Algorithmic Trading Articles for 取引

この記事では、スプレッドシート（Excel、Calc、Google）を使ってあらゆる戦略を分析できるようにするための基本的な考え方や方法を解説します。得られた結果をMetaTrader5のテスターと比較します。

本記事では、実データを活用したアクティブな機械学習手法について考察するとともに、その長所と短所について考察していきます. おそらく、いくつかの方法が有用であるとわかるでしょうし、機械学習モデルのアーセナルにインクルードするでしょう. トランスダクションは、サポートベクターマシン（SVM）の共同発明者であるVladimir Vapnik氏が紹介しています.

この記事では、一貫した科学的アプローチを用いて価格パターンを分析し、それに基づいてトレードアルゴリズムを構築するという、トレードアルゴリズムを開発するための方法論を考察します。開発の理想を事例を用いて示します。

この記事は、外国為替取引の主な機能をできるだけ簡単かつ迅速に説明し、初心者といくつかの基本的なアイデアを共有することを目的としています。また、簡単なインディケータ―の開発を紹介するとともに、取引コミュニティで最も興味をそそる質問への回答を試みます。

取引システムの開発における勾配ブースティング(CatBoost)素朴なアプローチ

PythonでCatBoost分類器を訓練してモデルをmql5にエクスポートし、モデルパラメータとカスタムストラテジーテスターを解析します。Python言語とMetaTrader5ライブラリは、データの準備とモデルの訓練に使用されます。

この記事では、クオートを表示するための一般的な方法を示すために、カスタムシンボルプログラムの生成を行います。派生したカスタムシンボルチャートから実際のシンボルをトレードするためのEAにおける提案された亜種についても説明します。この記事にはMQLのソースコードが添付されています。

トレーダーはよくトレンドやレンジについて話しますが、トレンドやレンジとは何かを理解している人はほとんどおらず、概念を明確に説明できる人はさらにいません。基本的な用語について考察することは、多くの場合、偏見や誤解の固まりに悩まされます。しかし、利益を上げたいのであれば、概念の数学的・論理的な意味を理解する必要があります。今回は、トレンドとレンジの本質に迫るとともに、相場の構造がトレンドなのか、レンジなのか、何か別のものなのかを定義してみたいと思います。また、トレンド相場やレンジ相場で利益を出すための最適な戦略についても考えていきたいと思います。

この記事では、MetaTraderや外部アプリケーションでのオブジェクトの暗号化/復号化について考えてみます。今回の目的は、同じ初期データで同じ結果が得られる条件を決めることです。

本稿では、ツールキットの機能を拡張します。特定の条件で取引ポジションを決済する機能を追加し、これらの注文を編集する機能を備えた、成行注文と指値注文を制御するための表を作成します。

「シグナル」サービスは MetaTrader 4 および MetaTrader 5でのソーシャルトレーディングを紹介します。その「サービス」はトレーディングプラットフォームに統合され、だれでも簡単にプロのトレーダーのトレードをコピーすることができます。シグナル提供者の何千というシグナルをどれでも選び、数回クリックするだけで定期購買をすると、提供者のトレードがみなさんのアカウントにコピーされます。

今日、多くのトレーダーが自動取引システムに切り替えています。これらのシステムには、追加のセットアップが必要なものも完全に自動化されてすぐに使用できるものもあります。ただし、昔ながらの方法で手動で取引することを好むトレーダーもかなりいます。本稿では、ホットキーを使用してすばやく手動で取引し、ワンクリックで一般的な取引アクションを実行するためのツールキットを作成します。

手動のチャート作成および取引ツールキット(第I部)準備: 構造の説明とヘルパークラス

これは連載最初の記事で、キーボードショートカットを使用してチャートグラフィックを手動で適用できるツールキットについて説明します。1つのキーを押すとトレンドラインが表示され、別のキーを押すと、必要なパラメータを備えたフィボナッチファンが作成されるという、非常に便利なものです。時間枠の切り替え、レイヤーの再配置、チャートのすべてのオブジェクトの削除もおこなえます。

トレーディングシグナルモニターの作成に関連する第5回の記事では、コンポジットシグナルについて考え、必要な関数を実装していきます。以前のバージョンでは、RSI、WPR、CCIなどのシンプルなシグナルを使用していましたが、カスタムインジケータを使用する可能性も考慮します。

前回の記事では、アプリケーションフレームワークを作成し、以降のすべてのタスクの基礎としました。このパートでは、開発工程を進めます: アプリケーションのビジュアル部分を作成し、インターフェイス要素の基本的な相互作用を構成します。

このパートでは、トレードシグナルの検索・編集システムを拡張し、カスタムインジケータの使用可能性やプログラムのローカリゼーションを追加することを紹介します。以前、シグナルを検索するための基本的なシステムを作ったことがありますが、小さなインジケータとシンプルな検索ルールのセットをベースにしていました。

前回の記事では、アプリケーションの視覚的な部分と、GUI要素の基本的なインタラクションを開発しました。今回は、内部ロジックと取引シグナルのデータ準備のアルゴリズムを追加するだけでなく、検索し、モニターで可視化するために、シグナルを設定する機能を追加します。

トレーディングにおけるOLAPの適用（その4）。テスターレポートの定量的・視覚的分析

この記事では、シングルパスや最適化結果に関連するテスターレポートのOLAP分析のための基本的なツールを提供しています。このツールは標準フォーマットのファイル(tstとopt)を扱うことができ、グラフィカルなインターフェイスも提供します。最後にMQLのソースコードを添付します。

大きなプログラムは小さなファイルから始まり、関数やオブジェクトを追加し続けるにつれてサイズが大きくなります。ほとんどのトレードロボット開発者は、この問題を処理するためにインクルードファイルを利用しています。しかし、より良い解決策があります。:それは、プロジェクト内の任意のトレードアプリケーションの開発を開始することです。そうする理由はたくさんあります。

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。

金融市場における取引には広範囲のリスクがつきもので、これらは取引システムのアルゴリズムで考慮されるべきです。そのようなリスクを低減することは、取引で利益を得るために最も重要な課題です。

MT5 プラットフォームでは、同時に複数の金融商品のトレードロボットをテストすることができます。組み込みのストラテジーテスターは、自動的にヒストリーデータをブローカーのサーバーからダウンロードします。そのため、開発者は特別手動で何かをする必要はありません。シンプルかつ確実に異なるシンボルのミリ秒単位のティックによるトレード環境を再現することが可能です。この記事では、2つのモスクワ為替先物においてスプレッドストラテジーをテストと開発を行います。

トレーディングのプレーヤーたったこれだけの短い言葉です。説明は必要ありませんね。ボタンのある小さな箱が心に浮かびます。ボタンを1つ押すと再現します。レバーを動かすと再現スピードが変化します。それとても似ています。本稿では、ほとんどリアルタイムでトレード履歴を再現するプログラムを紹介したいと思います。本稿はOOPの意味、インディケータとの連携、チャート管理についてもいくらか取り上げます。

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。

シグナルのクイック評価：トレーディング、ドローダウン/ロードとMFE/ MAE配信チャート

購読者は、多くの場合、シグナルプロバイダーのアカウントの総成長を分析することによって、適切なシグナルを検索します。しかし、特定のトレード戦略の潜在的なリスクを分析することも重要です。この記事では、その性能に基づいてトレードシグナルを評価するための簡単かつ効率的な方法を紹介します。

金融市場でのトレードには深刻なものを含む多くのリスクがあります。すべてのトレーダーの夢は、絶えずいい状態でいて、恐怖、欲望、あせりなどの人間的な弱さを持たないトレードツールを持つことです。

リテールFXトレーダーの可能性を拡大する為に、プラットフォームに2つ目の計算システムであるヘッジングが追加されました。これからは、シンボルごとに、反対方向のものを含む、多数のポジションを持つことができます。これによって、いわゆる『ロック』を使った取引戦略を実装することができ、つまり、もし価格がトレーダーに反する方向へ向かった場合、反対方向にポジションを開くことができます。

この記事では、板情報（DOM）を利用する方法を示します。また、CMarketBookクラスの動作についても説明します。これは、MQL5クラスの標準ライブラリを拡張し、DOMを使用する際の便利な方法となります。

MetaTrader クライアントターミナルはトレーディング戦略を自動化するためには完璧なものです。売買ロボット開発者にとって必要なツールをすべて備えています。－力強い C++ 言語ベースのMQL4/MQL5 プログラム言語、便利な開発環境、MQL5 クラウドネットワークで分散コンピューティングをサポートするマルチスレッドのストラテジーテスタ。本稿では、お手持ちのクライアントターミナルをカスタムエレメントをすべて備えた仮想環境に移動する方法をみつけることでしょう。

この記事では、MQL5を０から学び始めて９ヶ月でどれほどの結果を得ることができるかという点とともに、トレーダーのプログラムがどのようなもになることができるかの例を紹介したいと思います。この例は、価格チャートで最小限のスペースを使用しながら、プログラムがどれほど多機能に、かつ、情報を提供するようになるのかについて紹介します。そして、ユーザーにとってトレードパネルがどれほどカラフル、明るく、直感的に分かりやすくなるか見ることができます。その他数多くの機能を紹介します。

この記事では、未処理のオーダーを有効に活用するストラテジーや、それを表すためのメタ言語やそれに基づき動作する多目的ExpertAdvisorを中心に見ていきます。

トレード用アカウントの現在の状況を監視すると、オープンポジションと注文をコントロールしていることがわかります。トレードシグナルが取引に変わる前に、クライアントターミナルからリクエストとしてトレードサーバーに送信され、そこで処理待ちの注文キューに配置されます。トレードサーバーによるリクエストを受け取る、機嫌切れとして削除する、それに基づき取引を実行を行うといったこれら全ては、トレードイベントに従っています；そして、トレードサーバーはターミナルにそれらについて通知します。

メタトレーダー５の取引システムの仕組みへの理解がなければ、信頼性のある自動取引ロボットの作成はできません。クライアントターミナルが売買サーバーにアクセスし、ポジションや注文、取引に関する情報を取得します。MQL5を使用し適切に取得したデータを扱うには、MQL5とクライアント側の相互の連携に関するより良い理解が必要になります。

本稿では、最新のMQL5ウィザードで利用できる新しい特徴について述べます。シグナルのアーキテクチャが変更され、さまざまなマーケットパターンにもどつくトレーディングロボットを作成することができるようになっています。本稿に含まれる例では、エキスパートアドバイザのインタラクティブな作成手順を説明しています。

MetaTrader 5 クライアント端末は Expert Advisor パラメータを最適化する幅広い機会を提供します。またストラレジーテスタに含まれる最適化評価基準に対して、開発者には自身の基準を作成するチャンスが与えられています。これは Expert Advisorsを検証し最適化する数えきれない可能性に導きます。本稿ではそのような基準を、複雑なもの単純なもの双方、作成する実践的方法について記述します。

MetaTraderのマーケットからトレードロボットを購入し、インストールする方法

メタトレーダーのプロダクトは、mql5.com のウェブサイト上またはMetaTrader4,MetaTrader5から直接買うことができます。希望のお支払い方法を選択して、トレーディングスタイルに合ったプロダクトをお選びいただき、アクティベートしてください。

ソーシャルテクノロジースタートアップの構築パート2： MQL5 REST クライアントのプログラミング

本稿パート1でご紹介した PHP ベースの Twitter の考え方を形にしましょう。の異なるパーツを SDSS 組み立てるのです。システムアーキテクチャのクライアント側において、HTTP を介してトレードシグナルを送信するために新しいMQL5 WebRequest() 関数に頼ります。

本稿では取り引き価格とモスクワ証券取引所のデリバティブ市場のクリアリング詳細について説明します。本稿はデリバティブ取引で最初の為替経験をしたいと思っている初心者向けの理解しやすい内容です。また集中交換プラットフォームでの取引を検討している経験ある外為トレーダー向けでもあります。

この記事は、ブルパワー、ベアパワー、移動平均インジケータ (EMA-指数平均)に基づいたエルダーレイトレーディングシステムを扱います。このシステムは、アレキサンダーエルダーの著書"Trading for a Living"に記述されています。

通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンをテストし、トレード通貨ペアバスケットの記事で説明したメソッドを試していきます。実際には、移動平均のクロスの複合 WPR チャートのパターンを使用できるかどうかを検討してみましょう。もし使用できる場合は、適切な使用メソッドを検討する必要があります。

トレード戦略の開発には、大量のデータの処理が関連しています。今では、MQL5 で直接 SQLite に基づいた SQL クエリを使用してデータベースを操作できるようになりました。このエンジンの重要な特徴は、データベース全体がユーザーのPC上の単一のファイルに配置されるということです。

スプレッドシートを使ってトレード戦略を構築する

トランスダクション・アクティブ機械学習におけるスロープブースト

トレーディングアルゴリズム開発への科学的アプローチ

外国為替取引の背後にある基本的な数学

取引システムの開発における勾配ブースティング(CatBoost)素朴なアプローチ

カスタムシンボル。実用的な基礎

トレンドとは何か、相場の構造はトレンドかレンジかで決まるのか？

外部アプリケーションで暗号を使用する

クイック手動取引ツールキット: ポジションと指値注文の使用

トレーディングシグナルを定期購入する方法

クイック手動取引ツールキット: 基本機能

手動のチャート作成および取引ツールキット(第I部)準備: 構造の説明とヘルパークラス

トレードシグナルの多通貨監視（その5: 複合シグナル

トレードシグナルの多通貨監視(パート2):アプリケーションのビジュアル部分の実装

トレードシグナルの多通貨監視（その4）。機能強化とシグナル検索システムの改善

取引シグナルの多通貨監視（その3）：検索アルゴリズムの紹介

トレーディングにおけるOLAPの適用（その4）。テスターレポートの定量的・視覚的分析

このプロジェクトは、収益性の高いトレーディングロボットを作成する手助けになります! 少なくとも、そうなるでしょう。

ピボット平均オシレータの開発:累積移動平均の新規インジケータ

トレーダーのリスクを低減するには

モスクワ為替先物のスプレッド戦略の開発例

取引き履歴に基づくトレーディングのプレーヤー

マーケットでの公開前にトレードロボットに行うべき検査

シグナルのクイック評価：トレーディング、ドローダウン/ロードとMFE/ MAE配信チャート

一瞬でトレードロボットを作る方法

MetaTrader 5にポジション計算のヘッジシステムが追加されました

MQL5 クックブック: 板情報の実装

仮想ホスティングに移植するためにトレードアカウントを準備する方法

MetaTrader 5とMQL5の提供する限りのない機会

オーダーストラテジー多目的Expert Advisor

MetaTrader 5でのトレードイベント

MetaTrader 5 の注文、ポジション、取引

MQL5ウィザード：新バージョン

Expert Advisors最適化のカスタム基準作成

MetaTraderのマーケットからトレードロボットを購入し、インストールする方法

ソーシャルテクノロジースタートアップの構築パート2： MQL5 REST クライアントのプログラミング

モスクワ証券取引所のデリバティブ市場を例にとった取り引き価格の原則

エルダーレイ (ブルパワーとベアパワー)

通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンのテストパート2

SQLite: MQL5 での SQL データベースのネイティブな処理