本稿では UML グラフィカル言語を用いたExpert Advisorの開発方法についてお話します。そのツールはオブジェクト指向のソフトウェアシステムのビジュアルモデル化に使用されるものです。この方法のおもなメリットはモデル化プロセスの可視化です。本稿には Software Ideas Modelerを使用したExpert Advisorの ストラクチャとプロパティのモデル化を示す例が含まれています。 MetaTrader 4での実行結果をMetaTrader 5 プラットフォームにおいてトレーディング分析する方法の分析と例本稿では MetaTrader 5でシンプルなシグナルプロバイダーの作成方法とそれを複数クライアント、動作中の MetaTrader 4にも連携する方法を示します。またみなさんの MetaTrader 4 実アカウントにおいて自動売買チャンピオンシップの出場者をフォローする方法を見つけ出します。 現在、トレーディングのアカウントを監視する手段がたくさんあります：モバイルターミナルはICQを用い、プッシュ通知を行います。しかし、すべてインターネットの接続を必要とします。この記事は、特に呼び出しやテキストメッセージはできるが、モバイルのインターネットを使用できないような時にトレーディングターミナルの情報を取得できるようになるエキスパートアドバイザーを作成するプロセスを紹介します。 現在のところ、どの商品市場や相場にも適応可能で、ミクロでもマクロでも使うことができるような完璧な相場理論というものは存在していません。この記事では、利益分析に基づいた新しい相場理論のエッセンスを紹介し、現在の価格変化とメカニズムの原則を明らかにします。実際の価格上でコントロール可能なバーチャルプライスの連鎖を形成することにより、最適な値を見つけることができます。相場の形成と変化のメカニズムも紹介します。 トレーディングシステムの開発者は、エキスパートアドバイザーを必要とするトレーダーに彼らのサービスをマーケティングする必要はありません - 彼らが探してくれるのです。すでに、何千ものトレーダーがMQL5のフリーランス開発者に注文を頼み、MQL5.comにて作業に支払いを行っています。４年間、このサービスは10000以上もの仕事に対して累計3000人のトレーダーが支払えるようにしてきました。そして、トレーダーと開発者の活動は常に拡大しています。 これは一からシンプルなオブジェクト指向 EA を構築する方法を述べ、オブジェクト指向プログラミングのアドバイスを提供したもう一つ別の MQL5 OOP クラス記事の続編です。本稿では、ニュースをトレードすることのできる EA を開発するのに必要とされる技術の基本をお話します。目標は OOP に関する考え方を提示し続け、ファイルシステムと関連づけながらこのシリーズにおける新しいトピックを取り上げることです。 すべての取引を自動で行うトレーダーもいれば、複数インディケータのアウトプットを基にして自動と手動のミックスで取引を実行するトレーダーもいます。後者のグループの一員として、私はリスクと利益をチャートから直接、動的に評価するための連携ツールが必要でした。本稿は、定義済みの資本リスクおよびR/Rレシオを連携する半自動化Expert Advisorを実装する方法を提供します。EA パネル実行中には、 Expert Advisor リスク、R/R、ロットサイズ パラメータが変更可能です。 本稿は MQL4 および MQL5で EA、インディケータ、スクリプトを作成するまったく新しい方向にわれわれを導きます。将来、このプログラミングパラダイムが EAを実装するすべてのトレーダーにとってしだいに基本となり標準となることでしょう。オートマタ準拠プログラミングパラダイムを使用することで MQL5 および MetaTrader 5 の開発者は新しい言語MQL6、そして新しいプラットフォームMetaTrader 6を作成に近づくのです。 この記事では、2つのプラットフォームMetaTrader4とMetaTrader5との互換性を確保するために、EAのストップの実装について説明します。 本稿は、ディープニューラルネットワークに関する一連の記事の続きです。ここでは、ニューラルネットワークの訓練データの準備に当たってのサンプルの選択（ノイズ除去）、入力データの次元数の削減、及びデータセットの訓練/検証/テストセットへの分割を検討します。 この記事では、クロスプラットフォームEAのオーダーマネージャの作成について説明します。 オーダーマネージャは、EAによってエントリーされたオーダーと決済、および両方で独立した記録を保持します。 数週間前「フリーランス」サービスのインフォグラフィックを公表しました。また「マーケット」の統計をいくつか明らかにすることを約束しました。ここでわれわれが収集したデータの検討にみなさんをご招待します。 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。これは『HedgeTerminalパネルを利用して MetaTrader 5 で双方向トレードとポジションヘッジを行う－パート1』の続編です。パート2ではカスタム Expert Advisors のHedgeTerminalAPIへの統合についてお話します。これは便利なポジション管理のためのツールを提供する快適なソフトウェア環境における双方向トレードを行うための特別な可視化ライブラリです。 この記事ではエキスパートアドバイザーの開発について論じる、これは私の著作 "New Trading Dimensions: How to Profit from Chaos in Stocks, Bonds, and Commodities" (新しいトレーディングの次元:株式、ボンド、商品の混沌から儲ける方法) by Bill Williams に基づいている。戦略そのものはよく知られているが、その使用はいまだにトレーダーたちの間でも議論の的である。この論説はシステムのトレード･シグナル、その実装の詳細、そして履歴データでのテスト結果について考察する。 本稿ではMetaTrader 4のためのMetaTrader 5取引環境の簡単なエミュレータについてお話しします。このエミュレータは標準ライブラリの取引クラスの移行と調整を実装するものです。その結果、MetaTrader 5ウィザードで生成されたエキスパートアドバイザーは、そのままMetaTrader 4でコンパイルして実行することができます。 この記事では、クロスプラットフォームEAによるさまざまな時間フィルタリングメソッドの実装について説明します。 時間フィルタクラスは、特定の時間が一定の時間構成設定に該当するかどうかをチェックします。 本稿は MQL5 標準ライブラリの拡張について説明します。それは MQL5 ウィザードを用いてインクルードされたモジュールから受信する価格によって Expert Advisors を作成し、発注し、ストップロスおよびテイクプロフィットを設定することを可能にするものです。この方法はモジュール数に追加の制限は何も設けず、その連携動作において競合が発生することはありません。 今日は MetaTrader 5 ターミナルを Twitter とリンクする方法を学習し、EA のトレードシグナルをツイートできるようにします。RESTful ウェブサービスに基づく PHP にソーシャルディシジョン支援システムを作成します。この考えはコンピュータ援用取引と呼ばれる自動トレーディングの特定の概念からきています。われわれは 別の方法でExpert Advisors によって自動でマーケットに出されるトレードシグナルをフィルターにかける人間のトレーダーの認知能力を欲しています。 本稿では、ファジーライブラリを使用して、ファジー論理を適用した簡単な取引システムの構築例を検討します。ファジー論理、遺伝的アルゴリズムおよびニューラルネットワークを組み合わせることによりシステムを改良するための変形が提案されます。 この記事では、クロスプラットフォームのEAについて扱っています。主にクラス CExpertAdvisor と CExpertAdvisors は、この記事で説明した他のすべてのコンポーネントのコンテナとして機能します。 この記事では、クロスプラットフォームＥＡでのカスタムストップレベルの設定方法について説明します。 また、時間の経過とともにストップレベルを設定するメソッドについても説明します。 この記事では、移動チャネルに基づいたシグナルを送信するクラスを実装するプロセスについて説明します。各々は、テスト結果を取引戦略が引き続きます。標準ライブラリのクラスは派生クラスを作成するために使用します。 本稿では、darchパッケージ（v.0.12.0）の新しい機能について考察し、異なるデータタイプ、構造及び訓練シーケンスを有するディープニューラルネットワーク訓練を説明します。訓練結果も含まれています。 この記事では、チャートのリニアマークアップに基づいて自動トレーディングシステムを作成するための簡単なアプローチを扱います。MetaTrader4 およびMetaTrader5のオブジェクトの標準プロパティを使用して既製EAを提供し、トレードオペレーションをサポートしています。 このディープニューラルネットワークシリーズ第2稿では、モデルを訓練するためのデータを準備する過程で予測変数の変換と選択を検討します。 本稿では、複数の独立した指標からのシグナルを使用して取引システムの信頼性を向上させるベイズの公式の適用を分析します。理論計算は、任意の指標で動作するように構成された単純な汎用EAで検証されます。 この記事では、進化的アルゴリズムにある主要な原理と、その多様性および特徴について検証します。実験を使用した簡単なエキスパートアドバイザの例では、最適化が私達の取引システムに何をもたらすかを見ていきます。遺伝的、進化的、またその他のタイプの最適化を実装するプログラムのセットを検証し、取引システムのパラメータの最適化や予測変数のセットの最適化時の適用例をご紹介します。 この一連の記事では、取引を含んだ多くの分野で応用されているディープニューラルネットワーク（DNN）の探索を続けます。ここでは、実践的な実験によって新しい方法や概念をテストするとともにこのテーマの新しい次元を探求する予定です。シリーズの最初の記事は、DNNのデータを準備することを目的としています。 グラフィックコントロールパネルが削除されたり、他の誰かによって変更されている場合、プログラムに対し、何をすべきか？この記事では、チャート上の「オーナーレス」オブジェクトを処理します。アプリケーションが削除された後に、プログラムで作成されたオブジェクトが残っている場合の処理を行います。 読者の皆さんこんにちは！この記事では、Expert Advisorsの作成やインディケーターの使い方などの基本的なコツを簡単に素早く掴めるように説明していきたいと思います。初心者対象で難しいサンプルの紹介は行いません。 複雑なトレーディングシステムも、よく見てみると複数の簡単な取引シグナルに基づいていることがわかります。ですから、開発の初心者はすぐに複雑なアルゴリズムを書き始める必要はありません。この記事ではセマフォインディケーターを使って取引を行うトレーディングシステムの例を紹介します。 2011年初頭、 MQL5 ウィザードの第一版を発売しました。この新しいアプリケーションはトレーディングロボットを自動で作成する便利なツールを提供します。MetaTrader 5 ユーザーはだれでも、MQL5でプログラミングする方法を知らなくても独自のExpert Advisor を作成することができるのです。 今日MetaTrader 5 の実アカウントでトレードすることはできますか？そのようなトレードをどうやって行いますか？本稿はこういった疑問に対する見解およびMetaTrader 5 ターミナルから MetaTrader 4ターミナルへトレードをコピーするためのワーキングコードを提供します。本稿は Expert Advisors の開発者、実践的トレーダー双方に役立つものです。 Expert Advisorで内蔵またはカスタムインディケーターの値を入手するには、まずそのハンドラーを対応する関数を使って作成しなければなりません。本記事の例は、自分のプログラム作成時にどのようにテクニカルインディケーターを使うか説明します。本記事はMQL5 言語の内蔵のインディケーターを説明します。これはトレーディングストラテジー策定の経験が浅い人向けで、関数のライブラリを使ったシンプルで分りやすいインディケーターの使用法を紹介します。 本稿では MQL5 プログラマーの中級者にリニアなトレーディングシステム（固定ロット）からいわゆる指数の技術を簡単に実装することでより収益を上げる方法をお伝えします。これは結果として生じる資金曲線の成長が幾何学的または指数関数で放物線の形を取ります。特にラルフ・ビンス氏によって開発された実用的な「固定比率」のポジションサイジングの MQL5 のバリアントを実装します。 MetaTrader 5 用Expert Advisor ビジュアルウィザードは、数分でExpert Advisを設計することができる理解しやすい定義済みトレーディンブロックセットを伴う高い直観的グラフィカル環境を提供します。Expert Advisor ビジュアルウィザードのクリック、ドラッグ、ドロップ方法により鉛筆と紙で行うように外為トレーディング戦略のビジュアル表現とシグナルを作成することができます。こういったトレーディングダイアグラムは、それらをすぐに使える Expert Advisorsに変換するモラニス社製 MQL5によって自動的に分析されます。連携したグラフィカル環境は設計プロセスを簡素化し、 MQL5 コードを書く必要はなくなります。 この論説ではトレーディングシステムのアルゴリズムと要素の作成の原理を要約しシステム化する。この論説はエキスパートアルゴリズムの設計について考察する。トレーディングシステムCExpertAdvisor クラスのある例について考察する。これはトレーディングシステムを素早く簡単に開発するのに使える。 ここでは、コードエラーを見つけ解決するための段階的な手順について説明します。またExpert Advisor（以下EA）への入力パラメータのテストと最適化の手順についても説明します。Meta Trader 5のクライアント端末のStrategy Testerの使い方がわかれば、ご自身のEAに最も適したシンボルや入力パラメータセットを見つけることができるようになります。 この記事では、クロスプラットフォームEAの マネーマネジメントメソッドの実装について説明します。 マネーマネジメントクラスは、EAによってエントリーされる次のトレードに使用するロットサイズの計算を担当します。 この記事では、機械学習モデルで使用する入力変数（予測変数）の選択、前処理および評価の詳細に焦点を当てています。新しいアプローチと予測分析とモデルの可能性と過学習への影響を考慮します。モデルを使用した全体的な結果は、この段階の結果に依存します。予測変数の選択に、新しい、オリジナルなアプローチを提供します。
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