この記事では、価格チャートにおける位置的なトップとダウンを使用して、サポート/レジスタンスラインの自動構築を行います。 極値を定義するには、よく知られたジグザグインジケーターが適用されます。
MetaTrader5トレーディングプラットフォームのストラテジーテスターは、パラメータと遺伝的アルゴリズムの完全な検索、つまり、2 つの最適化オプションのみを提供します。 この記事では、トレーディング戦略を最適化するための新しいメソッドを提案します (シミュレーティットアニーリング)。 このメソッドのアルゴリズム、実装、およびEAへの統合を考察します。 開発したアルゴリズムは移動平均 EA でテストします。
最もよくあるトレードシステムの開発の第一歩は、相場行動パターンを識別できるテクニカルインジケーターの作成です。 専門的に開発されたインジケーターを、フリーランスのサービスからオーダーすることができます。 この記事からは、適切な要件定義を作成する方法を学習します。より速く、希望のインジケーターを取得するのに役立ちます.
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、価格チャートにおける位置的なトップとダウンを使用して、サポート/レジスタンスラインの自動構築を行います。 極値を定義するには、よく知られたジグザグインジケーターが適用されます。
金融市場における取引には広範囲のリスクがつきもので、これらは取引システムのアルゴリズムで考慮されるべきです。そのようなリスクを低減することは、取引で利益を得るために最も重要な課題です。
ビンスによる資金管理 MQL5 ウィザードのモジュールとしての実装
この記事は、ラルフ·ビンスによる "The Mathematics of Money Management" に基づいています。 トレードロットの最適なサイズを見つけるために使用される経験的およびパラメトリックメソッドの説明をします。 また、それらのメソッドに基づいて MQL5 ウィザードのトレーディングモジュールの実装を行います。
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この記事では、価格チャートにおける位置的なトップとダウンを使用して、サポート/レジスタンスラインの自動構築を行います。 極値を定義するには、よく知られたジグザグインジケーターが適用されます。
金融市場における取引には広範囲のリスクがつきもので、これらは取引システムのアルゴリズムで考慮されるべきです。そのようなリスクを低減することは、取引で利益を得るために最も重要な課題です。
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この記事では、ニュースの種類とまたその情報元の面でより多くのオプションを提供しています。柔軟なニュースフィードを作成する汎用性を考察します。 この記事では、web API を MetaTrader5 ターミナルと統合する方法について説明します。
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MetaTrader5トレーディングプラットフォームのストラテジーテスターは、パラメータと遺伝的アルゴリズムの完全な検索、つまり、2 つの最適化オプションのみを提供します。 この記事では、トレーディング戦略を最適化するための新しいメソッドを提案します (シミュレーティットアニーリング)。 このメソッドのアルゴリズム、実装、およびEAへの統合を考察します。 開発したアルゴリズムは移動平均 EA でテストします。
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価格トレンドは、金融銘柄チャートで観察できる価格チャネルを形成します。現在のチャネルのブレイクアウトは、強いトレンド反転シグナルの1つです。本稿では、そのようなシグナルを見つける手順を自動化し、チャネルブレイクアウトパターンを取引戦略の作成に使用できるかどうかを確認する方法を提案します。
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トレーダーのライフハック: インジケーターで作られたファストフード
MQL5 に新たに切り替えた場合、この記事は役に立つでしょう。 まず、インジケーターデータとシリーズへのアクセスは、通常の MQL4 スタイルで行われます。 次に、このシンプルさを MQL5 に実装します。 すべての関数は、可能な限り明確であり、ステップバイステップのデバッグに最適です。
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この記事では、MetaTrader5 プラットフォームのトレードシグナルの分析に専念し、購読者アカウントでのトレードオペレーションの自動実行が可能になります。 また、この記事では、潜在的に有望なトレードシグナルを検索するツールを開発し、ターミナルから直接行います。
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この記事では、カスタムストラテジーテスターと最適化パスのカスタムアナライザーを作成する方法について説明します。 これにより、数学の計算モード、いわゆるフレームの仕組みを理解することができ、計算のカスタムデータをロードしその圧縮の効果的なアルゴリズムを使用できるようになります。 この記事は、EAの中でカスタム情報を保存する方法に興味がある方にも有意義なものになります。
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この記事では、通貨ペアバスケットのトレード時に検出可能なパターンのテストをします。 ここでは、通貨の動きを互いに相対的に追跡するパターンをテストします。
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本稿では、個々の指標セットを組み立てることでカスタム取引戦略を作成するとともに、カスタム市場エントリシグナルを開発する技術を提案します。
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この記事では、MQL5 標準ツールを使用してDiNapoliレベルでトレードするためのEAの実現を考察します。 そのパフォーマンスをテストし、最終的な結論まで導きます。
本稿では、前稿で提案した概念を開発し、さらに考察します。収率分布の問題や、統計的規則性のプロットと研究についても記述します。
この記事では、MetaTrader5 プラットフォームのトレードシグナルの分析に専念し、購読者アカウントでのトレードオペレーションの自動実行が可能になります。 また、この記事では、潜在的に有望なトレードシグナルを検索するツールを開発し、ターミナルから直接行います。
アジアセッション中の夜間取引: どのように収益性を維持するか
この記事では、夜間取引の概念、および MQL5 におけるトレーディング戦略とその実装について扱います。 テストを通じ、適切な結論を下します。
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この記事では、Linda B. RaschkeとLaurence A. Connors の "Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies" に記載されているトレーディングシステムのコードを記述します。 今回は、モメンタムのピンボールシステムを研究します。また、2つのインジケーター、トレードロボットとシグナルブロックの作成について説明します。
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この記事では、夜間取引の概念、および MQL5 におけるトレーディング戦略とその実装について扱います。 テストを通じ、適切な結論を下します。
トレードで成功するには、ノイズ変動と価格変動を分けることができるインジケーターが必要です。 この記事では、最も有望なデジタルフィルタ、カルマンフィルタを検討します。 フィルタを描画して使用する方法について説明します。
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MQL5 ウィザードの NRTR に基づく NRTR インジケーターとトレーディングモジュール
この記事では、NRTR インジケーターを分析し、このインジケーターに基づいてトレードシステムを作成します。 追加のトレンド確認インジケーターと NRTR の組み合わせに基づいて戦略を作成する際に使用することができるトレードシグナルのモジュールを開発します。
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MQL5 ウィザードの NRTR に基づく NRTR インジケーターとトレーディングモジュール
この記事では、NRTR インジケーターを分析し、このインジケーターに基づいてトレードシステムを作成します。 追加のトレンド確認インジケーターと NRTR の組み合わせに基づいて戦略を作成する際に使用することができるトレードシグナルのモジュールを開発します。
7種類の移動平均（MA）が検討されており、それに対応する取引戦略が開発されています。単一の取引戦略における様々なMAのテストと比較が行われ、与えられた移動平均の適用の比較パフォーマンス特性が提供されています。
トレードで成功するには、ノイズ変動と価格変動を分けることができるインジケーターが必要です。 この記事では、最も有望なデジタルフィルタ、カルマンフィルタを検討します。 フィルタを描画して使用する方法について説明します。
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通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンのテスト パート2
通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンをテストし、トレード通貨ペアバスケットの記事で説明したメソッドを試していきます。 実際には、移動平均のクロスの複合 WPR チャートのパターンを使用できるかどうかを検討してみましょう。 もし使用できる場合は、適切な使用メソッドを検討する必要があります。
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