価格トレンドは、金融銘柄チャートで観察できる価格チャネルを形成します。現在のチャネルのブレイクアウトは、強いトレンド反転シグナルの1つです。本稿では、そのようなシグナルを見つける手順を自動化し、チャネルブレイクアウトパターンを取引戦略の作成に使用できるかどうかを確認する方法を提案します。 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、MQL5 標準ツールを使用してDiNapoliレベルでトレードするためのEAの実現を考察します。 そのパフォーマンスをテストし、最終的な結論まで導きます。 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。 この記事では、Linda B. RaschkeとLaurence A. Connors の "Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies" に記載されているトレーディングシステムのコードを記述します。 今回は、モメンタムのピンボールシステムを研究します。また、2つのインジケーター、トレードロボットとシグナルブロックの作成について説明します。 この記事では、NRTR インジケーターを分析し、このインジケーターに基づいてトレードシステムを作成します。 追加のトレンド確認インジケーターと NRTR の組み合わせに基づいて戦略を作成する際に使用することができるトレードシグナルのモジュールを開発します。 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。 トレードで成功するには、ノイズ変動と価格変動を分けることができるインジケーターが必要です。 この記事では、最も有望なデジタルフィルタ、カルマンフィルタを検討します。 フィルタを描画して使用する方法について説明します。 本稿では、良く使われる三角裁定取引方法についてお話しします。ここでは、可能な限り主題を分析し、戦略のプラスおよびマイナス側面を考察し、既製のエキスパートアドバイザーコードを開発します。 本稿では、ファジーライブラリを使用して、ファジー論理を適用した簡単な取引システムの構築例を検討します。ファジー論理、遺伝的アルゴリズムおよびニューラルネットワークを組み合わせることによりシステムを改良するための変形が提案されます。 この記事は、ダイバージェンス構造の古典的なメソッドを考慮し、新しいダイバージェンスの解釈メソッドを提供します。 この新しい解釈法に基づいてトレード戦略を策定しました。 この戦略についても、この記事で説明します。 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。 この記事では、チャートのリニアマークアップに基づいて自動トレーディングシステムを作成するための簡単なアプローチを扱います。MetaTrader4 およびMetaTrader5のオブジェクトの標準プロパティを使用して既製EAを提供し、トレードオペレーションをサポートしています。 パターンのテストを開始し、トレード通貨ペアバスケットについての記事に記載されているメソッドを試してみます。 売られ過ぎ/買われ過ぎレベルのパターンが実際に適用されるメソッドを見てみましょう。 本稿では、ベイズの定理に基づいた特異スペクトル解析（SSA）と重要な機械学習法の予測機能を組み合わせて、時間効率の良い取引のための推奨システムを構築するというイデオロギーと方法論について検討します。 本稿では、ジョー・ディナポリによって開発されたフィボレベルベースの取引システムについて説明します。システムの背後にあるアイデアと主なコンセプトが説明され、それらをさらに明確にする、シンプルな指標が例として示されます。 本稿では、よく知られている戦略とニューラルネットワークを融合させた成功裡の取引方法を説明します。これは、人工知能システムを用いたトーマス デマークのシーケンシャル戦略に関するもので、「セットアップ」シグナルと「インターセクション」シグナルを使用して、戦略の最初の部分のみが適用されます。 本稿では、さまざまなフィルタを使用してドンチャンチャネルに基づいているいくつかの戦略を開発してテストします。それらの操作の比較分析も実行します。 この記事では、10のトレンドのテスト結果と比較分析の概要を説明します。 得られた結果に基づいて、トレンドの妥当性、メリット、デメリットについて一般的な結論を導きます。 通貨バスケットのパターンの議論を続けてきました。 このパートでは、複合トレンドインジケーターを用いた場合に形成されるパターンについて考察します。 通貨インデックスに基づくインジケーターは、分析ツールとして使用されます。 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。 前の記事に則って、トレーダーが認識可能なパターンについて分析を試みます。また、各パターンの利点、欠点を考慮し、それに関する推奨事項を示します。ウィリアムズのオシレータに基づいたインジケーターを分析ツールとして使用します。 この記事では、80-20 トレード戦略を分析するためツール (インジケーターおよびEA) の開発について説明します。トレードルールは"ストリートスマート"より引用します。リンダラッシュクとローレンス · コナーズによる"短期的なトレード戦略”です。mql5を使用して、戦略ルールを定式化し、最近の相場のヒストリーベースで、インディケータとEAをテストします。 この記事では、２つのトレードシステム「タートルスープ」と「タートル スープ プラスワン'のルールについて扱います。リンダ ・ ブラッドフォード ・ ラシュキ と ローレンス a. コナーズによる 高確率短期のトレード戦略です。この戦略は、かなり人気があります。15～20年間の相場の動きに基づいてを開発したものです。 ポジションを最適化し、コードのコマンドに従って定期的に条件を終了するEAを開発します。ニューラル ネットワーク (多層パーセプトロン) を分析し、戦略を実現するためのモジュールの形式で実装します。毎月 (毎週、毎日、または毎時) ニューラル ネットワークを最適化する EAを作成します。したがって、自己最適化 EA を開発します。 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。 トレードのヒストリーの分析とポジションエントリーの時間に応じて、HTMLでトレード結果の分布図をプロットします。このチャートは、次の3つのセクションで表示されています - 時間、曜日及び月。 スキャルピング自動システムはアルゴリズム取引の頂点にみなされていますが、コードを書くのは最も困難です。この記事では、受信ティックの分析に基づいて、戦略を構築するメソッドを示し、ビルトインツールとビジュアルテストをデバッグします。エントリーと決済の開発は、多くの場合、裁量取引の経験を必要とします。しかし、MT5ではヒストリー上で戦略をテストすることができます。 取引システム『領域法』は、RSIオシレーターの通常ではない解釈において使われます。この記事では、領域法を可視化するインディケータと、このシステムに基づいてトレードを行うエキスパートアドバイザを提供します。記事では、様々な通貨ペアや時間軸、面積値でのエキスパートアドバイザの詳細なテスト結果が記述されています。 この記事では、ビル・ウィリアムズの取引システムや、このシステムパターンをチャート上で発見しマーキングする為に開発されたMQL5モジュールの使用方法、見つけたパターンでの自動売買の原則、また様々な取引銘柄でのテスト結果を公開しています。 この記事では、簡単な取引ストラテジーを3つのモード（履歴からの記録ティックを使用した『リアルティックに基づいた全てのティック』、『1分足OHLC』、『全ティック』）でテストします。 CStrategyの取引エンジンについての一連の記事の最後のパートでは、XMLファイルからストラテジーをロードする方法を行います。複数の取引アルゴリズムの同時動作を考慮し、単一の実行可能モジュールからのEAを選択する簡単なパネルを提示し、その取引モードを管理します。 この記事では、ストラテジーの取引エンジンのアルゴリズムを分析していきます。シリーズの3番目の部分は、このアプローチを使用して、特定の取引ストラテジーを開発する方法の詳細な分析があります。特別な注意が補助アルゴリズムに必要です - EAは、従来のインデクサーを使用して、システムとデータへのアクセスをログに記録します（Close[1]、Open[0]など） この記事は、ユニバーサルEAのシリーズです。このパートでは、データ処理に基づいて、オリジナルのイベント・モデルについて解説し、エンジンのストラテジーの基本クラスの構造を扱います。 ＥＡの開発者は、プログラミングのスキルに関係なく、信頼性の高い取引プロセスを整理するため、同じタスクとアルゴリズムの問題に直面しています。この記事では、これらのタスクの解決に着手し、トレードアイデアを記述するための便利なCStrategyエンジンの可能性を説明します。 この記事では、進化的アルゴリズムにある主要な原理と、その多様性および特徴について検証します。実験を使用した簡単なエキスパートアドバイザの例では、最適化が私達の取引システムに何をもたらすかを見ていきます。遺伝的、進化的、またその他のタイプの最適化を実装するプログラムのセットを検証し、取引システムのパラメータの最適化や予測変数のセットの最適化時の適用例をご紹介します。 現在のところ、どの商品市場や相場にも適応可能で、ミクロでもマクロでも使うことができるような完璧な相場理論というものは存在していません。この記事では、利益分析に基づいた新しい相場理論のエッセンスを紹介し、現在の価格変化とメカニズムの原則を明らかにします。実際の価格上でコントロール可能なバーチャルプライスの連鎖を形成することにより、最適な値を見つけることができます。相場の形成と変化のメカニズムも紹介します。 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。 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。 本稿は Forex における通貨ペアのロングおよびショートポジションを予測するパターンを自動検索するための Rattle パッケージの使用について考察を行います。本稿は初心者トレーダーにも経験あるトレーダーにも有用な内容です。
Subscribe to algo trading news Copyright 2000-2026, MetaQuotes Ltd
