この記事では、夜間取引の概念、および MQL5 におけるトレーディング戦略とその実装について扱います。 テストを通じ、適切な結論を下します。 この記事では、NRTR インジケーターを分析し、このインジケーターに基づいてトレードシステムを作成します。 追加のトレンド確認インジケーターと NRTR の組み合わせに基づいて戦略を作成する際に使用することができるトレードシグナルのモジュールを開発します。 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。 この記事では、カスタム最適化基準R乗の構築について扱います。 この基準は、戦略のバランス曲線の品質を推定し、安定した戦略を構築するために使うことができます。 今回は、このメトリックのプロパティと品質の推定に使用される、構造と統計的手法について説明します。 本稿では、良く使われる三角裁定取引方法についてお話しします。ここでは、可能な限り主題を分析し、戦略のプラスおよびマイナス側面を考察し、既製のエキスパートアドバイザーコードを開発します。 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、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。 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。 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。 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、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。 本稿では、ベイズの定理に基づいた特異スペクトル解析（SSA）と重要な機械学習法の予測機能を組み合わせて、時間効率の良い取引のための推奨システムを構築するというイデオロギーと方法論について検討します。 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、クロスプラットフォームEAで使用される CSignal および CSignals クラスについて解説します。 MQL4 と MQL5 の違いについて、トレードシグナルの評価に必要なデータがどのようにアクセスされるかを調べ、記述されたコードが両方のコンパイラと互換性があることを確認します。 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。 この記事では、10のトレンドのテスト結果と比較分析の概要を説明します。 得られた結果に基づいて、トレンドの妥当性、メリット、デメリットについて一般的な結論を導きます。 この記事では、ピボットの反転に基づいたシグナルのクラスの開発と実装について説明します。 このクラスは、標準ライブラリを適用する戦略を形成するために使用されます。 フィルタを追加することにより、ピボット戦略を改善することができるでしょう。 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。 グラフィカルパターンを使った自動トレード戦略には、極値を検索する機能が必要です。既存のツールは、必ずしもこのような機能がありません。この記事で説明されているアルゴリズムは、チャート上のすべての極値を検出できます。ここで説明するツールは、トレンドやレンジに効率的です。得られた結果は選択した期間によって強く影響を受けず、指定したスケールでのみ定義されています。 この記事では、２つのトレードシステム「タートルスープ」と「タートル スープ プラスワン'のルールについて扱います。リンダ ・ ブラッドフォード ・ ラシュキ と ローレンス a. コナーズによる 高確率短期のトレード戦略です。この戦略は、かなり人気があります。15～20年間の相場の動きに基づいてを開発したものです。 ポジションを最適化し、コードのコマンドに従って定期的に条件を終了するEAを開発します。ニューラル ネットワーク (多層パーセプトロン) を分析し、戦略を実現するためのモジュールの形式で実装します。毎月 (毎週、毎日、または毎時) ニューラル ネットワークを最適化する EAを作成します。したがって、自己最適化 EA を開発します。 MT4とMT5は、トレードリクエストで異なるルールを使用しています。この記事では、トレードプラットフォームとバージョンにかかわらず、クロスプラットフォームEAとして稼働する、クラスオブジェクトを使用します。 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。 クロスプラットフォームEAはMQL4に有用であり、MQL5標準ライブラリ内に一部コンポーネントが存在します。 この記事では、MQL4コンパイラと互換性のあるMQL5標準ライブラリの特定コンポーネントを作るメソッドを取り扱います。 この記事では、クロスプラットフォームのEAを容易に開発できるメソッドを詳述します。提案メソッドは、両方のバージョンによって共有関数を統合し、互換性のない関数の派生クラスを分割します。 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。 この記事では、ビル・ウィリアムズの取引システムや、このシステムパターンをチャート上で発見しマーキングする為に開発されたMQL5モジュールの使用方法、見つけたパターンでの自動売買の原則、また様々な取引銘柄でのテスト結果を公開しています。 マーケットの全ての製品は、均一な品質基準を確保する為に、公開前に事前の必須検査を受けます。この記事では、開発者が自分のテクニカルインディケータやトレードロボットで犯しがちなミスについてお話しします。また、マーケットへ提出する前の、製品の自己テストの方法もご紹介します。 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。 シグナルを購読していると、このような状況が起こることがあります。貴方の取引口座はレバレッジが1：100であるのに、プロバイダのレバレッジは1：500かつ最小ロットでトレードを行っていて、貴方の取引残高はほぼ同じ。そしてこの時コピー係数は10％から15％になるという状況です。この記事では、このような場合にどのようにコピー係数を上げたら良いかをお話しします。 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。 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。 モスクワ証券取引所のトレーダーの多くが。自分のトレードアルゴリズムを自動化したいと考えていても、何から始めたら良いかわからずにいます。MQL5言語は膨大な取引機能を提供するだけでなく、アルゴトレードにおける最初の一歩を最大限に簡単なものにするクラスも提供しています。 
