私たちのほとんどは、現在の市場の状況を分析するプロセスはチャートの上位期間の見直しから始まるという意見を持ちます。これは、取引をする予定に進むまで起こります。この分析は成功した取引とビジネスへの専門的なアプローチのための条件の一つです。この記事では、複数期間の指標とその作成方法について説明します。MQL5コードの例を示し、各バージョンの長所と短所の一般的な評価を行い、MTFモードを使用した指標への新しいアプローチを提案します。
この記事シリーズは、プログラミングのことは何も知らないが、最短の時間、最小の労力でできるだけ速く MQL4 言語を学びたいという願いを持つトレーダーを対象としています。みなさんが『オブジェクト指向』、『三次元配列』などのフレーズに恐れをいだいているなら、本稿はそんな人が必要とするものです。レッスンは最大に迅速な結果を出すために作成されています。そのうえ、情報は理解しやすいように提供されています。理論を深く掘り下げすぎることはしませんが、初回レッスンですでに実用的な効用を得ることでしょう。
旧バージョンのコンパイラでは、プログラムを強制終了しないために、多くのエラーは実行環境で処理されていました。例えば、ゼロ除算エラーや配列の範囲を越えるなどは重大なエラーです。この重大なエラーがプログラムの強制終了をもたらします。新しいコンパイラのおかげで、実際のエラーソースと潜在的エラーソースを見つけ、コードの質を向上させることができます。この記事では、古いプログラムのコンパイル時に起りうるエラーと、その対処法について検証していきます。
この記事では、MetaTrader4 と MetaTrader5 の両方で稼働する Expert Advisor (EA) の作成方法を扱います。 そのために、グリッドオーダーを構築するEAを開発していきます。 グラインダーズ(グリッドトレード)は、現在の価格の上に複数の指値オーダーを配置し、同時に現在の価格の下にリミットオーダーを同じ数オーダーするEAです。
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この記事では、CSS セレクタに基づいて HTML ドキュメントからデータを分析および変換するための汎用的な方法について説明します。 トレードレポート、テスターレポート、お気に入りの経済カレンダー、パブリックシグナル、アカウント監視、その他のオンラインクオートソースは MQL から直接利用可能になります。
最初の部分では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。過去の注文と取引、および市場の注文とポジションに関するデータを格納するための基本オブジェクトであるCOrder抽象オブジェクトを作成しました。ここでは、口座履歴データをコレクションに格納するために必要なすべてのオブジェクトを開発します。
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前回の記事では、さまざまな既存のローソク足の形成から選択された14のパターンを分析しました。すべてのパターンを1つずつ分析することは不可能であるため、別の解決策を見つけました。新しいシステムは、既知のローソク足タイプに基づいて新しいローソク足パターンを検索してテストします。
2015年にMATLAB パッケージがアップグレードされた後、DLL ライブラリを作成する最新のメソッドを検討する必要がありました。 この記事では、サンプルの予測インジケータを使用して、現代の64ビットバージョンのプラットフォームを使用して MetaTrader5 と MATLAB をリンクするメソッドを説明します。 MATLAB の接続シーケンス全体を考慮することにより、MQL5 開発者は速く高度な計算機能があるアプリケーションを作成し、«落とし穴»を回避することができます。
本稿では、MQLに基づいたソースコードの解析に使用されるプリプロセッサ、スキャナ、パーサについて説明します。MQLの実装が添付されています。
この記事では、数値の相関の概念について説明し、また相関係数の計算方法と取引における実用的な応用について説明します。相関関係とは、2つ以上の確率変数（またはある程度許容できる程度の精度でそのように考えることができる数量）間の統計的関係です。この時、これらの値の1つまたはいくつかの値の変化は、別または他の値の系統的な変化を伴います。
この記事シリーズは、プログラミングのことは何も知らないが、最短の時間、最小の労力でできるだけ速く MQL4 言語を学びたいという願いを持つトレーダーを対象としています。みなさんが『オブジェクト指向』、『三次元配列』などのフレーズに恐れをいだいているなら、本稿はそんな人が必要とするものです。レッスンは最大に迅速な結果を出すために作成されています。そのうえ、情報は理解しやすいように提供されています。理論を深く掘り下げすぎることはしませんが、初回レッスンですでに実用的な効用を得ることでしょう。
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この記事では、ある実験をします。つまり、色の最適化の結果を行います。 色は、赤、緑、青 (RGB) のレベルの3つのパラメータによって決まります。 他にも3つのパラメータを使用した色分け方法があります。 したがって、3つのテストパラメータを1つの色に変換して、値を視覚的に表すことができます。 この記事を読んで、このような表現が役立つかどうかを確認してください。
この記事では、トレード履歴を評価するためのカスタム・メソッドについて説明します。 2つのクラスが、ヒストリーを分析するために書かれ、ダウンロード可能です。 最初のトレード履歴を収集し、要約表として表します。 2番目は、統計情報を扱います。: 変数を計算し、トレード結果のより効率的な評価チャートを構築します。
この記事シリーズは、プログラミングのことは何も知らないが、最短の時間、最小の労力でできるだけ速く MQL4 言語を学びたいという願いを持つトレーダーを対象としています。みなさんが『オブジェクト指向』、『三次元配列』などのフレーズに恐れをいだいているなら、本稿はそんな人が必要とするものです。レッスンは最大に迅速な結果を出すために作成されています。そのうえ、情報は理解しやすいように提供されています。理論を深く掘り下げすぎることはしませんが、初回レッスンですでに実用的な効用を得ることでしょう。
包括的なデータ処理には広範なツールが必要であり、多くの場合、1つのアプリケーションのサンドボックスの範疇を超えています。 専門のプログラミング言語は、データ、統計、機械学習の処理と分析に使用されます。 データ処理の主要なプログラミング言語の1つは Python です。 この記事では、ソケットを使用して MetaTrader5 と Python を接続する方法、およびターミナル API を介してクオートを受け取る方法について説明します。
膨大な数の取引戦略やMetaTrader 5およびMetaTrader 4ターミナル用アプリケーションの開発の注文、さまざまなMetaTrader Webサイトを分析しているうちに、私は、このすべての多様性のほとんどが、異なるプログラムで定期的に現れる同じ基本的な機能、行動、および価値観に基づいているという結論に達しました。これにより、МetaТrader5およびМetaТrader4アプリケーションを簡単かつ迅速に開発するためのDoEasyクロスプラットフォームライブラリが完成しました。
本稿では、よくあるローソク足のパターンを考察し、それが今日の市場で依然として適切で効果的であるかどうかの理解を試みます。ローソク足分析は20年以上前に登場し、それ以来かなり普及しています。日本発祥のローソク足は、多くのトレーダーによって、最も便利で分かりやすい資産価格の視覚化形式だと考えられています。
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Kohonen ネットワークを扱うために設計されたユニバーサルツールに基づいて、最適なEAパラメータを分析して選択するシステムを構築し、時系列の予測を検討します。 第 I 部では、必要なアルゴリズムを追加して、一般に公開されているニューラルネットワーククラスを修正し、改善しました。 今回はこれを実践に応用しましょう。
本稿では、よくあるローソク足のパターンを考察し、それが今日の市場で依然として適切で効果的であるかどうかの理解を試みます。ローソク足分析は20年以上前に登場し、それ以来かなり普及しています。日本発祥のローソク足は、多くのトレーダーによって、最も便利で分かりやすい資産価格の視覚化形式だと考えられています。
本稿の最初の部分では、変更されたジグザグ指標と、そのタイプの指標のデータを受け取るためのクラスについて説明しました。ここでは、これらのツールに基づいて指標を開発する方法を示し、ジグザグ指標によって形成されたシグナルに従って取引を行うことを特徴とするテスト用のEAを作成します。さらに、本稿ではグラフィカルユーザインタフェースを開発するためのEasyAndFastライブラリの新しいバージョンを紹介します。
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。
この記事では、トレード履歴を評価するためのカスタム・メソッドについて説明します。 2つのクラスが、ヒストリーを分析するために書かれ、ダウンロード可能です。 最初のトレード履歴を収集し、要約表として表します。 2番目は、統計情報を扱います。: 変数を計算し、トレード結果のより効率的な評価チャートを構築します。
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本稿では、よくあるローソク足のパターンを考察し、それが今日の市場で依然として適切で効果的であるかどうかの理解を試みます。ローソク足分析は20年以上前に登場し、それ以来かなり普及しています。日本発祥のローソク足は、多くのトレーダーによって、最も便利で分かりやすい資産価格の視覚化形式だと考えられています。
自己学習を行うEAを作成するためのReinforcement learningの適用。前回の記事では、Random Decision Forestアルゴリズムを学び、Reinforcement learning（強化学習）に基づく簡単な自己学習EAを作成しました。このアプローチの主な利点は、取引アルゴリズムを書くことの単純さと『学習」の高速性でした。強化学習（以下、単にRL）は、どのEAにも簡単に組み込むことができ、最適化のスピードを上げられます。
この記事では、トレード履歴を評価するためのカスタム・メソッドについて説明します。 2つのクラスが、ヒストリーを分析するために書かれ、ダウンロード可能です。 最初のトレード履歴を収集し、要約表として表します。 2番目は、統計情報を扱います。: 変数を計算し、トレード結果のより効率的な評価チャートを構築します。
本稿では、マルチンゲールシステムについて詳細に検討します。このシステムを取引に適用できるかどうか、またリスクを最小限に抑えるための使用方法が検討されます。この単純なシステムの主な欠点は、預金全体を失う可能性があることです。マルチンゲール技術を使って取引することを決定した場合、この事実は考慮に入れられなければなりません。
本稿の最初の部分では、変更されたジグザグ指標と、そのタイプの指標のデータを受け取るためのクラスについて説明しました。ここでは、これらのツールに基づいて指標を開発する方法を示し、ジグザグ指標によって形成されたシグナルに従って取引を行うことを特徴とするテスト用のEAを作成します。さらに、本稿ではグラフィカルユーザインタフェースを開発するためのEasyAndFastライブラリの新しいバージョンを紹介します。
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自己学習を行うEAを作成するためのReinforcement learningの適用。前回の記事では、Random Decision Forestアルゴリズムを学び、Reinforcement learning（強化学習）に基づく簡単な自己学習EAを作成しました。このアプローチの主な利点は、取引アルゴリズムを書くことの単純さと『学習」の高速性でした。強化学習（以下、単にRL）は、どのEAにも簡単に組み込むことができ、最適化のスピードを上げられます。
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多くの研究者は、価格行動の決定に十分な注意を払っていません。同時に、機械学習やニューラルネットワークなどの複雑な方法が使用されます。その場合に生じる最も重要な質問は、特定のモデルを訓練するためにどのデータを供するべきかということです。
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