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。 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。 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」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。 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。 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。 メタトレーダーのプロダクトは、mql5.com のウェブサイト上またはMetaTrader4,MetaTrader5から直接買うことができます。 希望のお支払い方法を選択して、トレーディングスタイルに合ったプロダクトをお選びいただき、アクティベートしてください。 本稿パート1でご紹介した PHP ベースの Twitter の考え方を形にしましょう。の異なるパーツを SDSS 組み立てるのです。システムアーキテクチャのクライアント側において、HTTP を介してトレードシグナルを送信するために新しいMQL5 WebRequest() 関数に頼ります。 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。 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。 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。 この記事では、季節的特徴の拡張である自己相関ヒートマップと散布図を紹介します。 この記事の目的は、"マーケットメモリ"が季節的な性質を持ち、任意のオーダーの増分の最大相関によって表現されることを示すものです。 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。 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。 このシリーズのこれまでの記事では、多かれ少なかれ収益性の高いグリッドEAを作成するためのさまざまな方法を試しました。 今回は多様化を通じてEAの収益性を高めます。 究極の目標は、最大20% 以下のドローダウンで年間100%の利益を達成することです。 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。 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。 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。 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。 この記事では、レンジ内のトレンド方向のトレードのグリッドEAを開発します。 したがって、このEAは主に外国為替相場や商品相場に適しています。 今回のテストによると、グリッド戦略は2018年から利益を出しました。 しかし、2014-2018年の期間は残念な結果となりました。 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。 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。 この記事では、多次元データ(OLAP)のオンライン分析のフレームワークを作成する方法、およびMQLで実装する方法、およびトレード口座ヒストリー処理の例を使用してMetaTrader環境でそのような分析を適用する方法について説明します。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 本稿では、MetaTrader5 で Kohonen マップを使用します。 改善および拡張されたクラスは、アプリケーションタスクを解決するためのツールになります。 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。 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。 これは、リバーシングトレード戦略のシリーズの最新の記事です。 ここでは、以前の記事で不安定なテスト結果を引き起こした問題を解決します。 また、リバーシング戦略を使用して、任意の相場で裁量トレードの独自のアルゴリズムを開発し、それをテストします。 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! 本稿では、最適な最適化パスを選択するためのアプリケーションの開発について、いくつかのオプションを使用して説明します。 このアプリケーションは、様々な要因によって最適化結果を分類することができます。最適化パスは常にデータベースに書き込まれるため、再び最適化せずに常に新しいロボットパラメータを選択できます。さらに、すべての最適化パスを1つのチャートで表示し、パラメトリックVaR比を計算し、パスの正規分布と特定の比率セットの取引結果のグラフを作成することができます。さらに、いくつかの計算された比率のグラフは、最適化開始から(または選択された日付から別の選択された日付まで)動的に構築されます。 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。 
