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OBVによる取引システムの設計方法を学ぶ
OBVによる取引システムの設計方法を学ぶ
今回は、初心者向けのシリーズとして、人気のあるいくつかの指標をもとに取引システムを設計する方法について、新しい記事をお届けします。今回は、新しい指標であるOBV (On Balance Volume)を学び、その使い方とそれに基づいた取引システムの設計を学びます。
パラボリックSARによる取引システムの設計方法を学ぶ
パラボリックSARによる取引システムの設計方法を学ぶ
最も人気のある指標を使用して取引システムを設計する方法についての連載を続けます。この記事では、パラボリックSAR指標について詳しく説明し、いくつかの簡単な戦略を使用してMetaTrader 5で使用する取引システムを設計する方法を学びます。
ATRによる取引システムの設計方法を学ぶ
ATRによる取引システムの設計方法を学ぶ
簡単な取引システムの設計方法を学ぶ連載の続編として、取引に使用できる新しいテクニカルツールを学びます。今回は、もう1つの人気あるテクニカル指標であるATR（Average True Range、アベレージトゥルーレンジ）です。
ADXによる取引システムの設計方法を学ぶ
ADXによる取引システムの設計方法を学ぶ
今回は、最も人気のある指標を使って取引システムを設計する連載の続きとして、ADX (Average Directional Index)指標についてお話します。この指標を理解するために詳しく学び、簡単な戦略でその使い方を学びます。深く学ぶことで、より多くの洞察得ることができ、それをよりよく活用することができるのです。
ストキャスティクスによる取引システムの設計方法を学ぶ
ストキャスティクスによる取引システムの設計方法を学ぶ
この記事では、学習シリーズを継続します。今回は、基本的な知識の新しいブロックを構築するために、最も人気があり、便利な指標の1つであるストキャスティックスオシレータ指標を使用して取引システムを設計する方法を学びます。
CCIによる取引システムの設計方法を学ぶ
CCIによる取引システムの設計方法を学ぶ
今回は、取引システムの設計方法を学ぶ連載の新しい記事として、CCI（商品チャンネル指数、Commodities Channel Index）を紹介し、その詳細を説明し、この指標に基づいた取引システムの作り方を紹介します。
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第7部）：価格別出来高の追加(I)
一からの取引エキスパートアドバイザーの開発（第7部）：価格別出来高の追加(I)
価格別出来高は、現存する最も強力なインジケータの1つです。ある程度の自信を持って取引するには、チャートにはこのインジケータが必須です。このインジケータはよく「テープリーディング」を好むトレーダーに使われますが、プライスアクションのみを使用して取引する場合にも活用できます。
モメンタムによるトレーディングシステムの設計方法を学ぶ
モメンタムによるトレーディングシステムの設計方法を学ぶ
前回は、価格の方向性であるトレンドを見極めることの重要性について述べました。この記事では、最も重要な概念と指標の1つであるモメンタム指標を紹介します。このモメンタム指標に基づいたトレーディングシステムの設計方法を紹介します。
単一チャート上の複数インジケータ（第05部）：MetaTrader 5をRADシステムに変える（I）
単一チャート上の複数インジケータ（第05部）：MetaTrader 5をRADシステムに変える（I）
プログラミングはできなくても創造性に富んだ素晴らしいアイデアを持っている人はたくさんいます。しかし、プログラミングの知識がないため、これらのアイデアを実行に移すことができないのです。MetaTrader5のプラットフォームそのものをIDEのように使って、Chart Tradeを作成する方法を一緒に見てみましょう。
さまざまな移動平均システムを設計する方法を学ぶ
さまざまな移動平均システムを設計する方法を学ぶ
この記事の主題である移動平均自体を使用する場合でも、任意のストラテジーに基づいて生成されたシグナルをフィルタリングするために使用できるストラテジーはたくさんあります。この記事の目的は、移動平均ストラテジーのいくつかと、アルゴリズム取引システムを設計する方法を共有することです。
取引における数学：シャープレシオとソルティノレシオ
取引における数学：シャープレシオとソルティノレシオ
投資収益率は、投資家や初心者のトレーダーが取引効率の分析に使用する最も明白な指標です。プロのトレーダーは、シャープレシオやソルティノレシオなどのより信頼性の高いツールを使用して、ストラテジーを分析します。
MQL5の行列とベクトル
MQL5の行列とベクトル
特別な「matrix」と「vector」データ型を使用すると、数学表記に非常に近いコードを作成することができます。行列とベクトルのメソッドを使用すると、計算でネストされたループを作成したり配列で正しいインデックスを作成したりする必要がなくなるため、複雑なプログラムの開発における信頼性と速度が向上します。
取引のための組合せ論と確率論(第V部): 曲線分析
取引のための組合せ論と確率論(第V部): 曲線分析
本稿では、複数の状態を持つシステムを2つの状態を持つシステムに単純化する可能性に関する調査を行うことにしました。主な目的は、分析によって確率論に基づくスケーラブルな取引アルゴリズムのさらなる開発に役立つ可能性のある有用な結論を導き出すことです。もちろん、このトピックには数学が関係してきますが、以前の記事での経験から、一般化された情報の方が詳細よりも役立つことがわかっています。
取引のための組合せ論と確率論(第IV部): ベルヌーイの定理
取引のための組合せ論と確率論(第IV部): ベルヌーイの定理
本稿では、よく知られているベルヌーイスキームをハイライトし、それを使用して取引関連のデータ配列を記述する方法を示すことにしました。これらはすべて、自己適応型の取引システムを作成するために使用されます。また、より一般的なアルゴリズムを探して、その応用を見つけます。ベルヌーイの定理はその特殊なケースです。
MetaTrader用の高度なEAコンストラクター - BotBrains.app
MetaTrader用の高度なEAコンストラクター - BotBrains.app
この記事では、自動売買ロボットのためのノーコード開発プラットフォームであるBotBrains.appの機能を紹介します。自動売買ロボットを作成するために、コードを書く必要はありません。必要なブロックをスキームにドラッグアンドドロップし、パラメータを設定して、それらの間の接続を確立するだけです。
MQL5 クックブック：ОСО オーダー
MQL5 クックブック：ОСО オーダー
トレーダーのトレーディング活動にはさまざまなメカニズムや注文同士の関係を含む相互関係がつきものです。本稿は OCO 注文処理のソリューションを提案します。新規データタイプがそこで作成されるのみならず、標準クラスは広くかかわっています。
時間の取扱い(第1部):基本
時間の取扱い(第1部):基本
時間の処理、証券会社のオフセット、夏時間または冬時間への変更を簡素化および明確化する関数とコードスニペット。正確なタイミングは取引において重要な要素になることがあります。現在時刻でロンドンやニューヨークの証券取引所がすでに開いているかまだ開いていないか、外国為替取引の取引時間はいつ開始および終了するかなどです。手動で取引して生活しているトレーダーにとって、これは大きな問題ではありません。
MetaTrader5でのビッド・アスク・スプレッド分析
MetaTrader5でのビッド・アスク・スプレッド分析
証券会社のビッド・アスク・スプレッドのレベルを報告するためのインジケーター。MT5のティックデータを使用すると、最近の真の平均ビッド・アスク・スプレッドが実際に何であったかを分析できます。ビッドとアスクの両方の価格ラインを表示すれば現在のスプレッドは使用可能なので、確認する必要はありません。
その他のアプリのためにMetaTrader5の取引価格を準備する方法
その他のアプリのためにMetaTrader5の取引価格を準備する方法
この記事は、エラーのハンドリングも含めて、ディレクトリの作成、データのコピー、Market Watchでのシンボルを使用の例などを紹介します。これら全ての要素は、最終的にユーザーによって定義されたフォーマットにてデータが格納されるためのシングルスクリプトにて集められます。
取引のための組合せ論と確率論(第III部): 初めての数学モデル
取引のための組合せ論と確率論(第III部): 初めての数学モデル
前に説明したトピックの論理的な続きは、取引タスクのための多機能数学モデルの開発です。本稿では、フラクタルを記述する最初の数学モデルの開発に関連するプロセス全体を最初から説明します。このモデルは重要な構成要素になるもので、多機能で普遍的である必要があります。それは、このアイデアをさらに発展させるための理論的基礎を構築します。
取引のための組合せ論と確率論(第I部):基本
取引のための組合せ論と確率論(第I部):基本
この連載では、確率論の実用的応用を見つけて、取引と価格設定のプロセスの説明を試みます。最初の記事では、組合せ論と確率の基礎を調べ、確率論の枠組みでフラクタルを適用する方法の最初の例を分析します。
スワップ(第I部)：ロックと合成ポジション
スワップ(第I部)：ロックと合成ポジション
この記事では、スワップ取引手法の古典的な概念を拡張しようとします。私が、この概念に特別な注意を払う価値があり、この概念が研究に絶対的に推奨されるという結論に達した理由を説明します。
自己適応アルゴリズム(第IV部)：その他の機能とテスト
自己適応アルゴリズム(第IV部)：その他の機能とテスト
引き続き、必要最小限の機能でアルゴリズムを実装して結果をテストします。収益性は非常に低いですが、連載では、完全に自動化された、根本的に異なる市場で取引される完全に異なる商品で収益性の高い取引モデルを示しています。
自己適応アルゴリズム(第III部)：最適化の放棄
自己適応アルゴリズム(第III部)：最適化の放棄
履歴データに基づく最適化を使用してパラメータを選択する場合、真に安定したアルゴリズムを取得することは不可能です。安定したアルゴリズムは、常時、どんな取引商品で作業していても、必要なパラメータを認識している必要があります。予測や推測ではなく、確実に知っているべきです。
自己適応アルゴリズムの開発(第II部): 効率の向上
自己適応アルゴリズムの開発(第II部): 効率の向上
この記事では、以前に作成したアルゴリズムの柔軟性を向上させることでトピックの開発を続けます。アルゴリズムは、分析期間内のローソク足の数の増加または上昇/下降ローソク足超過率のしきい値の増加によって、より安定しました。分析のためにより大きなサンプルサイズを設定するかより高いローソク足の超過率を設定して、妥協する必要がありました。