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モスクワ為替先物のスプレッド戦略の開発例
モスクワ為替先物のスプレッド戦略の開発例
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。
取引き履歴に基づくトレーディングのプレーヤー
取引き履歴に基づくトレーディングのプレーヤー
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。
マーケットでの公開前にトレードロボットに行うべき検査
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
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
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。
一瞬でトレードロボットを作る方法
一瞬でトレードロボットを作る方法
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。
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
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
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。
MQL5 クックブック: 板情報の実装
MQL5 クックブック: 板情報の実装
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。
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
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 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。
MetaTrader 5とMQL5の提供する限りのない機会
MetaTrader 5とMQL5の提供する限りのない機会
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。
オーダーストラテジー多目的Expert Advisor
オーダーストラテジー多目的Expert Advisor
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。
MetaTrader 5でのトレードイベント
MetaTrader 5でのトレードイベント
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。
MetaTrader 5 の注文、ポジション、取引
MetaTrader 5 の注文、ポジション、取引
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。
MQL5ウィザード：新バージョン
MQL5ウィザード：新バージョン
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。
Expert Advisors最適化のカスタム基準作成
Expert Advisors最適化のカスタム基準作成
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。
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
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
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。
エルダーレイ (ブルパワーとベアパワー)
エルダーレイ (ブルパワーとベアパワー)
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のテスト パート2
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
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。
SQLite: MQL5 での SQL データベースのネイティブな処理
SQLite: MQL5 での SQL データベースのネイティブな処理
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。
戦略ビルダー機能の拡張
戦略ビルダー機能の拡張
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。
Boxplotによる金融時系列のシーズンパターンの探索
Boxplotによる金融時系列のシーズンパターンの探索
この記事では、Boxplotを使用して価格時系列のシーズン特性を表示します。 各Boxplot(あるいは"ボックスアンドウイスキーダイアグラム") は、データセットに沿って値がどのように分布しているかを示す優れたものです。 Boxplotは、視覚的に似ていますが、ローソク足チャートと混同しないでください。
14,000自動売買ロボットがMetaTraderマーケットに
14,000自動売買ロボットがMetaTraderマーケットに
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。
メリルパターンに基づくストラテジービルダー
メリルパターンに基づくストラテジービルダー
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。
リスク設定に基づいてSL/TPを設定するクロスプラットフォームEAの開発
リスク設定に基づいてSL/TPを設定するクロスプラットフォームEAの開発
本稿では、リスク値に基づいて自動的にエントリロットを計算するエキスパートアドバイザー(EA)を作成します。このEAでは、選択したSL(ストップロス)に対する比率を持つTP(テイクプロフィット)が自動的に配置されます。言い換えれば、3:1、4:1などの選択した比率に基づいたTPが計算されます。
Google サービスによるメーリング キャンペーンの手配
Google サービスによるメーリング キャンペーンの手配
トレーダーは、他のトレーダー、クライアントや友人とのビジネス関係を維持するために、メーリングキャンペーンを手配したい場合があるかもしれません。 その場合、スクリーンショット、ログ、またはレポートを送信する必要がある場合があります。 頻繁に発生するタスクではないかもしれませんが、このような機能があれば明らかに利点となります。 この記事では、複数の Google サービスを同時に使用し、C# で適切なアセンブリを開発し、MQL ツールと統合を取り上げています。
微分とエントロピー解析によるGrokking市場の「記憶」
微分とエントロピー解析によるGrokking市場の「記憶」
分数階微分は十分に広い範囲で使用されています。例えば、機械学習アルゴリズムには通常微分された級数が入力されます。 問題は、機械学習モデルが認識できるように、利用可能な履歴に従って新しいデータを表示する必要があることです。本稿では、時系列の微分に対する独自のアプローチを検討します。本稿にはさらに、この微分された級数に基づく自己最適化取引システムの例が含まれています。
トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化
トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化
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。
MetaTrader5 と Python インテグレーション: データの受信と送信
MetaTrader5 と Python インテグレーション: データの受信と送信
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。
ジグザグの力(第二部)データの受け取り、処理、表示の例
ジグザグの力(第二部)データの受け取り、処理、表示の例
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。
長期取引戦略の基盤としてのマルチンゲール
長期取引戦略の基盤としてのマルチンゲール
本稿では、マルチンゲールシステムについて詳細に検討します。このシステムを取引に適用できるかどうか、またリスクを最小限に抑えるための使用方法が検討されます。この単純なシステムの主な欠点は、預金全体を失う可能性があることです。マルチンゲール技術を使って取引することを決定した場合、この事実は考慮に入れられなければなりません。
ジグザグの力(第一部)指標基本クラスの開発
ジグザグの力(第一部)指標基本クラスの開発
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。
EAの元のコードを変更することなく、テイクプロフィットの代わりにリミットオーダーを使用する
EAの元のコードを変更することなく、テイクプロフィットの代わりにリミットオーダーを使用する
テイクプロフィットによる決済ではなく、リミットオーダーを使用した決済方法は、フォーラムでも長い間議論の対象でした。 このアプローチの利点は一体何であり、どのようにしてトレードで実現できるでしょうか。 この記事では、このトピックのビジョンを提供します。
ギャップ ー 収入戦略か50/50か?
ギャップ ー 収入戦略か50/50か?
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。
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。
MQL5レシピ - オープンヘッジポジションのプロパティを取得しましょう
MQL5レシピ - オープンヘッジポジションのプロパティを取得しましょう
MetaTrader 5プラットフォームでは、マルチマーケットだけでなく、さまざまなポジション計算システムの使用も可能です。このような機能は、取引アイデアの実装と形式化のためのツールを大幅に拡大します。この記事では、ポジションが独立してカウントされたとき（『ヘッジ』）のポジションのプロパティの処理と考慮の方法について説明します。派生クラスの提案と、ヘッジポジションのプロパティの処理と取得の例を提示します。