MQL5.comのプログラミング記事

本稿は Steve Nison 氏が著書 "Beyond Candlesticks" で提案している「3つのラインブレークチャート」について取り上げます。このチャートの最大のメリットはそれにより前の変動に関して価格のマイナー変動にフィルターを描けることができることです。チャート作成の原則、インディケータのコード、それに基づくトレーディング戦略例についてお話していこうと思います。

本稿はご自身のプロジェクトで SQL を利用することに興味のある開発者を対象としています。ここではSQLite の機能性とメリットについて説明します。SQLite の特別な知識は必要ありませんが、SQL の最小限の知識があれば役に立つと思います。

トレード用の特定のニューラルネットワークプログラムが高価で複雑そうであったら、反対にシンプル過ぎると思えたら、NeuroPro をお試しください。それは無料でアマチュア用の最適な機能セットが備えられています。本稿では MetaTrader 5 と連携してそれを利用する方法をお伝えします。

15分にて、このビデオチュートリアルは、MetaTrader Singals Serviceが何であるか、そして詳細にどのようにトレードシグナルをサブスクライブするか、どのようにシグナル提供者になるかについて説明しています。このチュートリアルを見ると、どのトレードシグナルにもサブスクライブし、自身のシグナルを発行し、宣伝することができるようになります。

本稿はストリームデータにおいて有用な信号（トレンド）を判断する方法の一つについて説明します。マーケットクオートに対して適用される小規模なフィルタリング（平滑化）テストが最終バーで再作成されないノンラギングデジタルフィルタ（インディケータ）作成の可能性を示しています。

先物取引の短期的なスパンは、テクニカル分析を複雑にします。短いチャートをテクニカル分析するのは難しいです。例えば、UX-9.13 Ukrainian Stockインデックス先物のディチャートにおけるバーの数は、100以上になります。したがって、トレーダーは総合的な長期の先物取引を作成します。この記事は、MetaTrader 5ターミナルにて、異なる日付の先物取引を組み合わせる方法を紹介します。

現在、トレーディングのアカウントを監視する手段がたくさんあります：モバイルターミナルはICQを用い、プッシュ通知を行います。しかし、すべてインターネットの接続を必要とします。この記事は、特に呼び出しやテキストメッセージはできるが、モバイルのインターネットを使用できないような時にトレーディングターミナルの情報を取得できるようになるエキスパートアドバイザーを作成するプロセスを紹介します。

この記事は、MQL５のレンコチャートとその実装の例を紹介します。このインジケーターの修正は、古典的なチャートとは異なります。インジケーターウィンドウ、メインチャート上の両方で構築できます。さらに、ジグザグインジケーターがあります。そのチャートの実装例をいくつかご確認ください。

今回は、指値売り、逆指値売りなど未決注文に基づくトレーディングアルゴリズムを持つマルチカレンシーエキスパートアドバイザーを作成していきます。この記事は、以下を紹介します：特定の時間半位におけるトレーディング、未決注文の実行・修正・削除、最後のポジションが利取りや損切りにて閉じられたかのチェック、各シンボルにおける取引の履歴の管理などです。

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。

トレーディング戦略開発のためのプログラミング言語の新バージョン、MQL5は、以前のバージョン、MQL4と比較してより強力で効果的な機能を提供しています。その利点は本質的にオブジェクト指向プログラミングの機能にあります。この記事は、ノードやリストなど複雑なカスタムデータ型を用いることについて詳しく見ていきます。また、MQL5での実際的なプログラミングにてリストを用いる例を紹介します。

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。

メタトレーダー５の取引システムの仕組みへの理解がなければ、信頼性のある自動取引ロボットの作成はできません。クライアントターミナルが売買サーバーにアクセスし、ポジションや注文、取引に関する情報を取得します。MQL5を使用し適切に取得したデータを扱うには、MQL5とクライアント側の相互の連携に関するより良い理解が必要になります。

われわれはシグナルサービスを強化し、メカニズムを改良し、新しい関数を追加し、欠陥を修正し続けています。2012年の MetaTrader シグナルサービスと現在の MetaTrader シグナルサービスはまったく異なる2つのサービスのようなものです。現在、特定バージョンの MetaTrader クライアントターミナルをサポートするサーバーのネットワークで構成される仮想ホスティングクラウドサービスを導入中です。

メタトレーダー４・エキスパートアドバイザーと外部世界との情報交換をおこなうための、シンプルで互換性があり、信頼できる解決策情報の提供者と利用者は、それぞれ異なるコンピューターに位置しています。そのため両者の接続はグローバルIPアドレスを使用します。

いくつかの都市伝説、ここでは『アジアセッションでの取引のように、一日の取引が動く』というものを検証していきたいと思います。

本稿は、チャートなどを使用した視覚的思考と、"箱から出した"市場見通しを通じ、よく知られた数学的手法の能力と可能性について考察しています。 一方で、本稿は、トレードの考え方を再考する想像力を得ることがでますので、幅広く皆さんの注目を集めると思います。また他方で、本稿は幅広い分析および予測ツールについての代替開発並びにプログラムコードの実装に役立つでしょう。

本稿は、EViewsソフトウェアを使用した、ユーロ／ドル通貨ペアのワン・ステップ・アヘッド・フォーキャストと、EViewsのプログラムを使用した予測結果の検証について書かれています。予測は回帰モデルを含んでおり、メタトレーダー４で開発されたエキスパートアドバイザーを使用して評価します。

われわれはシグナルサービスを強化し、メカニズムを改良し、新しい関数を追加し、欠陥を修正し続けています。2012年の MetaTrader シグナルサービスと現在の MetaTrader シグナルサービスはまったく異なる2つのサービスのようなものです。現在、特定バージョンの MetaTrader クライアントターミナルをサポートするサーバーのネットワークで構成される仮想ホスティングクラウドサービスを導入中です。

このガイドは、シグナルサービス・トレードシグナルのテスト・要求されたシグナルを調べるアプローチシステムのためのものであり、潜在性・リスク・トレード意図・様々な口座タイプや金融ツールで稼働するという基準を満たします。

本稿は高度なZigZag インディケータ作成の可能性を検証します。ノードを特定する考え方はエンベロープインディケータの使用に基づいています。連続したエンベロープに対する入力パラメータの特定の組合せを見つけることができ、そこでは ZigZag ノードはすべてエンベロープバンドの範囲 内にあると考えられます。結果的に新規ノードの座標を予測しようとすることができるのです。

どのように正しく必要条件の明記を記載するのでしょうか？エキスパートアドバイザーやインジケーターを注文する際にプログラマーに期待すべき点と、期待すべきではない点は何でしょうか？やりとりを記録するにはどうすべきで、何に対して特に注意すべきでしょうか？この記事は、これらの質問や、その他多くの人にとって明白ではない様々な質問に対する答えを提供します。

この記事では、スタニスラブ・チュヴァショーフで作成された取引システムの特徴とソースコードについて説明しています。この相場の状態を分析する方法がトーマス・デマークで作成された「一番近い時間帯のためのトレンドラインを作成するために基準点としてフラクタルを使う」方法に似ています。

著者は読者に簡単な行列代数ライブラリを紹介します。主要な機能とその特徴を見ていきます。

多通貨の分析と複数時間軸での分析のためのアラートこの記事では、チャートにドラッグ＆ドロップしなくて、外部指標にある状態を分析する方法について説明しています。いわゆる「外部スキャニング」です。

本稿は MQL5 クックブックシリーズの始まりです。プログラミングの最初の一歩を踏み出そうとしている方が徐々に新しい言語の知識を得ることができるようにシンプルな例を使って始めます。私自身、とても困難だったと言える最初にトレードシステムを設計しプログラムする上での努力を覚えています。それが私の人生で最初のプログラム言語だったという事実があります。それでも思ったより簡単であることが判り、かなり複雑なプログラムを作成できるまで数か月しかかかりませんでした。

MQL5クラウドネットワークのサービスが開始してから、一年と半年ほど経過しました。この先進的な出来事はアルゴリズムによるトレーディングの新しい時代を開きました。今では、クリック数回で、トレーディング戦略の最適化のために自由に何千ものCPUを使用することができます。

MQL5 Marketがサービスを開始して、１年が経過しました。新しいサービスをMetaTrader5プラットフォームにおけるテクニカルインジケーターやトレーディングシステムの巨大ストアに変える困難な一年でした。

確かな予測に基づき利益を得るためには、トレードの三原則を理解しなければいけません。１） マーケットにエントリーする際のリスクを知ること。　２）損切りを早く、利益を伸ばし続けること。　３）システムの期待利益を把握すること。 ー 定期的にテスト調整を行うということの３つです。本稿ではオープンポジションをトレールし、実際に２番目の黄金則を適用させることで、最も高い確率で利益を伸ばすプログラムコードを紹介します。

これは簡単なことではありません。”超”簡単なことです。非標準タイムフレームでエキスパートアドバイザーをテストすることは可能です！必要なことは、標準タイムフレームのデータを非標準タイムフレームのデータに置き換えることだけです。加えて、非標準タイムフレームのデータをいくつか使ってエキスパートアドバイザーをテストすることもできます。

本稿は、HTMLタグ分析関数を使って、MQL4でRSSマークアップ言語を読む方法について書かれています。ニュース・インディケーターか、MQL4言語のRSSリーダーに使用することができるワークピースの作成にチャレンジします。

本稿は、インタラクティブな"サンドボックス"について書かれています。エクセルファイルが、ランダム化したエキスパートアドバイザーのバックテストデータをシュミレートします。読者の皆さんは、これを使えば、初期状態のMetaTraderが提供するEAパフォーマンスのメトリックスを探求する手助けとなり、より多くのことを理解できるようになります。本稿の文書はこの経験則を通じユーザーの皆さんに理解してもらえるように書かれています。

バーや日本製のローソク足を使って値情報を表示する古典的な方法の主な欠点は、それらが期間にたよっている、ということです。これらの方法がつくられた頃では大変良いものであったかもしれませんが、マーケットの値動きが、ときに急な動きをする今日では、このやり方でチャートに表示された値は新たな値動きに素早く反応するのには役立ちません。ここで紹介するプライスチャート表示方法はこの欠点がなく非常に分かり易いレイアウトで表示されます。

.ex5 ファイルにクラス／関数の実装詳細を非表示にすることでノウハウアルゴリズムを他の開発者と共有し、共通のプロジェクトを設定し、ウェブ上でそれらを進めていくことができるようになります。そして MetaQuotes チームが ex5 ライブラリクラスの直接継承機能を実現することに全力を傾ける一方で、われわれはそれをいますぐ実装していこうとしているのです。

本稿はすでに作成済みのインディケータをグレードアップを模索し、 またブート処理と変位値を利用して予測信頼区間を推定するための手法を簡単に取り上げます。その結果、予測精度を推定するために用いる予測インディケータおよびスクリプトを手にすることになります。

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。

「サポートベクターマシン」は生物情報学分野でこれまで長く利用され、複雑なデータセットを評価し、データ分類すに利用できる有用なパターンを抽出するため数学を利用しています。本稿はサポートベクターマシンとは何か、それがどのように役立つか、またなぜ複雑なパターンを抽出するのに便利かを考察します。そしてそれをマーケットに応用する方法、およびトレードを行う上で将来役立つであろう使用方法を調査します。また「サポートベクターマシン学習ツール」を使用し、読者のみなさんがご自身のトレーディングで実験することができる実用例を提供します。

本稿は MQL5 で文字列を用いて行えることを網羅しています。まずは MQL5 初心者プログラマーに関心を持ってもらえる内容であり、経験ある開発者にとっては知識をまとめ体系化するのによい機会となるはずです。

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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。