前の2つの記事では、さまざまなデータ型へのメリルパターンの適用について説明し、提示されたアイデアをテストするためのアプリケーションを開発しました。本稿では、引き続き戦略ビルダーで作業し、その効率を改善し、新しい機能を実装します。 この記事では、MetaTraderプラットフォームのトレードインジケータとして累積移動平均(CMA)であるピボット平均オシレータ(PMO)を紹介します。 特に、データポイントとCMAの間の分数を計算する時系列の正規化インデックスとしてピボット平均(PM)を導入しました。 次に、2つのPMシグナルに適用される移動平均の差としてPMOを構築します。 提案されたインジケータの有効性をテストするためにEURUSDシンボルで行われた予備的な実験も行いましたが、さらなる検討と改善の余地があります。 前回の記事では、通貨シンボルチャートの価格値や標準MetaTrader5インジケータの値(ATR、WPR、CCI、RSIなど)など、さまざまなデータにメリルパターンを適用することを考察しました。 今回はメリルパターンに基づいて戦略構築セットを作成してみましょう。 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。 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。 EAのパフォーマンスを向上させるために、金利データの収集を自動化します。 このテーマのイントロダクションをしてから、MetaTrader5は多通貨テストオプションを提供するようになりました。 この可能性は、多くの場合、トレーダーにとって有用です。 しかし、この機能は完璧ではありません。 この記事では、HTML および CSV トレードヒストリーレポートに基づいてチャート上にグラフィカル オブジェクトを描画するためのプログラムを紹介します。 多通貨トレードは、動的切り替えコマンドを使用して、複数のサブウィンドウだけでなく、1つのウィンドウで並行して分析することができます。 私たちのほとんどは、現在の市場の状況を分析するプロセスはチャートの上位期間の見直しから始まるという意見を持ちます。これは、取引をする予定に進むまで起こります。この分析は成功した取引とビジネスへの専門的なアプローチのための条件の一つです。この記事では、複数期間の指標とその作成方法について説明します。MQL5コードの例を示し、各バージョンの長所と短所の一般的な評価を行い、MTFモードを使用した指標への新しいアプローチを提案します。 前回の記事では、さまざまな既存のローソク足の形成から選択された14のパターンを分析しました。すべてのパターンを1つずつ分析することは不可能であるため、別の解決策を見つけました。新しいシステムは、既知のローソク足タイプに基づいて新しいローソク足パターンを検索してテストします。 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。 本稿では、よくあるローソク足のパターンを考察し、それが今日の市場で依然として適切で効果的であるかどうかの理解を試みます。ローソク足分析は20年以上前に登場し、それ以来かなり普及しています。日本発祥のローソク足は、多くのトレーダーによって、最も便利で分かりやすい資産価格の視覚化形式だと考えられています。 ギャップ現象の研究とは、前の時間枠の終値と次の時間の終値との間の有意差の状況や、日々のバーの向かう方向を分析することです。関数GetOpenFileNameのDLLシステムを使用します。 この記事では、カスタムシンボルを作成および操作するためのターミナルの機能の概要を示し、カスタムシンボル、トレンド、さまざまなチャートパターンを使用してトレードヒストリーをシミュレートするための手法を提供します。 この記事では、CopyTicks() および CopyTicksRange() 関数を使用して、実際のボリュームに基づいた株価インジケータを開発するアルゴリズムを扱います。 このようなインジケータの開発については、リアルタイムでの操作とストラテジーテスターにおける細かい側面も説明されています。 トレーディングアルゴリズムを開発するとき、しばしばある問題に遭遇します。その一つが、トレンド/レンジの始まりと終点を決定する方法です。 この記事では、さまざまな種類のシグナルを結合するユニバーサルインジケータを作成します。 今回はEAのトレードシグナルを取得するプロセスをできるだけ簡素化します。 1つのインジケータを組み合わせた例を挙げます。 公式のMetaTraderフリーランスサービスのメンバー受注完了数が2018年10月に50,000件に達しました。これは、MQLプログラマー向けの世界最大のフリーランスサイトです。サイトには1,000人以上の開発者が登録しており、新規注文は毎日数十件を超えます。サイトは7ヶ国語に訳されています。 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。 トレードシグナルサービスは、飛躍的に発展しています。シグナルプロバイダーに自分の資金を任せつつも、デポジットを失うリスクは最小限にしたいものです。このトレードシグナルについて理解するにはどうればいいのでしょうか？また利益を得ることができるシグナルを見つけるにはどうしたらいいのでしょうか？この記事では、チャート上でトレードシグナルを視覚的に分析する為のツールを作成する方法をご紹介します。 ZUP インジケータープラットフォームでは、既に設定されている複数の既知のパターンを検索できます。 これらのパラメータは、要件に合わせて編集できます。 また、ZUP グラフィカルインターフェイスを使用して新しいパターンを作成し、そのパラメータをファイルに保存することもできます。 その後、 新しいパターンがチャート上で見つけることができるかどうか、すぐにチェックすることができます。 取引の決定を行う際に、取引の過程で複数の時間枠でチャートを同時に分析する必要があることが多々あります。また、チャート上にはグラフィック分析のオブジェクトがあるため、すべてのチャートに同じオブジェクトを適用するのは不便です。この記事では、チャート上のオブジェクトの複製の自動化をご紹介したいと思います。 この記事では、「インジケーターの開発を依頼するための要件定義を作成する方法」の記事で書いた課題例のうちの1つである、ZigZagインジケーターの作成をデモンストレーションします。インジケーターは、オシレーターによって決められる極値に基づいて作成されます。インジケーターには、WPR、CCI、Chaikin、RSI、Stochastic Oscillatorの５つのオシレーターの中から1つを選んで使用することができます。 最もよくあるトレードシステムの開発の第一歩は、相場行動パターンを識別できるテクニカルインジケーターの作成です。 専門的に開発されたインジケーターを、フリーランスのサービスからオーダーすることができます。 この記事からは、適切な要件定義を作成する方法を学習します。より速く、希望のインジケーターを取得するのに役立ちます. この記事では、価格チャートにおける位置的なトップとダウンを使用して、サポート/レジスタンスラインの自動構築を行います。 極値を定義するには、よく知られたジグザグインジケーターが適用されます。 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。 7種類の移動平均（MA）が検討されており、それに対応する取引戦略が開発されています。単一の取引戦略における様々なMAのテストと比較が行われ、与えられた移動平均の適用の比較パフォーマンス特性が提供されています。 この記事は、ダイバージェンス構造の古典的なメソッドを考慮し、新しいダイバージェンスの解釈メソッドを提供します。 この新しい解釈法に基づいてトレード戦略を策定しました。 この戦略についても、この記事で説明します。 本稿では、シンプル、隠れ、拡張、トリプル、クワドラプル、収束のあらゆる種類の拡散、またA、B、Cクラスの拡散を考察し、それらをチャート上で検索及び表示するためのユニバーサル指標が開発されます。 本稿では、フラグ、ペナント、ウェッジ、長方形、三角形、収縮三角形、膨張三角形のパターンを分析します。それらの類似点と相違点を分析するだけでなく、パターンを検出するための指標、及びその有効性を迅速に評価するためのテスター指標を作成します。 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。 本稿では、Canvasクラスのグラフィカルプリミティブを使用してカスタムグラフィカル指標を開発する方法について説明します。 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。 本稿では、ジョー・ディナポリによって開発されたフィボレベルベースの取引システムについて説明します。システムの背後にあるアイデアと主なコンセプトが説明され、それらをさらに明確にする、シンプルな指標が例として示されます。 本文提供了一个例子，它是关于如何实现根据指定条件绘制支撑和阻力线的指标的，另外，它也包含了一个可以使用的指标，您将看到，创建指标的过程有多么简单。您也将能学习如何通过修改指标代码来构建用于绘制任何所需线形的条件。 本稿では、よく知られている戦略とニューラルネットワークを融合させた成功裡の取引方法を説明します。これは、人工知能システムを用いたトーマス デマークのシーケンシャル戦略に関するもので、「セットアップ」シグナルと「インターセクション」シグナルを使用して、戦略の最初の部分のみが適用されます。 時系列は、動的なシステムであり、確率変数の値が継続的または連続に等間隔で受信されます。市場分析の2Dから3Dへの移行は、複雑なプロセスと研究オブジェクトにおいて、新たな展望を与えます。この記事では、２次元データの3D表現をする可視化手法について説明します。3Dモデリングは、複雑なプロセスや現象を分析し、その結果を予測できます。 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、グラフィックメモリの助けを借りて、相場の統計的分布ヒストグラムをプロットする可能性について説明します。サンプルのヒストグラムと mql5のグラフィカルオブジェクトの「非表示」関数があります。 スキャルピング自動システムはアルゴリズム取引の頂点にみなされていますが、コードを書くのは最も困難です。この記事では、受信ティックの分析に基づいて、戦略を構築するメソッドを示し、ビルトインツールとビジュアルテストをデバッグします。エントリーと決済の開発は、多くの場合、裁量取引の経験を必要とします。しかし、MT5ではヒストリー上で戦略をテストすることができます。 この記事では、エリック・L・ナイマン氏の著書『トレーダーの小百科事典』を元に『チャネル』インディケータの作成について述べていきます。このインディケータは、指定した期間で計算したベアとブルの値に基づき、トレンドの方向を表示します。この記事では、サンプルコードと共にインディケータの計算と構築の原理を説明し、インディケータをベースにエキスパートアドバイザを作成し、外部パラメータの最適化について述べていきます。 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。 
