- Diseñador Grafico において Gob
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2012年1月下旬、MetaTrader 5の開発を支援するソフトウェア開発企業はMQL5でのOpenCLのネイティブサポートを発表しました。本稿では解説例を用いてMQL5 環境におけるOpenCL のプログラミング基礎を記述し、処理スピードを上げるプログラムのシンプルな最適化例を提供します。
ランダムウォークは現実のマーケットデータと実によく似ていますが、大きな特徴がいくつかあります。本稿ではコインン投げゲームを使用するシミュレーションでランダムウォークのプロパティを考察します。データのプロパティを調査するためトレンドインディケータを作成します。
本稿は、適用統計に使用されるランダム変数の確率分布（標準、対数正規分布、二項分布、ロジスティック分布、指数分布、コーシー分布、ストゥーデンとの t-分布、 ラプラス分布、 ポアソン分布、双曲線正割分布、 ベータ分布、ガンマ分布）について述べます。またこういった分布を処理するクラス特性についても述べます。
本稿は Forex における通貨ペアのロングおよびショートポジションを予測するパターンを自動検索するための Rattle パッケージの使用について考察を行います。本稿は初心者トレーダーにも経験あるトレーダーにも有用な内容です。
ファジーロジックは、数学的論理と集合論の境界を拡張します。この記事では、マムダニ型とスゲノ型モデルを使用して、2つのファジー推論システムを説明し、ファジー理論の基本的な原則を取り扱います。MQL5FuzzyNetライブラリを使用して、これら2つのシステムに基づいてファジーモデルの実装について説明します。
本稿では、分析の計量経済学的手法、自己相関分析、とりわけ条件付き分散の分析について述べていきます。ここに挙げた手法のメリットは何でしょうか？非線形 GARCH モデルの使用により、数学的観点から正式に分析した系列を表現することができ、また特定の段階数に関して予測をすることができます。
統計的なメソッドに客観的な現実、つまり金融上の出来事に適用とする試みは、不十分なデータや、確率分布やプロセスの非定常性に直面し、虚しく失敗してしまっています。この記事では、そのような金融上の出来事ではなく、主観的な意見を記述し、トレーダーがどのようにこれらを防ごうとしたか、トレーダーシステムについて記述します。トレーディング結果の統計的な規則性の抽出は、むしろ大変面白い作業です。時折、このプロセスのそのモデルに関する結論が導かれ、これらがトレーディングシステムに適用されます。
「過去に得た利益は将来の成功を保証するものではない」ということを誰しも解っています。それでも、トレーディングシステムを推定することができるのは大事なことです。本稿ではトレード結果を推定するのに役立つ簡単で便利な方法を取り上げます。
本稿ではマシン学習の新しい視点方向－深層学習、より正確には深いニューラルネットワークについてお話します。第二世代のニューラルネットワークについて、その連携のアーキテクチャと主なタイプ、メソッド、学習ルール、主な欠点とそれに続き第三世代の開発とその主要タイプ、特殊性、トレーニング方法について簡単に再検討しています。実データについて集積されたオートエンコーダのウェイトによって開始される深いニューラルネットワークの構築とトレーニングにおける実践的実験を行います。入力データを選択するところから行列偏差までの全段階について詳細にお話します。本稿最終部分は MQL4/R を基にした内蔵インディケータを持つ Expert Advisor での深いニューラルネットワークのソフトウェア実装です。
0.1ロットに基づく戦略の結果のテストの最初のデモは、フォーラムでは事実上標準になっています。プロからは「そこまで悪くない」というコメントを得て、初心者は「0.1」のテストが堅実な結果をもたらすと考え、肯定的な数学的予想が自動的にポジティブな結果を提供すると考え、攻撃的な資産管理を導入しようとしますl。どのような結果が得られるのか見てみましょう。それとともに、とてもためになるいくつかの人工的なバランスグラフを実行してみます。
MQL5のExpert Advisorプログラミングはシンプルで簡単に学べます。ステップバイステップガイドでは、策定されたトレーディングストラテジーに基づきシンプルなExpert Advisorを書くのに必要な基本的ステップを説明します。Expert Advisorの構造、内蔵 テクニカルインディケーターとトレーディング関数の使用、 デバッグモード の詳細とストラテジーテスターの使用を紹介します。
トレード戦略の開発は主に市場に入り、そして、出るためのパターンの探索と、ポジションの維持に注目している。もし自動トレーディングのためにあるパターンをルールとして形式化できれば、トレーダーはポジションの量、マージンのサイズを計算する問題に立ち向かい、さらに貸付資金の安全なレベルを維持して自動モードでオープンなポジションを確実にするであろう。この論説では MQL5 言語を用いてこれらの計算を行う簡単な例を構築する
トレーダーはかならずしも何時間もトレーディング端末の前に座っていられるわけでも、またそうしたいわけでもありません。特に、トレーディングシステムが多かれ少なかれ形式化され自動でマーケット状況を特定できる場合にはそうです。本稿ではトレード結果レポートをHTMLファイルとして作成し、FTPを介してWWWサーバーにアップロードする方法について述べます。また、トレードイベント通知をSMSとして携帯電話に送信することみついても考察します。
MetaTrader 4での実行結果をMetaTrader 5 プラットフォームにおいてトレーディング分析する方法の分析と例本稿では MetaTrader 5でシンプルなシグナルプロバイダーの作成方法とそれを複数クライアント、動作中の MetaTrader 4にも連携する方法を示します。またみなさんの MetaTrader 4 実アカウントにおいて自動売買チャンピオンシップの出場者をフォローする方法を見つけ出します。
今日MetaTrader 5 の実アカウントでトレードすることはできますか？そのようなトレードをどうやって行いますか？本稿はこういった疑問に対する見解およびMetaTrader 5 ターミナルから MetaTrader 4ターミナルへトレードをコピーするためのワーキングコードを提供します。本稿は Expert Advisors の開発者、実践的トレーダー双方に役立つものです。
トレードシステムのルールを見つけ、それをExpert Advisorにプログラムするのが仕事の半分です。Expert Advisorはトレーディング結果を集積するので、いくらかの処理を修正する必要があります。本項では、バランス曲線の勾配測定のフィードバックを作成することで、Expert Advisorのパフォーマンスを向上させる方法の一つについて述べます。
トレードシステムの有効性と利益性を決定できる多数の尺度がある。しかし、トレーダーは常にどのシステムでも試したいと考えている。この記事はどのようにして有効性の尺度に基づいた統計が MetaTrader 5 のプラットフォームに使えるかを教えるものである。 これは取引による統計の解釈を、S.V.Bulashev(ブラシェフ)による著作"Statistika dlya traderov"(トレーダーのための統計) の記述に矛盾しないものに変換するクラスを含んでいる。また最適化のためのカスタムファンクションの例も含んでいる。
本稿では指定されたシンボルのトータルポジションボリューム計算とマジックナンバーに関する問題について考察します。提案する手法では取引履歴の最小限を要求し、トータルポジションがゼロに最も近い時刻を見つけ、最近の取引についての計算を行います。クライアント端末のグローバル変数による作業も考察します。
本稿ではポジションヘッジへの新しいアプローチについて述べ、本件に関する MetaTrader 4 および MetaTrader 5 のユーザー間のディベートに一線を画します。そのようなヘッジを信頼して行うアルゴリズムは解りやすい言葉で、またシンプルなグラフと図で説明されています。本稿は新しいパネルHedgeTerminalに特化して説明しています。これは MetaTrader 5 内で本質的に完全な機能を備えたトレードターミナルです。HedgeTerminalとそれによるトレードの仮想化でポジションは MetaTrader 4 と同じような方法で管理することができます。