価値であり、われわれはそれを無駄に費やさないよう努力しています。本稿では、マルチ コア プロセッサのコンピュータをご使用の場合、お手元のExpert Advisor の動作スピードを上げる方法について述べていきます。また、提案のメソッド実装には MQL5以外の言語知識は必要とされません。

この記事は、リモートプロシージャコールを可能にするMQL5-RPCフレームワークを紹介します。XML-RPCの基礎から始め、MQL5の実装、そして、二つの実例を紹介します。最初の例は、外部のウェブサービスを使用するというもので、二つ目は、XML-RPC ATC 2011 Analyzerサービスのクライアントの例です。もし、ATC 2011からの異なる統計の実装や分析方法に興味のある場合、この記事はうってつけだと思います。

本稿ではMetaTrader 5 の ENCOGへの連携をご紹介します。これは発展したニューラルネットワークとマシン学習のフレームワークです。 標準的テクニカルインディケータを基にしたシンプルなニューラルネットワークインディケータとニューラルインディケータを基にしたExpert Advisor についても語ります。ソースコード、コンパイルされたバイナリ、 DLL、トレーニングされたネットワークはすべて添付があります。

インディケータエミッションはマーケットリサーチでほとんど研究されていない分野です。時間依存性データのひじょうに大きな配列を処理することで起こる分析の難しさがその主な理由です。既存のグラフ分析は資源集約的に過ぎ、そのためエミッションの時系列を利用する簡素なアルゴリズムの開発をもたらしました。本稿では視覚的（直観的イメージ）分析がどのようにエミッションの積分特性の研究に置き換えることができるのかを示します。トレーダー、自動売買システムの開発者双方に興味深いものとなることでしょう。