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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。
ディープニューラルネットワーク(その7)ニューラルネットワークのアンサンブル: スタッキング
ディープニューラルネットワーク(その7)ニューラルネットワークのアンサンブル: スタッキング
アンサンブルの構築を続けます。今回は、以前に作成したバギングアンサンブルに、訓練可能な結合器、つまりディープニューラルネットワークが追加されます。ニューラルネットワークの1つは、刈り込み後に7つの最良アンサンブル出力を組み合わせます。2つ目はアンサンブルの500個の出力をすべて入力として取り込み、刈り込んで結合します。ニューラルネットワークは、Python用のKeras/TensorFlowパッケージを使用して構築されます。このパッケージの特徴には簡単に触れます。テストが実行されて、バギングアンサンブルとスタッキングアンサンブルの分類品質が比較されます。
デルタインジケータの例によるボリュームコントロールを特徴とする株式インジケータの開発
デルタインジケータの例によるボリュームコントロールを特徴とする株式インジケータの開発
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。
MQLベースのエキスパートアドバイザとデータベースの統合 (SQL server、.NET、および C#)
MQLベースのエキスパートアドバイザとデータベースの統合 (SQL server、.NET、および C#)
この記事では、MQL5 ベースのEAに対して Microsoft SQL server データベースサーバーを使用する方法について説明します。 DLL からの関数のインポートが使用します。 DLL は、Microsoft .NET プラットフォームと C# 言語を使用して作成します。 この記事で使用するメソッドは、マイナーな調整があり、MQL4で書かれているEAに適しています。
ディープニューラルネットワーク(その4)ニューラルネットワーク分類器のアンサンブル: バギング
ディープニューラルネットワーク(その4)ニューラルネットワーク分類器のアンサンブル: バギング
本稿では、バギング構造を持つニューラルネットワークのアンサンブルを構築および訓練する方法について説明します。また、アンサンブルを構成する個々のニューラルネットワーク分類器の超パラメータ最適化の特性も特定されます。このシリーズの前の記事で得られた最適化ニューラルネットワークの品質は、作成されたニューラルネットワークのアンサンブルの品質と比較されます。アンサンブルの分類の質をさらに向上させる可能性が考慮されます。
任意の複雑さのレベルのグラフィカルなパネルを作成する方法
任意の複雑さのレベルのグラフィカルなパネルを作成する方法
この記事では、CAppDialog クラスに基づいてパネルを作成する方法と、パネルにコントロールを追加する方法について詳しく説明します。 パネルの構造とオブジェクトの継承を示すスキームを提供します。 この記事では、イベントの処理方法、および依存コントロールへの配信方法についても説明します。 その他の例では、サイズや背景色などのパネルパラメータを編集する方法を示します。
自己キャッシング指標の速度比較
自己キャッシング指標の速度比較
本稿では、MQL5指標への古典的なアクセスと、代替のMQL4形式のアクセス法を比較します。指標へのMQL4形式のアクセスについては何種類かが考慮されます。MQL5コア内の指標ハンドルも考慮して分析されます。
ディープニューラルネットワーク(その5)DNNハイパーパラメータのベイズ最適化
ディープニューラルネットワーク(その5)DNNハイパーパラメータのベイズ最適化
本稿では、様々な訓練の変形によって得られたディープニューラルネットワークのハイパーパラメータにベイズ最適化を適用する可能性について検討します。様々な訓練の変形における最適なハイパーパラメータを有するDNNの分類の質が比較されます。DNN最適ハイパーパラメータの有効性の深さは、フォワードテストで確認されています。分類の質を向上させるための方向性が特定されています。
メタトレーダー５のカスタムニュースフィードを作成する
メタトレーダー５のカスタムニュースフィードを作成する
この記事では、ニュースの種類とまたその情報元の面でより多くのオプションを提供しています。柔軟なニュースフィードを作成する汎用性を考察します。 この記事では、web API を MetaTrader5 ターミナルと統合する方法について説明します。
制御された最適化: シミュレーティットアニーリング
制御された最適化: シミュレーティットアニーリング
MetaTrader5トレーディングプラットフォームのストラテジーテスターは、パラメータと遺伝的アルゴリズムの完全な検索、つまり、2 つの最適化オプションのみを提供します。 この記事では、トレーディング戦略を最適化するための新しいメソッドを提案します (シミュレーティットアニーリング)。 このメソッドのアルゴリズム、実装、およびEAへの統合を考察します。 開発したアルゴリズムは移動平均 EA でテストします。
トレーダーのライフハック: インジケーターで作られたファストフード
トレーダーのライフハック: インジケーターで作られたファストフード
MQL5 に新たに切り替えた場合、この記事は役に立つでしょう。 まず、インジケーターデータとシリーズへのアクセスは、通常の MQL4 スタイルで行われます。 次に、このシンプルさを MQL5 に実装します。 すべての関数は、可能な限り明確であり、ステップバイステップのデバッグに最適です。
有望なシグナルの自動選択
有望なシグナルの自動選択
この記事では、MetaTrader5 プラットフォームのトレードシグナルの分析に専念し、購読者アカウントでのトレードオペレーションの自動実行が可能になります。 また、この記事では、潜在的に有望なトレードシグナルを検索するツールを開発し、ターミナルから直接行います。
戦略バランス曲線の品質評価としての R 乗
戦略バランス曲線の品質評価としての R 乗
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。
有用なテクノロジーカクテルでYour MQL5 顧客を驚嘆させる！
有用なテクノロジーカクテルでYour MQL5 顧客を驚嘆させる！
MQL5 はプログラマーに関数の完全セットとオブジェクト指向API を提供します。それらのお陰でプログラマーは MetaTrader 環境内で願うことを行うことができるのです。ただ「ウェブテクノロジー」は今日ひじょに特殊なことをしてなにか違ったもので顧客を驚かせる必要があったり、ただ MT5 「標準ライブラリ」の特定箇所をマスターする十分な時間がないなんらかの状況で救助にきてくれる極端に多才なツールです。今回の例題によりご自身の開発時間管理の仕方と同時にすばらしいテクノロジーカクテルを作成する方法を実用例をご紹介します。
MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール：ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー
MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール：ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー
この記事は、リモートプロシージャコールを可能にするMQL5-RPCフレームワークを紹介します。XML-RPCの基礎から始め、MQL5の実装、そして、二つの実例を紹介します。最初の例は、外部のウェブサービスを使用するというもので、二つ目は、XML-RPC ATC 2011 Analyzerサービスのクライアントの例です。もし、ATC 2011からの異なる統計の実装や分析方法に興味のある場合、この記事はうってつけだと思います。
時系列予測に対する ENCOG マシン学習へのMetaTrader 5インディケータ使用
時系列予測に対する ENCOG マシン学習へのMetaTrader 5インディケータ使用
本稿ではMetaTrader 5 の ENCOGへの連携をご紹介します。これは発展したニューラルネットワークとマシン学習のフレームワークです。 標準的テクニカルインディケータを基にしたシンプルなニューラルネットワークインディケータとニューラルインディケータを基にしたExpert Advisor についても語ります。ソースコード、コンパイルされたバイナリ、 DLL、トレーニングされたネットワークはすべて添付があります。
トレーダーの作業における統計的分布の役割
トレーダーの作業における統計的分布の役割
本稿は、理論的統計的分布に連携するクラスについて述べた拙著『MQL5 における投擲的可能性』の続編です。われわれには理論的基盤があるので、現実のデータ設定に進み、こ基盤を情報的に利用していきたいと思います。
C plus plus テンプレートの代用としての疑似テンプレート使用
C plus plus テンプレートの代用としての疑似テンプレート使用
本稿はテンプレートは使わないが、プログラムスタイルはテンプレートに合ったものを保持する方法について述べていきます。カスタムメソッドを使ってテンプレートを実装することをお伝えします。また、指定のテンプレートを基にしたコード作成用既製のスクリプトを添付しています。
自作 DLL の排除
自作 DLL の排除
MQL5 言語機能がタスク遂行に十分でなければMQL5 プログラマーは別のツールを使用する必要があります。別のプログラム言語によって仲介DLL を作成する必要があります。MQL5 にはさまざまなデータタイプを表示し、それを API に転送する機能がありますが、残念ながら MQL5 は受け付けられたポインタからデータを抽出することに関する問題を解決することはできません。本稿ではすべての "i" にドットを打ち、複雑なデータタイプを交換し、それと連携するメカニズムを示していきます。
MQL5でのWinInet利用パート2：POSTリクエストとファイル
MQL5でのWinInet利用パート2：POSTリクエストとファイル
本稿では HTTP リクエストとサーバーとの情報交換を利用したインターネットとの連携原理の調査を続行します。そしてCMqlNet クラスの新しい関数、フォームからの情報送信方法、 POST リクエストを利用したファイル送信、Cookies を使用してログインしたウェブサイト上での承認について述べます。
インターネットを介して端末間でデータ交換をするためのWinInet.dll利用
インターネットを介して端末間でデータ交換をするためのWinInet.dll利用
本稿は HTTP リクエストを介することでインターネットに連携する原理、および仲介サーバーを用いた端末間でのデータ交換について述べます。MQL5 環境でインターネットリソースと連携するためのMqlNet ライブラリクラスについて述べます。異なる仲介会社からの価格をモニターし、ターミナルを終了 することなく他のトレーダーとメッセージ交換をし、インターネットで情報検索をする。これらは例に過ぎませんが、本稿で検討します。
スタンダードライブラリーのクラスとグーグルチャートAPIを用いて情報ボードを生成する
スタンダードライブラリーのクラスとグーグルチャートAPIを用いて情報ボードを生成する
MQL5 プログラミング言語は主に自動取引システムと複雑な技術的解析の道具の創造をターゲットとしている。. しかしこのことを別として、これはマーケットの状況の追跡に対する興味深いシステムの創造も可能にし、トレーダーとの相互のつながりを与える。この記事ではMQL5の標準ライブラリーの要素とこのような目的に到達するための実例を示すことにする。またチャート作成のためのグーグルチャートAPIの使用についても例を示す。
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
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
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。そのようなヘッジを信頼して行うアルゴリズムは解りやすい言葉で、またシンプルなグラフと図で説明されています。本稿は新しいパネルHedgeTerminalに特化して説明しています。これは MetaTrader 5 内で本質的に完全な機能を備えたトレードターミナルです。HedgeTerminalとそれによるトレードの仮想化でポジションは MetaTrader 4 と同じような方法で管理することができます。
HTMLでのチャート、ダイヤグラム
HTMLでのチャート、ダイヤグラム
今日は、インストールされたウェブブラウザのないコンピューターはほとんどありません。長い間、ブラウザは進化し成長し続けてきました。この記事は、ブラウザに表示するための、MetaTrader4クライアントターミナルから取得された情報に基づくチャートやダイヤグラムの簡単で安全な作成方法を紹介します。
トレーディングモデルに基づくマルチエキスパートアドバイザーの作成
トレーディングモデルに基づくマルチエキスパートアドバイザーの作成
MQL5にてオブジェクト指向のアプローチを使用すると、マルチ通貨・マルチシステム・マルチタイムフレームのエキスパートアドバイザーの作成を大幅に単純化することができます。全てのタイムフレーム、全ての金融商品において、いくつものトレーディング戦略に基づいた取引をあなたのEAが行うことを想像してみてください。さらに、EAはテスターにて簡単にテストすることができ、すべての戦略において、稼働する資産管理システムがいくつもあります。
データの交換方法：10分で書くMQL5のためのDLL
データの交換方法：10分で書くMQL5のためのDLL
シンプルなDLLを書く方法や異なるシステム バインディングの特殊機能は何かを覚えている開発者はあまりいないと思います。いくつか例を挙げながら、10分でDLLを書く手順を網羅するとともに、バインディング実装の技術的詳細もいくらか説明していきたいと思います。異なるタイプの変数（数値、配列、ストリングなど）に置き換えた例を取り上げ、ビジュアル スタジオでDLLを作成する手順を段階的にお見せしていきます。それに加え、カスタムDLLのクラッシュからクライアント端末を保護する方法についてもご説明します。
MetaTrader 5とMATLABの連携
MetaTrader 5とMATLABの連携
本稿はMetaTrader 5とMatLab数学的パッケージの連携について詳しく述べていきます。それは、データ変換のメカニズム、デスクトップMatLabとの連携のためのユニバーサルライブラリの開発手順をさします。またMatLab環境で生成されるDLLの使用についても述べていきます。本稿は C++ 言語とMQL5をご存じの経験者を対象としています。
MQL5 コードの保護：パスワード保護、キージェネレータ、時間制限、リモートライセンス、高度 EA ライセンスキー暗号化技術
MQL5 コードの保護：パスワード保護、キージェネレータ、時間制限、リモートライセンス、高度 EA ライセンスキー暗号化技術
開発者のほとんどは自分の書いたコードの保護を必要としています。本稿は MQL5 ソフトウェアを保護するいくつかの異なる方法を紹介します。 - MQL5 スクリプト、Expert Advisors、インディケータに対しライセンス機能を提供する手法を紹介します。パスワード保護、キージェネレータ、アカウントライセンス、時間制限判定、MQL5-RPC 呼び出しを使用するリモート保護も取り上げます。
テクニカルインディケータとデジタルフィルター
テクニカルインディケータとデジタルフィルター
本稿ではデジタルフィルターとしてテクニカルインディケータを取り上げます。デジタルフィルターの処理原則と基本特性が説明されます。また、MetaTrader 5 ターミナルでフィルターカーネルを受け取る実用的な方法と記事 "Building a Spectrum Analyzer" で提案されている既製のスペクトル解析機能との統合について考察します。例として典型的デジタルフィルターのパルスとスペクトル特性を使用します。
可視化の可能性 Rのプロットに似たMQL5のグラフィックス ライブラリ
可視化の可能性 Rのプロットに似たMQL5のグラフィックス ライブラリ
トレードロジックを勉強する際、チャートの視覚的な表現は非常に重要です。科学分野で人気のある数々のプログラミング言語 (R や Python など) は可視化のための関数”プロット”があります。これらは視覚化するために、線、点の分布、ヒストグラムなどを描くことができます。MQL5でも、CGraphics クラスを使用して、同じことができます。
UML ツールを用いたExpert Advisorの開発方法
UML ツールを用いたExpert Advisorの開発方法
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。
MQL5 エキスパートアドバイザーから、GSMモデムを使用する
MQL5 エキスパートアドバイザーから、GSMモデムを使用する
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。
計算用OpenCL のインストール方法と使用法
計算用OpenCL のインストール方法と使用法
MQL5 が OpenCLに対するネイティブサポートを開始して1年以上経過しました。とはいうものの、Expert Advisors、インディケータ、スクリプトで並列計算を行うことの真の価値を解っているユーザーは多くありません。本稿はみなさんが MetaTrader 5 トレーディングターミナルでこの技術を使ってみることができるようにお手持ちのコンピュータに OpenCL をインストールしセットアップするお手伝いをいたします。
MQL5の電子テーブル
MQL5の電子テーブル
本稿では、第一ディメンションに異なるタイプのデータを含む動的二次元配列クラスについて述べていきます。テーブル形式でデータを格納すると、整理の幅広い問題を解決し、異なるタイプの広範囲におよぶ情報を格納および処理するのに好都合です。テーブルに連携する機能性を実装するクラスのソースコードは本稿に添付があります。
DLLを使用せず、名前のつけられたパイプを使っての MetaTrader 5との通信
DLLを使用せず、名前のつけられたパイプを使っての MetaTrader 5との通信
多くの開発者が同じ課題に出会います。安全性の低い DLL を使わずトレーディングターミナルのサンドボックスを手に入れる方法です。もっとも簡単で安全な方法の一つは、通常のファイル処理で動作する標準的な「名前付きパイプ」を使用することです。名前付きパイプにより、プロセッサ内でプログラム間のクライアントサーバー通信を行うことができます。サーバー、クライアント、それらの間のデータ交換、パフォーマンスのベンチマークを含んだ C++ 言語および MQL5 での実用例を見ていきます。
OpenCL：パラレルワールドへの橋渡し
OpenCL：パラレルワールドへの橋渡し
2012年1月下旬、MetaTrader 5の開発を支援するソフトウェア開発企業はMQL5でのOpenCLのネイティブサポートを発表しました。本稿では解説例を用いてMQL5 環境におけるOpenCL のプログラミング基礎を記述し、処理スピードを上げるプログラムのシンプルな最適化例を提供します。
DelphiでDLLをMQL5向けに書くためのガイド
DelphiでDLLをMQL5向けに書くためのガイド
本稿は、人気のプログラム言語ObjectPascalを使用しDelphiプログラム環境でDLLモジュールの作成メカニズムを検証します。本稿で使用している資料は、まずは問題を抱えたプログラム初心者用に考えられでおります。外部DLLに接続することでMQL5プログラム言語に埋め込まれた境界を破ります。
名前つきパイプを使用したMetaTrader 5端末間コミュニケーションにDLLを使用しないソリューション
名前つきパイプを使用したMetaTrader 5端末間コミュニケーションにDLLを使用しないソリューション
本稿は名前つきパイプを使用したMetaTrader 5端末同士のプロセス間コミュニケーションの実装方法について述べていきます。名前付きパイプを使用するにはCNamedPipesクラスが作成されます。 その使用検証と接続計測のために、ティックインディケータ、サーバー、クライアントスクリプトが提供されます。リアルタイムのクオートには名前付きパイプの使用で十分です。