Algorithmic Trading Articles — Guides & Examples

MQLプログラミング言語によって、取引戦略のモジュール設計の概念を実装することができます。この記事では、別々にコンパイルされたファイルモジュールからなるマルチモジュールEAの作成例をご紹介します。

この記事では、簡単な取引ストラテジーを3つのモード（履歴からの記録ティックを使用した『リアルティックに基づいた全てのティック』、『1分足OHLC』、『全ティック』）でテストします。

インジケータコードをEAに転送する理由は様々です。しかし、このアプローチの長所と短所はどのように評価するべきでしょうか？この記事では、インジケータコードをEAに転送する技術をご紹介します。EAの動作スピードを評価するためにいくつかの実験を行いました。

パネルを改善してみましょう(CAppDialog / CWndClientからの継承、背景の色の変更、透明性の追加)

CAppDialogの使用の学習を続けます。ここでは、グラフィックパネルの背景の色、枠線、タイトルを設定する方法を学びます。順を追って、チャート上でアプリケーションウィンドウを移動するときに、アプリケーションウィンドウに透明性を追加する方法を見ていきます。次に、CAppDialogまたはCWndClientから子孫を作成し、コントロールを操作する際の新しい特徴を見ていきます。最後に、新しいプロジェクトを新しい視点から見ていきます。

この記事では、前回の記事で始まった最適化結果を扱うMQLアプリケーションの開発を続けます。今回は、グラフィカルインターフェースを介して、別の基準を指定してパラメーターを最適化した後、最良の結果の表を作成する例をご紹介します。

取引の決定を行う際に、取引の過程で複数の時間枠でチャートを同時に分析する必要があることが多々あります。また、チャート上にはグラフィック分析のオブジェクトがあるため、すべてのチャートに同じオブジェクトを適用するのは不便です。この記事では、チャート上のオブジェクトの複製の自動化をご紹介したいと思います。

本稿では、グラフィカルインターフェイスに最後のテスト結果に基づいた複数銘柄の残高グラフと預金損失率グラフを備えたMQLアプリケーションの例を示します。

この記事では、CAppDialog クラスに基づいてパネルを作成する方法と、パネルにコントロールを追加する方法について詳しく説明します。パネルの構造とオブジェクトの継承を示すスキームを提供します。この記事では、イベントの処理方法、および依存コントロールへの配信方法についても説明します。その他の例では、サイズや背景色などのパネルパラメータを編集する方法を示します。

本稿では、MQL5指標への古典的なアクセスと、代替のMQL4形式のアクセス法を比較します。指標へのMQL4形式のアクセスについては何種類かが考慮されます。MQL5コア内の指標ハンドルも考慮して分析されます。

本稿では、様々な訓練の変形によって得られたディープニューラルネットワークのハイパーパラメータにベイズ最適化を適用する可能性について検討します。様々な訓練の変形における最適なハイパーパラメータを有するDNNの分類の質が比較されます。DNN最適ハイパーパラメータの有効性の深さは、フォワードテストで確認されています。分類の質を向上させるための方向性が特定されています。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

この記事では、Kohonenマップで動作するのテクニックについて説明します。Kohonenマップで困難に直面し、MQL4とMQL5でのプログラミングの基本的なレベルがわかる研究者や経験豊富なプログラマーを対象としています。自己組織化特徴マップ（Kohonenマップ） - サブジェクトリビジッティング

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。

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。

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。

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。

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。

トレーダーにはさまざまな事態が発生します。多くの場合、勝ちトレードは、負けトレードと照らし合わせながら、戦略を再構成することができます。どちらの場合でも、既知のインジケーターとトレードを比較します。この記事では、インジケーターを使ったトレードの比較方法を考察します。

この記事では、カスタム最適化基準R乗の構築について扱います。この基準は、戦略のバランス曲線の品質を推定し、安定した戦略を構築するために使うことができます。今回は、このメトリックのプロパティと品質の推定に使用される、構造と統計的手法について説明します。

本稿では、良く使われる三角裁定取引方法についてお話しします。ここでは、可能な限り主題を分析し、戦略のプラスおよびマイナス側面を考察し、既製のエキスパートアドバイザーコードを開発します。

MetaTrader 5のヘッジ導入は、複数のエキスパートアドバイザーを1つの取引口座で同時に取引する絶好の機会を提供します。1つの戦略が利益を上げ、2番目の戦略が損失を生み出している場合、利益チャートはゼロに近い値を表示するかもしれません。この場合、各取引戦略のバランスチャートとエクイティチャートを別々に作成することが便利です。

ミニマーケットエミュレータは、端末での作業の部分的なエミュレーション用に設計された指標で、市場分析と取引の「手動」戦略をテストするために使用することができるでしょう。

MQL5 はプログラマーに関数の完全セットとオブジェクト指向API を提供します。それらのお陰でプログラマーは MetaTrader 環境内で願うことを行うことができるのです。ただ「ウェブテクノロジー」は今日ひじょに特殊なことをしてなにか違ったもので顧客を驚かせる必要があったり、ただ MT5 「標準ライブラリ」の特定箇所をマスターする十分な時間がないなんらかの状況で救助にきてくれる極端に多才なツールです。今回の例題によりご自身の開発時間管理の仕方と同時にすばらしいテクノロジーカクテルを作成する方法を実用例をご紹介します。

「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。

この記事では、執筆者は遺伝的アルゴリズムを使用した進化計算について紹介しています。例を用いながらアルゴリズムの機能について紹介し、実用的な推奨される用例を提示しています。

さまざまなタイプのダイアグラムの構築がマーケット状況を分析しトレーディングシステムを検証する主要部分です。往々にしてみばえのよいダイアグラムを構築するにはデータのアウトプットをファイルに整理することが必要です。その後 MS Excelなどアプリケーションで使用していくのです。これはあまり便利な方法ではなく、動的にデータを更新する機能を奪います。Google Charts APIは、サーバーに特別な依頼を送るとオンラインでチャートを作成する手段を提供してくれます。本稿では、そのような依頼を作成し、チャートをGoogleサーバーから取得するプロセスを自動化していきます。

この記事は、経験的モード分解メソッド（EMD）に読者が慣れ親しむことが目的です。Hilbert-HUang変換の基礎部分であり、非定常・非線形的プロセスからデータを分析することを意図されています。この記事はこのメソッドの実装について紹介し、また、その特徴や使用例も提示しています。

MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール：ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー

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、Growing neural gas (GNG)と呼ばれるクラスタの適用アルゴリズを実装するムMQL5プログラム開発方法をお見せしていきます。本稿は言語ドキュメンテーションを学習し、一定のプログラミングスキルがあり、神経情報科学分野の基礎知識がある方を対象としています。

時系列予測に対する ENCOG マシン学習へのMetaTrader 5インディケータ使用

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。

本稿は、理論的統計的分布に連携するクラスについて述べた拙著『MQL5 における投擲的可能性』の続編です。われわれには理論的基盤があるので、現実のデータ設定に進み、こ基盤を情報的に利用していきたいと思います。

本稿はテンプレートは使わないが、プログラムスタイルはテンプレートに合ったものを保持する方法について述べていきます。カスタムメソッドを使ってテンプレートを実装することをお伝えします。また、指定のテンプレートを基にしたコード作成用既製のスクリプトを添付しています。

マルチモジュールEAの作成

実際ティックでの取引ストラテジーのテスト

任意のインジケータの計算部分をEAのコードに転送する方法

パネルを改善してみましょう(CAppDialog / CWndClientからの継承、背景の色の変更、透明性の追加)

選択した基準による最適化結果の可視化

1つのツールで複数のチャートを異なる時間枠で同期させる

MetaTrader 5での複数銘柄残高グラフ

任意の複雑さのレベルのグラフィカルなパネルを作成する方法

自己キャッシング指標の速度比較

ディープニューラルネットワーク(その5)DNNハイパーパラメータのベイズ最適化

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

メタトレーダー５のカスタムニュースフィードを作成する

制御された最適化: シミュレーティットアニーリング

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

サポートラインおよびレジスタンスラインの自動構築

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 III

チャネルブレイクアウトパターン

エントリを指標によって分類する技術を用いた新たな取引戦略の作成

トレードDiNapoliレベル

自己組織化特徴マップ(Kohonenマップ) - サブジェクトリビジッティング

有望なシグナルの自動選択

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

モメンタムピンボールトレーディング戦略

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

カルマンフィルタを用いた価格方向予測

インジケーターへのエントリの解決

戦略バランス曲線の品質評価としての R 乗

三角裁定

銘柄とEAのORDER_MAGICによるバランス/エクイティチャートの分析

ミニマーケットエミュレータまたは手動ストラテジーテスター

有用なテクノロジーカクテルでYour MQL5 顧客を驚嘆させる！

マシンラーニング：サポートベクターマシンをトレーディングで利用する方法

遺伝的アルゴリズム - とても簡単です！

Google Chart APIからチャートを構築するためのライブラリ

経験的モード分解メソッドのイントロダクション

MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール：ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー

Growing Neural Gas: MQL5への実装

時系列予測に対する ENCOG マシン学習へのMetaTrader 5インディケータ使用

トレーダーの作業における統計的分布の役割

C plus plus テンプレートの代用としての疑似テンプレート使用