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。 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。 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。 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。 この記事は、様々なチャートオプションや追加関数を持つかぎ足チャート用インジケーターを紹介します。また、インジケーターのチャート化原則やMQL5実装の特徴なども紹介されています。トレーディングにおける実装の人気なものは、トレンド線から押しのけ、断続的に「肩」をあげ、「腰」を下げるYin/Yang交換戦略です。 本稿では Expert Advisor のファイルに音声ファイルをインクルードすること、それによりトレードイベントに音声通知を追加するなどの問題を考察します。事実、ファイルのインクルードが意味するところは Expert Advisor内に音声ファイルを入れるということです。よってコンパイルされた Expert Advisor (*.ex5) バージョンを他のユーザーに提供する際、音声ファイルは提供せずそれがどこの保存されるか説明する必要があるのです。 どのようなトレーディング戦略を使っていようと、将来の収益を確保するためどのパラメータを選択すべきかという疑問は常にあるものです。本稿は同時に複数のシンボルパラメータを最適化する機能を備えたExpert Advisor 例を提供します。この方法はパラメータのオーバーフィットによる影響を軽減し、1個のシンボルからのデータが調査に十分でない場合に対処するものです。 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。 本稿は James Hyerczyk著 "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems" から得たいくらかの考え方を基にインディケータやExpert Advisor形式でトレードの自動化可能性調査と分析を目的とします。完全にとは言わず、ここではモデル、すなわちギャン理論の最初の部分だけを対象とします。 たとえファンダメンタル分析支持者であったとしても、すべてのトレーダーは、特定の統計的な計算を使用し作業を行います。この記事は、統計の基礎、基礎的な要素を紹介し、意思決定における統計の重要性を示します。 応用統計学の主な問題は受け入れる統計仮説の問題ですそれはながらく解決不可能と考えられていました。しかし、固有座標法の登場により状況は一変しました。それはシグナルの構造学にとってすぐれた力強いツールであり、近代的な応用統計学手法を用いることで、可能なこと以上のものを見極めることができるようになります。本稿はこの手法の実践的使用に着目し、MQL5によるプログラムの説明をします。また Hilhorst と Schehrによって紹介される分布例を交えて関数同定の問題も取り上げます。 MQL5 言語機能がタスク遂行に十分でなければMQL5 プログラマーは別のツールを使用する必要があります。別のプログラム言語によって仲介DLL を作成する必要があります。MQL5 にはさまざまなデータタイプを表示し、それを API に転送する機能がありますが、残念ながら MQL5 は受け付けられたポインタからデータを抽出することに関する問題を解決することはできません。本稿ではすべての "i" にドットを打ち、複雑なデータタイプを交換し、それと連携するメカニズムを示していきます。 本稿では HTTP リクエストとサーバーとの情報交換を利用したインターネットとの連携原理の調査を続行します。そしてCMqlNet クラスの新しい関数、フォームからの情報送信方法、 POST リクエストを利用したファイル送信、Cookies を使用してログインしたウェブサイト上での承認について述べます。 本稿は HTTP リクエストを介することでインターネットに連携する原理、および仲介サーバーを用いた端末間でのデータ交換について述べます。MQL5 環境でインターネットリソースと連携するためのMqlNet ライブラリクラスについて述べます。異なる仲介会社からの価格をモニターし、ターミナルを終了 することなく他のトレーダーとメッセージ交換をし、インターネットで情報検索をする。これらは例に過ぎませんが、本稿で検討します。 市場サイクルの確率密度関数（PDF）がガウス性では残らず、むしろ正弦波のPDGとして維持され、大半のインジケーターがその市場サイクルPDFがガウス性であると想定しています。その解決策は、フィッシャートランスフォームを使用することです。フィッシャートランスフォームは、いかなる波形のPDFをガウス性に変換します。この記事は、フィッシャートランスフォームの裏にある数学と、対するフィッシャートランスフォーム、トレーディングへの適用例を紹介します。反対のフィッシャートランスフォームに基づく所有のトレーディングシグナルモジュールが紹介され、評価されます。 本稿ではさまざまな時系列特性を予めすばやく判断するために設計されるクラスを紹介します。これを行うにあたり、統計的パラメータと自己相関関数を決め、時系列のスペクトル推定を実行し、ヒストグラムを作成します。 人類の歴史において時間は高価値であり、われわれはそれを無駄に費やさないよう努力しています。本稿では、マルチ コア プロセッサのコンピュータをご使用の場合、お手元のExpert Advisor の動作スピードを上げる方法について述べていきます。また、提案のメソッド実装には MQL5以外の言語知識は必要とされません。 Rで実装されている基本的な統計分布を操作するための関数を紹介します。コーシー、ワイブル、正規、対数正規、ロジスティック、指数、均一、ガンマ分布、カイ 2 乗、中央と非心 beta スチューデントの t 分布、F 分布フィッシャーの離散二項および否定的な二項分布、幾何学、幾何とポアソン分布。これらのモデルに実際の分布の適合性の程度を評価できるように、分布の理論的モーメントを計算する関数があります。 MQL5 プログラミング言語は主に自動取引システムと複雑な技術的解析の道具の創造をターゲットとしている。. しかしこのことを別として、これはマーケットの状況の追跡に対する興味深いシステムの創造も可能にし、トレーダーとの相互のつながりを与える。この記事ではMQL5の標準ライブラリーの要素とこのような目的に到達するための実例を示すことにする。またチャート作成のためのグーグルチャートAPIの使用についても例を示す。 自動化されたトレーディングシステムのプログラムコードではユーザーとテクニカルインディケータの呼び出しはほとんどスペースを取りません。たいてい数行のコード行ですむ簡単なものです。ただこの数行のコードがExpert Advisorの検証に必要な時間の多くを費やす、ということはよくあることです。インディケータ内でデータ計算に関連することはすべて、一見したよりもずっと綿密に配慮される必要があります。本稿ではこの件に関して詳しく述べていきます。 本稿では BookEvent－マーケットデプスイベントの深さとその処理原則について考察します。「マーケットデプス」を処理するMQL プログラムが例となります。それはオブジェクト指向のアプローチで書かれています。処理結果はパネルとして、またマーケットデプスのレベルとして画面に表示されます。 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。
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