ページ 25 — 取引システムに関するアルゴリズム取引の記事

前の記事では、ライブラリでMQL4ポジション決済イベントを定義し、未使用の注文プロパティを取り除きました。本稿では、口座オブジェクトの作成を検討して口座オブジェクトのコレクションを開発し、口座イベントを追跡する機能を準備します。

MetaTrader 5およびMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を簡素化する大規模なクロスプラットフォームライブラリの開発を継続します。第10部では、MQL4とのライブラリの互換性に関する作業を再開し、ポジションを開くイベントと未決注文の発動イベントを定義しました。本稿では、ポジション決済イベントを定義し、未使用の注文プロパティを取り除きます。

前の記事では、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。第9部では、MQL4を使用するためのライブラリクラスの改善を開始しました。ここでは、MQL4との完全な互換性を確保するために、ライブラリの改善を続けます。

前の記事では、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。第8部では、注文とポジションの変更イベントを追跡するためのクラスを実装しました。ここでは、MQL4と完全な互換性を備えさせることでライブラリを改善します。

クロスプラットフォームグリッドEAの開発(パートIII):マーチンゲールによる補正ベースのグリッド

この記事では、可能な限り最高のグリッドベースのEAの開発に取り組みます。いつものように、MetaTrader4とMetaTrader5の両方で動作することができるクロスプラットフォームEAになります。当初このEAは、長期間にわたって利益を上げることができませんでしたが、それ以外は良好でした。 2番目となるこのEAは、数年以上にわたって動作する可能性があります。しかし、残念ながら、最大ドローダウンが50%未満で、年間利益の50%以上の条件は得ることができませんでした。

クロスプラットフォームグリッドEAの開発(パートII):トレンド方向のレンジベースのグリッド

この記事では、レンジ内のトレンド方向のトレードのグリッドEAを開発します。したがって、このEAは主に外国為替相場や商品相場に適しています。今回のテストによると、グリッド戦略は2018年から利益を出しました。しかし、2014-2018年の期間は残念な結果となりました。

前の記事では、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。第7部では、StopLimit注文の発動の追跡を追加し、注文とポジションを含む他のイベントを追跡するための機能を準備しました。本稿では、注文とポジションの変更イベントを追跡するためのクラスを開発します。

本稿では、パターンアナライザーアプリケーションの新しいバージョンについて説明します。このバージョンでは、バグ修正と新機能、そして改訂されたユーザーインターフェイスが提供されています。新しいバージョンを開発するときに、前の記事からのコメントと提案が考慮されました。結果として得られたアプリケーションは、この記事で説明されています。

前の記事では、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。第6部分では、ネッティング勘定のポジションを扱うようにライブラリを訓練しました。今回は、StopLimit注文の発動の追跡を実装し、注文とポジションの変更イベントを追跡する関数を準備します。

前の記事では、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。連載第5回では、取引イベントクラスとイベントコレクションを作成し、イベントをEngineライブラリの基本オブジェクトとコントロールプログラムチャートに送信しました。今回は、ライブラリをネッティング勘定で動作させます。

前の記事では、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。第4部では、口座の取引イベントの追跡をテストしました。本稿では、取引イベントクラスを開発してイベントコレクションに配置します。そこからは、これらはエンジンライブラリの基本オブジェクトとコントロールプログラムチャートに送信されます。

前の記事では、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。過去の注文と取引のコレクション、成行注文とポジション、そして注文の便利な選択と並び替えのためのクラスはすでに存在します。この記事では、基本オブジェクトの開発を続け、Engineライブラリが口座の取引イベントを追跡できるようにします。

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。

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。

元の基本となる記事との関連性は失われていませんが、このトピックに興味がある場合は、まず最初の記事を読んでください。しかし、前回の記事から時間が経過しているので、現在の Visual Studio 2017 には、更新されたインターフェイスがあります。また、MetaTrader5プラットフォームにも新しい機能が追加されました。この記事では、DLLのプロジェクト開発、およびセットアップと MetaTrader5 ツールとのやり取りについて説明します。

この記事では、MetaTrader4 と MetaTrader5 の両方で稼働する Expert Advisor (EA) の作成方法を扱います。そのために、グリッドオーダーを構築するEAを開発していきます。グラインダーズ(グリッドトレード)は、現在の価格の上に複数の指値オーダーを配置し、同時に現在の価格の下にリミットオーダーを同じ数オーダーするEAです。

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。

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。

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。

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。

自己学習を行うEAを作成するためのReinforcement learningの適用。前回の記事では、Random Decision Forestアルゴリズムを学び、Reinforcement learning（強化学習）に基づく簡単な自己学習EAを作成しました。このアプローチの主な利点は、取引アルゴリズムを書くことの単純さと『学習」の高速性でした。強化学習（以下、単にRL）は、どのEAにも簡単に組み込むことができ、最適化のスピードを上げられます。

この記事は、前回のピボット・パターン：『ダブルトップ・ダブルボトム』パターンのテストの論理的な続編になります。ここでもう一つのよく知られている『ヘッドアンドショルダー』の反転パターンを検討し、2つのパターンの取引パフォーマンスを比較し、2つのパターンの取引を1つの取引システムに組み合わせてみたいと思います。

これは、リバーシングトレード戦略のシリーズの最新の記事です。ここでは、以前の記事で不安定なテスト結果を引き起こした問題を解決します。また、リバーシング戦略を使用して、任意の相場で裁量トレードの独自のアルゴリズムを開発し、それをテストします。

この記事では、リバーシング（反転）技術について扱います。以前に考慮されたツールの許容レベルまで最大残高ドローダウンを削減します。利益を減少させるかどうかを確認します。また、株式、コモディティ、インデックス、ETF、農業相場など、他の相場でのリバース方式の実行方法も確認します。注意として、この記事には多くの画像が含まれています!

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。

トレーディングの実践において、トレーダーはしばしば、トレンドの傾向の逆転のポイントを探します。なぜなら、トレンドが生まれたときに、その価格が最も大きな変動の可能性を秘めているからです。そのため、技術分析の実践において、様々な反転パターンが考慮されます。最も有名で頻繁に使用されるパターンの1つはダブルトップ・ダブルボトムです。この記事では、パターンの自動検出の例を提案し、またその履歴データに対する収益性をテストします。

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。

本稿では、バギングアンサンブルの分類品質を高めるために使用できる3つの方法を検討し、その効率を評価します。ELMニューラルネットワークのハイパーパラメータと後処理パラメータの最適化の効果が評価されます。

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。

トレーディングロボットの効率は、そのパラメータの正しい選択 (最適化) に依存します。ただし、ある特定の時間間隔で最適と見なされるパラメータは、別の期間でもその有効性を保持することはできません。その上、EA がテストの期間で利益を出したとしてもリアルでは損失になることもあります。継続的な最適化における問題はこれらを背景としています。ルーチンワークに直面するとき、人は自動化する方法を模索しようとします。この記事では、この問題を解決するための非標準的なアプローチを提案します。

この記事では、リバーシングマーチンゲール技術を研究し、トレード戦略を向上させることができるかどうかということはもちろん、使用する価値があるかどうかを判断します。ヒストリカルデータを操作し、リバーシングテクニックに最適なインジケータを確認するEAを作成します。また、独立したトレードシステムとしてのインジケータなしで使用できるかどうかもチェックします。また、リバーシングが、負けトレードから勝ちトレードに変えられるかを確かめます。

トレード戦略には多くのものがあります。トレードのために、ある戦略はトレンドを探し、またある戦略はレンジ価格変動の範囲を定義します。この2つのアプローチを組み合わせて収益性を高めることは可能でしょうか。

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。

この記事はレンジ期間のトレードにおける利点および欠点について調査します。この記事で作成およびテストされた10の戦略は、チャネル内の価格変動の追跡に基づいています。各戦略は、ダマシの相場参入シグナルを回避することを目的としたフィルタリング機構を備えています。

公式のMetaTraderフリーランスサービスのメンバー受注完了数が2018年10月に50,000件に達しました。これは、MQLプログラマー向けの世界最大のフリーランスサイトです。サイトには1,000人以上の開発者が登録しており、新規注文は毎日数十件を超えます。サイトは7ヶ国語に訳されています。

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。

この記事では、トレーディング通貨ペアバスケットのシリーズに結論付けを行います。ここでは、残りのパターンをテストし、実際のトレードでの適用について説明します。相場におけるエントリーと決済、パターンを分析し、複合インジケータの使用を考察します。

バギングを使用するランダムフォレスト（RF）は最も強力な機械学習方法の1つですが、グラジエントブースティングには若干劣ります。本稿では、市場との相互作用から得られた経験に基づいて意思決定を行う自己学習型取引システムの開発を試みます。

ビジュアルストラテジービルダー。プログラミングなしでトレーディングロボットを作成する

この記事では、ビジュアルストラテジービルダーを紹介します。ユーザーがプログラミングせずにトレードロボットやユーティリティを作成する方法について紹介します。作成されたEAは、完全に機能し、ストラテジーテスターでテストすることができます。また、クラウドで最適化またはリアルタイムチャートでライブ実行することも可能です。

この記事で提案するトレーディングシステムは、株価を分析するための数学的ツールです。ディジタルフィルタリングと離散時系列のスペクトル推定を適用します。戦略の理論的側面について説明し、テストEAを作成します。

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第12部): 「口座」オブジェクトクラスと口座オブジェクトのコレクション

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第4部)MQL4との互換性 - ポジション決済イベント

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第10部): MQL4との互換性 - ポジションオープンイベントと指値注文発動イベント

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第9部): MQL4との互換性 - データの準備

クロスプラットフォームグリッドEAの開発(パートIII):マーチンゲールによる補正ベースのグリッド

クロスプラットフォームグリッドEAの開発(パートII):トレンド方向のレンジベースのグリッド

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第8部): 注文およびポジション変更イベント

ローソク足分析技術の研究(第4部): パターンアナライザーの更新と追加

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第7部): StopLimit注文発動イベント、注文およびポジション変更イベント機能の準備

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第5部): ネッティング勘定イベント

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第5部): 取引イベントのクラスとコレクション、プログラムへのイベント送信

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第4部): 取引イベント

フラクタル指数とハースト指数の財務時系列を予測する能力の評価

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第3部)成行注文と取引のコレクション、検索と並び替え

f()10分でできるMQL5 のためのDLL (パート II): Visual Studio 2017で作成

クロスプラットフォームグラインドEAの開発

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第2部)過去の注文と取引のコレクション

MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第1部)概念、データ管理および最初の結果

長期取引戦略の基盤としてのマルチンゲール

トレンドとフラットの戦略を個別に最適化する

強化学習におけるモンテカルロ法の応用

ピボット・パターン：『ヘッドアンドショルダー』パターンのテスト

リバーシング: エントリポイントを形式化し、裁量トレードアルゴリズムを開発する

リバーシング: 最大ドローダウンの削減と他の相場のテスト

上位100件の最適化パス(その1)最適化分析器の開発

ピボット・パターン：『ダブルトップ・ダブルボトム』パターンのテスト

ギャップー収入戦略か50/50か?

ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上

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

考えられる.EAをリアルタイムで最適化するためのインジケータの使用法

リバーシング: 聖杯や危険な妄想?

1. テストメソッド1トレンドとレンジ戦略の組み合わせ

MetaTrader 5における取引戦略最適化の可視化

10のレンジトレーディング戦略の比較分析

MQL5.comフリーランスサービスが注文50,000件を達成

取引口座モニタリングは不可欠なトレーダーツールです。

通貨ペアパターンのテスト: 実用的なアプリケーションと実際のトレードの視点第４部

強化学習におけるランダム決定フォレスト

ビジュアルストラテジービルダー。プログラミングなしでトレーディングロボットを作成する

適応型相場の実用的評価法