Algorithmic Trading Articles for エキスパート

メタトレーダー5の3つの検証モードの違いは何でしょうか、また、特に何が求められているのでしょうか？複数手段で同時にトレードを行うEAの検証は、どのように行われるのでしょうか？検証中は、いつどのようにしてインディケータの値が計算され、イベントはどのように処理されるのでしょうか？「始値オンリー」モードの検証中に、異なる金融商品のバーを同期させるにはどうしたらいいでしょうか？本稿ではこれらをはじめとする、多くの質問に答えてみます。

本稿は MQL5 でのマルチモード売買ロボットプログラミングの考えかたについて説明します。モードはすべてオブジェクト指向アプローチにより実装されます。どちらのモードクラス階層のインスタンスおよび検証用クラスも提供されます。売買ロボットのマルチモードプログラミングは MQL5 で書かれた EA の処理モードすべての特殊性を考慮するようになっています。関数および列挙はモード特定のために作成されています。

本稿では、最新のMQL5ウィザードで利用できる新しい特徴について述べます。シグナルのアーキテクチャが変更され、さまざまなマーケットパターンにもどつくトレーディングロボットを作成することができるようになっています。本稿に含まれる例では、エキスパートアドバイザのインタラクティブな作成手順を説明しています。

AutoElliottWaveMaker - Elliott Wavesの半自動分析のためのMetaTrader 5ツール

本稿は AutoElliottWaveMakerのレビューを行います。 - 手動と自動の組合せの波形ラベリングを表す MetaTrader 5 におけるElliott Wave分析に対する初めての開発です wave labeling. 波形分析ツールは包括的に MQL5 で書かれており、外部 dll ライブラリはインクルードしていません。これは MQL5で洗練されたおもしろいプログラムが開発できる（するべきである）というもうひとつの証明です。

これまでセキュリティ問題には多大な注意を払って MetaTrader 5 トレーディングアプリケーションの販売に関するサービスを導入してきました。関連するリスクを最小限に抑え、みなさんがもっと大切な課題；最適な売買ロボットを検索すること、に集中できるようにしてきました。

この記事では、ストラテジーの取引エンジンのアルゴリズムを分析していきます。シリーズの3番目の部分は、このアプローチを使用して、特定の取引ストラテジーを開発する方法の詳細な分析があります。特別な注意が補助アルゴリズムに必要です - EAは、従来のインデクサーを使用して、システムとデータへのアクセスをログに記録します（Close[1]、Open[0]など）

MetaTrader 5 でRSS フィードを表示するためのインタラクティブアプリケーション構築

本稿では RSS フィードを表示するためのアプリケーションを作成する機能を見ていきます。本稿は MetaTrader 5 用のインタラクティブプログラム作成に標準ライブラリの特徴を利用する方法を示します。

この記事は、ブルパワー、ベアパワー、移動平均インジケータ (EMA-指数平均)に基づいたエルダーレイトレーディングシステムを扱います。このシステムは、アレキサンダーエルダーの著書"Trading for a Living"に記述されています。

MetaTrader5でDirectXを使用して3Dグラフィックスを作成する方法

3D グラフィックスは、隠れたパターンの視覚化を可能にし、膨大な量のデータを分析するための優れた手段です。今回のタスクは MQL5 で直接解決できますが、DireсtX 関数は 3 次元オブジェクトの作成が可能です。したがって、MetaTrader5で3Dゲームをすることも、複雑なプログラムを作成することさえ可能です。シンプルな 3 次元図形を描画して、3D グラフィックスをしましょう。

MQL5クックブック:カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略ストレステストe

この記事では、カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略のストレステストへのアプローチを検討します。このため、カスタムシンボルクラスを作成します。このクラスは、サードパーティのソースからティックデータを受信するため、シンボルプロパティを変更するために使用します。タスクの結果に基づいて、トレード条件を変更するためのオプションを検討し、その下でトレード戦略をテストします。

本稿は、以前の最適化管理用のグラフィカルインターフェイスの作成に関する記事の続きです。本稿では、アドオンのロジックについて検討しています。MetaTrader 5ターミナルのラッパーが作成され、アドオンをC#を介した管理プロセスとして実行できるようにします。また、構成ファイルとセットアップファイルを使用した操作についても検討します。アプリケーションのロジックは2つの部分に分かれています。最初の部分では特定のキーを押した後に呼び出されるメソッドを記述し、2番目の部分では最適化の起動と管理を扱います。

この記事では、MetaTrader ターミナルの拡張機能を作成するプロセスについて説明します。このソリューションは、他のターミナルで最適化を実行する際、最適化プロセスを自動化するのに役立ちます。このトピックに関する記事をいくつか書きます。拡張機能は C# 言語とデザインパターンを使用して開発されました。優先プログラミング言語の機能です。

相場調査と相場分析には、複数の異なるアプローチがあります。主なものには、テクニカルとファンダメンタルがあります。テクニカル分析では、トレーダーは、価格、ボリュームなど、相場に関連する数値データとパラメータを収集、処理、分析します。ファンダメンタルズでは、トレーダーは相場に直接的または間接的に影響を与えるイベントやニュースを分析します。この記事では、価格速度測定方法を扱い、その方法に基づいてトレード戦略を研究します。

本稿では、Visual Studioを使用してグラフィカルウィンドウを作成してからエキスパートアドバイザーのMQLコードに統合する簡単で迅速な方法を紹介します。専門家ではないユーザを対象としており、C#および.NETテクノロジに関する知識は必要ありません。

自己学習を行うEAを作成するためのReinforcement learningの適用。前回の記事では、Random Decision Forestアルゴリズムを学び、Reinforcement learning（強化学習）に基づく簡単な自己学習EAを作成しました。このアプローチの主な利点は、取引アルゴリズムを書くことの単純さと『学習」の高速性でした。強化学習（以下、単にRL）は、どのEAにも簡単に組み込むことができ、最適化のスピードを上げられます。

この記事は、前回のピボット・パターン：『ダブルトップ・ダブルボトム』パターンのテストの論理的な続編になります。ここでもう一つのよく知られている『ヘッドアンドショルダー』の反転パターンを検討し、2つのパターンの取引パフォーマンスを比較し、2つのパターンの取引を1つの取引システムに組み合わせてみたいと思います。

EAの元のコードを変更することなく、テイクプロフィットの代わりにリミットオーダーを使用する

テイクプロフィットによる決済ではなく、リミットオーダーを使用した決済方法は、フォーラムでも長い間議論の対象でした。このアプローチの利点は一体何であり、どのようにしてトレードで実現できるでしょうか。この記事では、このトピックのビジョンを提供します。

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。

トレーディングロボットの効率は、そのパラメータの正しい選択 (最適化) に依存します。ただし、ある特定の時間間隔で最適と見なされるパラメータは、別の期間でもその有効性を保持することはできません。その上、EA がテストの期間で利益を出したとしてもリアルでは損失になることもあります。継続的な最適化における問題はこれらを背景としています。ルーチンワークに直面するとき、人は自動化する方法を模索しようとします。この記事では、この問題を解決するための非標準的なアプローチを提案します。

トレード戦略には多くのものがあります。トレードのために、ある戦略はトレンドを探し、またある戦略はレンジ価格変動の範囲を定義します。この2つのアプローチを組み合わせて収益性を高めることは可能でしょうか。

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。

ディープニューラルネットワーク(その4)ニューラルネットワーク分類器のアンサンブル: バギング

本稿では、バギング構造を持つニューラルネットワークのアンサンブルを構築および訓練する方法について説明します。また、アンサンブルを構成する個々のニューラルネットワーク分類器の超パラメータ最適化の特性も特定されます。このシリーズの前の記事で得られた最適化ニューラルネットワークの品質は、作成されたニューラルネットワークのアンサンブルの品質と比較されます。アンサンブルの分類の質をさらに向上させる可能性が考慮されます。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

メタトレーダー5における検証の原則

オブジェクト指向アプローチによる EA モードのプログラミング

MQL5ウィザード：新バージョン

AutoElliottWaveMaker - Elliott Wavesの半自動分析のためのMetaTrader 5ツール

MQL5 マーケットプロダクツ購入はどの程度安全か?

ユニバーサルEA：カスタムストラテジーと補助トレードクラス(その3)

MetaTrader 5 でRSS フィードを表示するためのインタラクティブアプリケーション構築

エルダーレイ (ブルパワーとベアパワー)

MetaTrader5でDirectXを使用して3Dグラフィックスを作成する方法

MQL5クックブック:カスタムシンボルを使用したトレーディング戦略ストレステストe

最適化管理(パートII): キーオブジェクトとアドオンロジックの作成

最適化管理 (パート I): GUI の作成

価格速度測定方法

Net FrameworkとC#に基づくエキスパートアドバイザーと指標のためのグラフィカルインターフェイスの開発

強化学習におけるモンテカルロ法の応用

ピボット・パターン：『ヘッドアンドショルダー』パターンのテスト

EAの元のコードを変更することなく、テイクプロフィットの代わりにリミットオーダーを使用する

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

考えられる.EAをリアルタイムで最適化するためのインジケータの使用法

1. テストメソッド1トレンドとレンジ戦略の組み合わせ

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#)

ディープニューラルネットワーク(その4)ニューラルネットワーク分類器のアンサンブル: バギング

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)

適応型相場の実用的評価法

マルチモジュールEAの作成

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

選択した基準による最適化結果の可視化

MetaTrader 5での複数銘柄残高グラフ

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

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

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

有用なテクノロジーカクテルでYour MQL5 顧客を驚嘆させる！

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