購入前に売買ロボットを検証する方法
購入前に売買ロボットを検証する方法
MQL5 マーケットで売買ロボットを買うことは似たような選択肢をしのぐ明らかなメリットがあります。提供される自動化されたシステムを MetaTrader 5 ターミナルで直接徹底的に検証することができるのです。購入前にシステムを完全に把握するため、内蔵ストラテジーテスタで Expert Advisor を不都合なモードで注意して実行することができる／する必要があるのです。
MQL5 ウィザード：リスクおよび資金管理モジュール作成方法
MQL5 ウィザード：リスクおよび資金管理モジュール作成方法
MQL5ウィザードのトレーディング戦略ジェネレータはトレーディングの考え方を検証することをひじょうに簡素化します。本稿では独自のリスクおよび資金管理モジュールの作成と、MQL5 ウィザードでそれを有効にする方法について述べました。例として、資金管理アルゴリズムを取り上げました。そこではトレードボリュームが前回ディールの結果を基に決定されます。またMQL5 ウィザード用に作成されるクラスのストラクチャおよび記述フォーマットについても述べます。
MQL5ウィザード：プログラミングしないExpert Advisorsの作成
MQL5ウィザード：プログラミングしないExpert Advisorsの作成
プログラミングで時間を無駄にせずトレーディング戦略を試してみたいと思いませんか？MQL5ウィザードではただトレーディングシグナルを選び、トレーリングポジションと資金管理のモジュールに追加するだけです。 - それで仕事は終わりです！独自のモジュール実装または、Jobsサービスから注文します。 - そうして新しいモジュールを既存のモジュールと融合させるのです。
Market Product向けの優れた記述方法
Market Product向けの優れた記述方法
MQL5「マーケット」には数多くのプロダクツが販売されていますが、その説明にはいま一つ物足りないということがあります。テキストの多くは明らかに改善が必要です。一般トレーダーが理解できないようなものだからです。本稿はみなさんのプロダクトを有利な位置に置くことに役立つことでしょう。販売しているものが何であるか的確に顧客に示す、注意を引く説明を書くための提案を活用ください。
MQL5の料理本 - 移動チャネルのプログラミング
MQL5の料理本 - 移動チャネルのプログラミング
本稿では、等間隔チャネルシステムのプログラミング法について取り扱っています。等間隔チャネル構築の細部まで本稿で紹介します。チャネル分類について説明したのち、移動チャネルのプログラミング法について提案します。コード実行にはオブジェクト指向型プログラムを使用しています。
「EA 階層」を用いたMQL5 Expert Advisors の簡単作成
「EA 階層」を用いたMQL5 Expert Advisors の簡単作成
「EA 階層」は最初のドラッグアンドドロップ MetaTrader MQL5 Expert Advisor ビルダーです。使用法がひじょうに簡単なグラフィックユーザーインターフェースを用いて複雑な MQL5 を作成することが可能です。「EA 階層」ではボックスをつなぐことによってExpert Advisors を作成します。ボックスには MQL5 関数、テクニカルインディケータ、カスタムインディケータ、値などが入っています。『ボックス階層』を利用して「EA 階層」は Expert Advisor の MQL5 コードを作成します。
MQL5ウィザード：新バージョン
MQL5ウィザード：新バージョン
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。
ジグザグおよび ATR例によるクラスとしてのインディケータ実装
ジグザグおよび ATR例によるクラスとしてのインディケータ実装
インディケータを計算する最適な方法についての議論は尽きるところがありません。どこでインディケータ値を計算すべきでしょうか？インディケータ自体でしょうか、またはそのインディケータを使う Expert Advisor に全ロジックを埋め込むのがよいのでしょうか？本稿では、カスタムインディケータ iCustom のソースコードをExpert Advisor のコードに直接、または計算最適化スクリプトに移動し、そして prev_calculated 値をモデル化するバリアントの一つについて述べていきます。
DIY マルチスレッド非同期 MQL5 WebRequest
DIY マルチスレッド非同期 MQL5 WebRequest
この記事では、MQL5 での HTTPリクエストの処理効率を高めることができるライブラリについて説明します。 非ブロッキングモードでの WebRequest の実行は、補助チャートとEAを使用してカスタムイベントを交換し、共有リソースを読み取る追加のスレッドで実装されます。 ソースコードも同様に適用されます。
トレードにおけるOLAPの適用(パート3):トレード戦略の開発の相場分析
トレードにおけるOLAPの適用(パート3):トレード戦略の開発の相場分析
この記事では、トレードに適用される OLAP テクノロジを引き続き取り扱います。 最初の 2 つの記事で紹介した機能を拡張します。 今回は、クオートの運用分析について検討します。シェイプセレクタ 集計されたヒストリーデータに基づいて、トレード戦略に関する仮説を打ち出し、テストします。 この記事では、バーパターンとアダプティブトレードを研究するためのEAを紹介します。
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第19部): ライブラリメッセージのクラス
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第19部): ライブラリメッセージのクラス
本稿では、テキストメッセージを表示するクラスについて検討します。現在、異なるテキストメッセージが多数あるので、ロシア語または英語のメッセージを他の言語に保存、表示、翻訳する方法を再調整するときが来ました。さらに、新しい言語をライブラリに追加して言語をすばやく切り替える便利な方法を導入するのが望ましいでしょう。
個別のモジュールを使用したEAの構築
個別のモジュールを使用したEAの構築
EAやスクリプトのインジケータを開発する際、開発者はトレーディング戦略と直接関係のないさまざまなコードを作成する必要があります。 この記事では、トレーリング、フィルタリング、スケジュールコードなど、既存のブロックを使用してEAを作成する方法を検討します。 このプログラミングアプローチの利点を見てみましょう。
14,000自動売買ロボットがMetaTraderマーケットに
14,000自動売買ロボットがMetaTraderマーケットに
最大級のアルゴリズム取引既成アプリストアでは13,970件の製品があります。これには4,800件のロボット、6,500件の指標、2,400件のユーティリティその他のソルーションが含まれます。半分以上のアプリケーション (6,000) はレンタルもできます。全製品の4分の1(3,800)は無料でダウンロードできます。
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第18部): 口座オブジェクトとその他のライブラリオブジェクトの相互作用
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第18部): 口座オブジェクトとその他のライブラリオブジェクトの相互作用
本稿では、口座オブジェクトの作業をすべてのライブラリオブジェクトの新しい基本オブジェクトに配置します。また、CBaseObj基本オブジェクトを改善し、追跡パラメータの設定とライブラリオブジェクトイベント受信をテストします。
古典的な隠れたダイバージェンスを解釈する新しいアプローチ第2部
古典的な隠れたダイバージェンスを解釈する新しいアプローチ第2部
本稿では、さまざまな指標のレギュラーダイバージェンスと効率性について批判的に検討します。さらに、分析の精度を高めるためのフィルタリングオプションと、非標準ソリューション機能の説明が含まれています。 その結果、技術的なタスクを解決するための新しいツールを作成します。
MetaTrader5でカスタム MOEX シンボルを作成およびテストする方法
MetaTrader5でカスタム MOEX シンボルを作成およびテストする方法
この記事では、MQL5 言語を使用したカスタム交換シンボルの作成について説明します。 特に、人気の Finam ウェブサイトからの為替相場を使用します。 この記事で考えられるもう1つのオプションは、カスタムシンボルの作成に使用するテキストファイルを任意の形式で動作させる方法です。 これにより、任意の財務銘柄とデータソースを操作できるようになります。 カスタムシンボルを作成した後、MetaTrader5 ストラテジーテスターのすべての関数を使用して、交換ツールのトレードアルゴリズムをテストすることができます。
クロスプラットフォームグリッドEAの開発(パートIII):マーチンゲールによる補正ベースのグリッド
クロスプラットフォームグリッドEAの開発(パートIII):マーチンゲールによる補正ベースのグリッド
この記事では、可能な限り最高のグリッドベースのEAの開発に取り組みます。 いつものように、MetaTrader4とMetaTrader5の両方で動作することができるクロスプラットフォームEAになります。 当初このEAは、長期間にわたって利益を上げることができませんでしたが、それ以外は良好でした。 2番目となるこのEAは、数年以上にわたって動作する可能性があります。 しかし、残念ながら、最大ドローダウンが50%未満で、年間利益の50%以上の条件は得ることができませんでした。
ローソク足分析技術の研究(第3部): パターン操作のライブラリ
ローソク足分析技術の研究(第3部): パターン操作のライブラリ
本稿の目的は、カスタムツールを作成して、前述のパターンに関する一連の情報全体を受信して使用できるようにすることです。ユーザが独自の指標、取引パネル、エキスパートアドバイザーなどで使用できるパターン関連関数のライブラリが作成されます。
トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化
トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化
この記事では、OLAP技術を使用して口座ヒストリーとトレードレポートの処理に設計されたMQLプログラム用のインタラクティブなグラフィカルインタフェースの作成について考察します。 視覚的な結果を得るために、最大化可能でスケーラブルなウィンドウ、ラバーコントロールの適応レイアウト、および図を表示するための新しいコントロールを使用します。 ビジュアライゼーション関数を提供するために、座標軸に沿った変数の選択と、集計関数、ダイアグラムタイプ、並べ替えオプションの選択を含むGUIを実装します。
クロスプラットフォームグラインドEAの開発
クロスプラットフォームグラインドEAの開発
この記事では、MetaTrader4 と MetaTrader5 の両方で稼働する Expert Advisor (EA) の作成方法を扱います。 そのために、グリッドオーダーを構築するEAを開発していきます。 グラインダーズ(グリッドトレード)は、現在の価格の上に複数の指値オーダーを配置し、同時に現在の価格の下にリミットオーダーを同じ数オーダーするEAです。
CSSセレクタを使用した HTML ページからの構造化データの抽出
CSSセレクタを使用した HTML ページからの構造化データの抽出
この記事では、CSS セレクタに基づいて HTML ドキュメントからデータを分析および変換するための汎用的な方法について説明します。 トレードレポート、テスターレポート、お気に入りの経済カレンダー、パブリックシグナル、アカウント監視、その他のオンラインクオートソースは MQL から直接利用可能になります。
MetaTrader5 と Python インテグレーション: データの受信と送信
MetaTrader5 と Python インテグレーション: データの受信と送信
包括的なデータ処理には広範なツールが必要であり、多くの場合、1つのアプリケーションのサンドボックスの範疇を超えています。 専門のプログラミング言語は、データ、統計、機械学習の処理と分析に使用されます。 データ処理の主要なプログラミング言語の1つは Python です。 この記事では、ソケットを使用して MetaTrader5 と Python を接続する方法、およびターミナル API を介してクオートを受け取る方法について説明します。
アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの活用 パート II. 最適化と予測
アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの活用 パート II. 最適化と予測
Kohonen ネットワークを扱うために設計されたユニバーサルツールに基づいて、最適なEAパラメータを分析して選択するシステムを構築し、時系列の予測を検討します。 第 I 部では、必要なアルゴリズムを追加して、一般に公開されているニューラルネットワーククラスを修正し、改善しました。 今回はこれを実践に応用しましょう。
ジグザグの力(第二部)データの受け取り、処理、表示の例
ジグザグの力(第二部)データの受け取り、処理、表示の例
本稿の最初の部分では、変更されたジグザグ指標と、そのタイプの指標のデータを受け取るためのクラスについて説明しました。ここでは、これらのツールに基づいて指標を開発する方法を示し、ジグザグ指標によって形成されたシグナルに従って取引を行うことを特徴とするテスト用のEAを作成します。さらに、本稿ではグラフィカルユーザインタフェースを開発するためのEasyAndFastライブラリの新しいバージョンを紹介します。
長期取引戦略の基盤としてのマルチンゲール
長期取引戦略の基盤としてのマルチンゲール
本稿では、マルチンゲールシステムについて詳細に検討します。このシステムを取引に適用できるかどうか、またリスクを最小限に抑えるための使用方法が検討されます。この単純なシステムの主な欠点は、預金全体を失う可能性があることです。マルチンゲール技術を使って取引することを決定した場合、この事実は考慮に入れられなければなりません。
トレンドとフラットの戦略を個別に最適化する
トレンドとフラットの戦略を個別に最適化する
この記事では、さまざまな市場条件に対して個別に最適化する方法について説明しています。個別最適化とは、上昇トレンドと下降トレンドを別々に最適化して取引システムの最適なパラメータを決定することです。誤ったシグナルの影響を減らして収益性を向上させるために、システムは柔軟に作られています。つまり、市場の動きは常に変化を伴う為、システムには特定の設定や入力データのセットがあります。
強化学習におけるモンテカルロ法の応用
強化学習におけるモンテカルロ法の応用
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。
ジグザグの力(第一部)指標基本クラスの開発
ジグザグの力(第一部)指標基本クラスの開発
多くの研究者は、価格行動の決定に十分な注意を払っていません。同時に、機械学習やニューラルネットワークなどの複雑な方法が使用されます。その場合に生じる最も重要な質問は、特定のモデルを訓練するためにどのデータを供するべきかということです。
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
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
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。
OpenCL を使用したローソク足パターンのテスト
OpenCL を使用したローソク足パターンのテスト
この記事では、OpenCL ローソク足パターンテスターを "1 分 OHLC " モードで実装するアルゴリズムについて説明します。 また、高速かつ低速の最適化モードで起動したビルトインストラテジーテスターとの速度を比較します。
リバーシング: 最大ドローダウンの削減と他の相場のテスト
リバーシング: 最大ドローダウンの削減と他の相場のテスト
この記事では、リバーシング（反転）技術について扱います。 以前に考慮されたツールの許容レベルまで最大残高ドローダウンを削減します。 利益を減少させるかどうかを確認します。 また、株式、コモディティ、インデックス、ETF、農業相場など、他の相場でのリバース方式の実行方法も確認します。 注意として、この記事には多くの画像が含まれています!