ページ 20 — 例に関するアルゴリズム取引の記事

トレーディングの実践において、トレーダーはしばしば、トレンドの傾向の逆転のポイントを探します。なぜなら、トレンドが生まれたときに、その価格が最も大きな変動の可能性を秘めているからです。そのため、技術分析の実践において、様々な反転パターンが考慮されます。最も有名で頻繁に使用されるパターンの1つはダブルトップ・ダブルボトムです。この記事では、パターンの自動検出の例を提案し、またその履歴データに対する収益性をテストします。

トレーディングロボットの主な利点は、リモートの VPS サーバー上で24時間動作できることです。しかし、時にはサーバーに直接アクセスすることができず、タスクに介入する必要があります。 EAをリモートで管理することは可能でしょうか。この記事では、外部コマンドを使用してEAを制御するオプションの1つを提案します。

MetaTrader 5プラットフォームでは、マルチマーケットだけでなく、さまざまなポジション計算システムの使用も可能です。このような機能は、取引アイデアの実装と形式化のためのツールを大幅に拡大します。この記事では、ポジションが独立してカウントされたとき（『ヘッジ』）のポジションのプロパティの処理と考慮の方法について説明します。派生クラスの提案と、ヘッジポジションのプロパティの処理と取得の例を提示します。

データ配列間の相関を解析するためのCGraphicに基づくPairPlot グラフ (時系列)

テクニカル分析に複数の時系列を比較することは、適切なツールを必要としますが一般的なタスクです。この記事では、グラフィカル解析のツールを開発し、2つ以上の時系列間の相関関係を検出します。

デルタインジケータの例によるボリュームコントロールを特徴とする株式インジケータの開発

この記事では、CopyTicks() および CopyTicksRange() 関数を使用して、実際のボリュームに基づいた株価インジケータを開発するアルゴリズムを扱います。このようなインジケータの開発については、リアルタイムでの操作とストラテジーテスターにおける細かい側面も説明されています。

MQLベースのエキスパートアドバイザとデータベースの統合 (SQL server、.NET、および C#)

この記事では、MQL5 ベースのEAに対して Microsoft SQL server データベースサーバーを使用する方法について説明します。 DLL からの関数のインポートが使用します。 DLL は、Microsoft .NET プラットフォームと C# 言語を使用して作成します。この記事で使用するメソッドは、マイナーな調整があり、MQL4で書かれているEAに適しています。

トレーディングアルゴリズムを開発するとき、しばしばある問題に遭遇します。その一つが、トレンド/レンジの始まりと終点を決定する方法です。この記事では、さまざまな種類のシグナルを結合するユニバーサルインジケータを作成します。今回はEAのトレードシグナルを取得するプロセスをできるだけ簡素化します。 1つのインジケータを組み合わせた例を挙げます。

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。

バギングを使用するランダムフォレスト（RF）は最も強力な機械学習方法の1つですが、グラジエントブースティングには若干劣ります。本稿では、市場との相互作用から得られた経験に基づいて意思決定を行う自己学習型取引システムの開発を試みます。

これは手動取引のためのマルチシンボルシグナルエキスパートアドバイザーの作成に関する記事の第2部です。私たちはすでにグラフィカルインターフェースを作成しました。この記事では、インターフェースとプログラムの機能を融合させる方法について説明します。

多くのトレーダーが依然として手作業を好むという事実にもかかわらず、ここではルーティンで行う作業の自動化を完全に避けることはできないでしょう。この記事では、手動取引のためのマルチシンボルシグナルエキスパートアドバイザーの作成例を示します。

トレードシグナルサービスは、飛躍的に発展しています。シグナルプロバイダーに自分の資金を任せつつも、デポジットを失うリスクは最小限にしたいものです。このトレードシグナルについて理解するにはどうればいいのでしょうか？また利益を得ることができるシグナルを見つけるにはどうしたらいいのでしょうか？この記事では、チャート上でトレードシグナルを視覚的に分析する為のツールを作成する方法をご紹介します。

この記事で提案するトレーディングシステムは、株価を分析するための数学的ツールです。ディジタルフィルタリングと離散時系列のスペクトル推定を適用します。戦略の理論的側面について説明し、テストEAを作成します。

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、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。

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。

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、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 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。

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。

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。

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。

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。

スタンダードライブラリーのクラスとグーグルチャートAPIを用いて情報ボードを生成する

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。

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。

ピボット・パターン：『ダブルトップ・ダブルボトム』パターンのテスト

EAのリモートコントロールの方法

MQL5レシピ - オープンヘッジポジションのプロパティを取得しましょう

データ配列間の相関を解析するためのCGraphicに基づくPairPlot グラフ (時系列)

デルタインジケータの例によるボリュームコントロールを特徴とする株式インジケータの開発

MQLベースのエキスパートアドバイザとデータベースの統合 (SQL server、.NET、および C#)

同時に2方向で機能するためのユニバーサル RSI インジケータ

トレード履歴のカスタム表示とレポート図の作成

強化学習におけるランダム決定フォレスト

グラフィカルインターフェイスを備えたエキスパートアドバイザ : 機能の設定(第2部)

グラフィカルインタフェ-スを備えたエキスパ-トアドバイザ:パネルの作成(第1部)

チャート上で選択したシグナルの取引を分析する方法

適応型相場の実用的評価法

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

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

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

チャネルブレイクアウトパターン

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

モメンタムピンボールトレーディング戦略

有用なテクノロジーカクテルでYour MQL5 顧客を驚嘆させる！

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

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

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

かぎ足チャート用インジケーター

MQL5 クックブック：MetaTrader 5トレードイベントへの音声通知

MQL5 クックブック：オーバーフィットの影響低減とクオート不足への対処

自作 DLL の排除

MQL5でのWinInet利用パート2：POSTリクエストとファイル

MetaTrader 5での並列計算

スタンダードライブラリーのクラスとグーグルチャートAPIを用いて情報ボードを生成する

MQL5 クックブック：BookEvent の処理