金融データのフラクタル行動の探索に関する研究は、経済時系列の一見混沌とした行動の背後に、参加者の集団行動の隠されたメカニズムがあることを前提にしています。 これらのメカニズムは、価格シリーズの特性を定義することができ、取引所の価格ダイナミクスの出現につながることができます。 これをトレーディングに適用すると、実際に関連するスケールと時間枠のフラクタルパラメータを効率的かつ確実に推定できるインジケータの恩恵を受けることができます。 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。 最初の部分では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。さらに、履歴の注文と取引の収集を実装しました。次のステップは、コレクションリスト内の注文、取引、ポジションの便利な選択と並び替えのためのクラスを作成することです。Engineという基本ライブラリオブジェクトを実装し、成行注文とポジションのコレクションをライブラリに追加します。 この記事では、ユーティリティの機能を拡張します。 今回は、トレードを簡素化するデータを表示する機能を追加します。 特に、前日の高値と安値、ラウンドレベル、年の高値安値、セッション開始時刻などを追加します。 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。 最初の部分では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。過去の注文と取引、および市場の注文とポジションに関するデータを格納するための基本オブジェクトであるCOrder抽象オブジェクトを作成しました。ここでは、口座履歴データをコレクションに格納するために必要なすべてのオブジェクトを開発します。 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。 2015年にMATLAB パッケージがアップグレードされた後、DLL ライブラリを作成する最新のメソッドを検討する必要がありました。 この記事では、サンプルの予測インジケータを使用して、現代の64ビットバージョンのプラットフォームを使用して MetaTrader5 と MATLAB をリンクするメソッドを説明します。 MATLAB の接続シーケンス全体を考慮することにより、MQL5 開発者は速く高度な計算機能があるアプリケーションを作成し、«落とし穴»を回避することができます。 この記事では、数値の相関の概念について説明し、また相関係数の計算方法と取引における実用的な応用について説明します。相関関係とは、2つ以上の確率変数（またはある程度許容できる程度の精度でそのように考えることができる数量）間の統計的関係です。この時、これらの値の1つまたはいくつかの値の変化は、別または他の値の系統的な変化を伴います。 この記事では、ある実験をします。つまり、色の最適化の結果を行います。 色は、赤、緑、青 (RGB) のレベルの3つのパラメータによって決まります。 他にも3つのパラメータを使用した色分け方法があります。 したがって、3つのテストパラメータを1つの色に変換して、値を視覚的に表すことができます。 この記事を読んで、このような表現が役立つかどうかを確認してください。 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。 膨大な数の取引戦略やMetaTrader 5およびMetaTrader 4ターミナル用アプリケーションの開発の注文、さまざまなMetaTrader Webサイトを分析しているうちに、私は、このすべての多様性のほとんどが、異なるプログラムで定期的に現れる同じ基本的な機能、行動、および価値観に基づいているという結論に達しました。これにより、МetaТrader5およびМetaТrader4アプリケーションを簡単かつ迅速に開発するためのDoEasyクロスプラットフォームライブラリが完成しました。 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。 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。 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。 この記事では、シンボルを収集してナビゲートするためのユーティリティの機能を拡張していきます。 今回は、必要なパラメータの一部を満たすシンボルのみを表示する新しいタブを作成し、必要な並べ替えルールを持つカスタムタブを追加する方法を見つけます。 MetaTrader5 プラットフォームには、トレーディングレポートを保存する機能のほか、EAのテストと最適化レポートがあります。 最適化レポートは XML で保存することができますが、トレードとテストのレポートは、XLSX と HTML の2つの形式で保存することができます。 この記事では、html テストレポート、XML 最適化レポート、および html トレードヒストリーレポートについて説明します。 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。 この記事では、必要なシンボルを選択するためのタブを追加することで、以前に作成されたユーティリティの関数を拡張していきます。 また、特定のシンボルチャートで作成したグラフィカルオブジェクトを保存する方法についても説明します。 また、特定のウェブサイトを使用して事前に選択されたシンボルだけで機能する方法を提案します。 経験豊富なトレーダーが認識している事実として、トレードにおいて最も時間のかかるものはポジションを開いたり追跡したりするのではなく、シンボルを選択してインプットポイントを探すことというものがあります。 この記事では、ブローカーが提供するトレード商品のインプットポイントの検索を簡素化するEAを開発します。 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。 ほとんどのサブスクライバーは、バランス曲線の美しさとサブスクライバーの数で取引シグナルを選択しています。そのため、多くのプロバイダーは今日、シグナルの実際の質よりも、美しい統計により気を配り、多くの場合、トランザクションの量を多くして、人為的にバランス曲線を理想的な形にしています。この記事では、信頼性の基準と、プロバイダーがシグナルの品質を向上させる方法をご紹介します。特定のシグナルの履歴、またプロバイダーがより収益を上げ、リスクを低くするための方法の例をあげていきます。 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。 テクニカル分析に複数の時系列を比較することは、適切なツールを必要としますが一般的なタスクです。 この記事では、グラフィカル解析のツールを開発し、2つ以上の時系列間の相関関係を検出します。 本稿では、最適化プロセスの可視化を拡張するためのグラフィカルインターフェイスを備えたMQLアプリケーションが実装されます。グラフィカルインターフェイスには、EasyAndFastライブラリの最新バージョンが適用されます。MQLアプリケーションでグラフィカルインターフェイスが必要な理由は多くのユーザによって尋ねられることがあります。本稿では、トレーダーにとって有用な複数のケースの1つを示します。 この記事では、トレード履歴を評価するためのカスタム・メソッドについて説明します。 2つのクラスが、ヒストリーを分析するために書かれ、ダウンロード可能です。 最初のトレード履歴を収集し、要約表として表します。 2番目は、統計情報を扱います。: 変数を計算し、トレード結果のより効率的な評価チャートを構築します。 本稿では、前稿で提案した概念を開発し、さらに考察します。収率分布の問題や、統計的規則性のプロットと研究についても記述します。 取引口座モニタリングでは、完了したすべての取引に関する詳細なレポートが提供されます。すべての取引統計は自動的に収集され、わかりやすい図やグラフとして提供されます。 このウィジェットによって、ウェブサイトには世界最大経済の500の指標と指数の詳細なリリーススケジュールが提供され、トレーダーは、ウェブサイトのメインコンテンツに加えて、説明やグラフとともに、重要なイベントの最新情報をすばやく受け取ることができます。 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。 最適化結果の分析と処理についての話を展開していきます。今回の課題は、100の最良の最適化結果を選択し、それらをグラフィカルインタフェースの表に表示することです。ユーザーが最適化結果の表で列を選択しつつ、残高とドローダウンのマルチシンボルのグラフを別々に入手できるようにします。 この記事では、前回の記事で始まった最適化結果を扱うMQLアプリケーションの開発を続けます。今回は、グラフィカルインターフェースを介して、別の基準を指定してパラメーターを最適化した後、最良の結果の表を作成する例をご紹介します。 この記事は、ラルフ·ビンスによる "The Mathematics of Money Management" に基づいています。 トレードロットの最適なサイズを見つけるために使用される経験的およびパラメトリックメソッドの説明をします。 また、それらのメソッドに基づいて MQL5 ウィザードのトレーディングモジュールの実装を行います。 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。 本稿では、個々の指標セットを組み立てることでカスタム取引戦略を作成するとともに、カスタム市場エントリシグナルを開発する技術を提案します。 この記事では、Kohonenマップで動作するのテクニックについて説明します。Kohonenマップで困難に直面し、MQL4とMQL5でのプログラミングの基本的なレベルがわかる研究者や経験豊富なプログラマーを対象としています。自己組織化特徴マップ（Kohonenマップ） - サブジェクトリビジッティング 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。
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