MQL4とMQL5のプログラム記事

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取引戦略をプログラミングするためのMQL5言語を、ほとんどがコミュニティメンバーによって書かれた数多くの公開記事で学びます。記事は統合、テスター、取引戦略等のカテゴリに分けられていて、プログラミングに関連する疑問への解答を素早く見つけることができます。

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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第19部):新規受注システム(II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第19部):新規受注システム(II)

今回は、「見てわかる」タイプのグラフィカルな受注システムを開発します。なお、今回はゼロから始めるのではなく、取引する資産のチャート上にオブジェクトやイベントを追加して既存のシステムを修正します。
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機械学習や取引におけるメタモデル:取引注文のオリジナルタイミング

機械学習や取引におけるメタモデル:取引注文のオリジナルタイミング

機械学習におけるメタモデル:人間がほとんど介在しない取引システムの自動作成 - いつ、どのように取引をおこなうかはモデルが自ら決定します。
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ニューラルネットワークの実験(第1回):幾何学の再検討

ニューラルネットワークの実験(第1回):幾何学の再検討

この記事では、実験と非標準的なアプローチを使用して、収益性の高い取引システムを開発し、ニューラルネットワークがトレーダーに役立つかどうかを確認します。
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DoEasy - コントロール(第8部):カテゴリ(GroupBoxおよびCheckBoxのコントロール)による基本WinFormsオブジェクト

DoEasy - コントロール(第8部):カテゴリ(GroupBoxおよびCheckBoxのコントロール)による基本WinFormsオブジェクト

この記事では、「GroupBox」および「CheckBox」WinFormsオブジェクトの作成、およびWinFormsオブジェクトカテゴリの基本オブジェクトの開発について検討します。作成されたすべてのオブジェクトはまだ静的で、マウスと対話することはできません。
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Volumesによる取引システムの設計方法を学ぶ

Volumesによる取引システムの設計方法を学ぶ

最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事です。今回は、Volumes指標について紹介します。出来高という概念は、金融市場の取引において非常に重要な要素の1つであり、注意を払う必要があります。この記事では、Volumes指標を使用した簡単な取引システムの設計方法について説明します。
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MFIによる取引システムの設計方法を学ぶ

MFIによる取引システムの設計方法を学ぶ

最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する連載のこの新しい記事では、新しくマネーフローインデックス(Money Flow Index、MFI)テクニカル指標を考察します。その詳細を学び、MQL5によって簡単な取引システムを開発し、MetaTrader 5で実行します。
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ニューラルネットワークが簡単に(第17部):次元削減

ニューラルネットワークが簡単に(第17部):次元削減

今回は、人工知能モデルについて引き続き説明します。具体的には、教師なし学習アルゴリズムについて学びます。クラスタリングアルゴリズムの1つについては既に説明しました。今回は、次元削減に関連する問題を解決する方法のバリエーションを紹介します。
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価格変動モデルとその主な規定(第1回)。最もシンプルなモデルバージョンとその応用

価格変動モデルとその主な規定(第1回)。最もシンプルなモデルバージョンとその応用

この記事は、数学的に厳密な値動きと市場機能の理論の基礎を提供するものです。現在に至るまで、数学的に厳密な値動き理論は存在しません。その代わりに、「あるパターンの後に、ある方向に価格が動く」という経験則に基づいた仮定で対処する必要がありました。もちろん、これらの仮定は統計にも理論にも裏付けられていません。
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モスクワ取引所(MOEX)の指値注文を使用した自動グリッド取引

モスクワ取引所(MOEX)の指値注文を使用した自動グリッド取引

この記事では、MOEXでの作業を目的としたMetaTrader 5用のMQL5エキスパートアドバイザー(EA)の開発について考察します。EAは、MetaTrader 5ターミナルを使用して、グリッド戦略に従いながらMOEXで取引することになります。EAには、ストップロスとテイクプロフィットによるポジションの決済、および特定の市況での未決注文の削除が含まれます。
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機械学習を使いこなすには

機械学習を使いこなすには

アルゴリズム取引に関するトレーダーの知識の向上に役立つ資料を集めたので、チェックしてみてください。単純なアルゴリズムの時代は過ぎ去りつつあり、機械学習技術やニューラルネットワークを使用せずに成功することは難しくなっています。
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データサイエンスと機械学習(第04回):現在の株式市場の暴落を予測する

データサイエンスと機械学習(第04回):現在の株式市場の暴落を予測する

今回は、米国経済のファンダメンタルズに基づいて、私たちのロジスティックモデルを使って株式市場の暴落の予測を試みます。NETFLIXとAPPLEが私たちが注目する銘柄です、2019年と2020年の過去の市場の暴落を使って、モデルが現在の破滅と暗雲でどのように機能するか見てみましょう。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第18部):新規受注システム(I)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第18部):新規受注システム(I)

今回は新規受注システムの第一弾です。本連載で紹介し始めてから、このEAは、同じチャート上注文システムモデルを維持しながら様々な変更と改良を受けてきました。
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DoEasy - コントロール(第7部):テキストラベルコントロール

DoEasy - コントロール(第7部):テキストラベルコントロール

今回の記事では、WinFormsテキストラベルコントロールオブジェクトのクラスを作成します。このようなオブジェクトはコンテナをどこにでも配置できますが、独自の機能はMS Visual Studioテキストラベルの機能を繰り返します。表示されるテキストのフォントパラメータは設定できます。
ビデオ:MetaTrader5とMQL5での簡単な自動売買の設定方法
ビデオ:MetaTrader5とMQL5での簡単な自動売買の設定方法

ビデオ:MetaTrader5とMQL5での簡単な自動売買の設定方法

このビデオコースでは、MetaTrader 5をダウンロード、インストールして自動売買のために設定する方法を学びます。また、チャートの設定や自動売買のオプションの調整方法についても学びます。最初のバックテストをおこないます。このコースの終わりには、画面の前に座らなくても、24時間365日自動的に取引できるエキスパートアドバイザー(EA)をインポートする方法が分かります。
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AD(蓄積/分散、Accumulation/Distribution)による取引システムの設計方法を学ぶ

AD(蓄積/分散、Accumulation/Distribution)による取引システムの設計方法を学ぶ

最も人気のあるテクニカル指標に基づいて取引システムを設計する方法を学ぶための連載の新しい記事へようこそ。今回は、AD(蓄積/分散、Accumulation/Distribution)という新しいテクニカル指標について学び、シンプルなAD取引戦略に基づいてMQL5取引システムを設計する方法を学びます。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第17部):Web上のデータにアクセスする(III)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第17部):Web上のデータにアクセスする(III)

今回は、Webからデータを取得し、エキスパートアドバイザー(EA)で使用する方法について引き続き考えていきます。今回は、代用できるシステムの開発に進みます。
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チャート上のインタラクティブなコントロールを備えたインジケーター

チャート上のインタラクティブなコントロールを備えたインジケーター

この記事は、インジケーターインターフェイスに関する新しい視点を提供します。利便性を重視していきます。何年にもわたって数十の異なる取引戦略を試し、数百の異なるインジケーターをテストしてきた結果、この記事で共有したいいくつかの結論に達しました。
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ニューラルネットワークが簡単に(第16部):クラスタリングの実用化

ニューラルネットワークが簡単に(第16部):クラスタリングの実用化

前回は、データのクラスタリングをおこなうためのクラスを作成しました。今回は、得られた結果を実際の取引に応用するためのバリエーションを紹介したいと思います。
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ニューラルネットワークが簡単に(第15部):MQL5によるデータクラスタリング

ニューラルネットワークが簡単に(第15部):MQL5によるデータクラスタリング

クラスタリング法について引き続き検討します。今回は、最も一般的なk-meansクラスタリング手法の1つを実装するために、新しいCKmeansクラスを作成します。テスト中には約500のパターンを識別することができました。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第16部):Web上のデータにアクセスする(II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第16部):Web上のデータにアクセスする(II)

Webからエキスパートアドバイザー(EA)にデータを入力する方法はそれほど明らかにはわかりません。MetaTrader 5が提供するすべての可能性を理解しなければ、そう簡単にはいきません。
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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。
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DoEasy - コントロール(第6部):パネルコントロール、内部コンテンツに合わせたコンテナサイズの自動変更

DoEasy - コントロール(第6部):パネルコントロール、内部コンテンツに合わせたコンテナサイズの自動変更

本稿では、Panel WinFormsオブジェクトの作業を続け、パネル内にあるDockオブジェクトの一般的なサイズに合わせた自動サイズ変更を実装します。さらに、銘柄ライブラリオブジェクトに新しいプロパティを追加します。
ビデオ:シンプルな自動取引 – MQL5でシンプルなエキスパートアドバイザーを作成する方法
ビデオ:シンプルな自動取引 – MQL5でシンプルなエキスパートアドバイザーを作成する方法

ビデオ:シンプルな自動取引 – MQL5でシンプルなエキスパートアドバイザーを作成する方法

私のコースの学生の大半は、MQL5を理解するのが本当に難しいと感じていました。これに加えて、彼らはいくつかのプロセスを自動化する簡単な方法を探していました。この記事に含まれる情報を読んで、今すぐMQL5のを使い始める方法を見つけてください。これまでに何らかの形のプログラミングをおこなったことがない場合でも、観察した前のイラストを理解できない場合でも.です。
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ニューラルネットワークが簡単に(第14部):データクラスタリング

ニューラルネットワークが簡単に(第14部):データクラスタリング

前回の記事を公開してから1年以上が経過しました。アイデアを修正して新しいアプローチを開発するには、これはかなりの時間です。この新しい記事では、以前に使用された教師あり学習法から逸れようと思います。今回は、教師なし学習アルゴリズムについて説明します。特に、クラスタリングアルゴリズムの1つであるk-meansについて検討していきます。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第15部):Web上のデータにアクセスする(I)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第15部):Web上のデータにアクセスする(I)

MetaTrader5ではどのようにオンラインデータにアクセスするのでしょうか。Web上にはたくさんのサイトや場所があり、膨大な量の情報が掲載されています。知るべきことは、どこを調べて、この情報をどのように使用するのが最善かということです。
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データサイエンスと機械学習(第03回):行列回帰

データサイエンスと機械学習(第03回):行列回帰

今回のモデルは行列によって作成されています。これにより柔軟性が得られ、コンピュータの計算限界内に留まる限り、5つの独立変数だけでなく多くの変数を処理できる強力なモデルを作成できます。この記事を面白く読めることは間違いありません。
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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。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第14部):価格別出来高の追加((II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第14部):価格別出来高の追加((II)

今日は、EAにいくつかのリソースを追加します。この興味深い記事では、情報を提示するためのいくつかの新しいアイデアと方法を提供します。同時に、プロジェクトの小さな欠陥を修正するのにも役立ちます。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第13部):Times & Trade (II)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第13部):Times & Trade (II)

本日は、Times & Tradeシステムの第2部である市場分析を構築します。前回の「Times & Trade (I)」稿では、市場で実行された取引を可能な限り迅速に解釈するための指標を持つことを可能にする代替のチャート編成システムについて説明しました。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第12部):Times and Trade (I)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第12部):Times and Trade (I)

今日は、注文の流れを読むために、高速な解釈を持つTimes & Tradeを作成します。これは、システムを構築していくうえで最初の部分です。次回は、足りない情報を補って、システムを完成させる予定です。この新しい機能を実装するために、エキスパートアドバイザー(EA)のコードにいくつかの新しいものを追加する必要があります。
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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。
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DoEasy - コントロール(第5部):WinForms基本オブジェクト、Panelコントロール、AutoSizeパラメータ

DoEasy - コントロール(第5部):WinForms基本オブジェクト、Panelコントロール、AutoSizeパラメータ

本稿では、すべてのライブラリWinFormsオブジェクトの基本オブジェクトを作成し、Panel WinFormsオブジェクトのAutoSizeプロパティ(オブジェクトの内部コンテンツに合わせた自動サイズ変更)の実装を開始する予定です。
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DoEasy - コントロール(第4部):パネルコントロールとPadding and Dockパラメータ

DoEasy - コントロール(第4部):パネルコントロールとPadding and Dockパラメータ

今回は、Paddingパラメータ(要素の四辺の内部インデント/マージン)とDockパラメータ(コンテナ内のオブジェクトの配置方法)の扱いを実装します。
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

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。
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DoEasy - コントロール(第3部):バインドされたコントロールの作成

DoEasy - コントロール(第3部):バインドされたコントロールの作成

本稿では、基本要素にバインドされた従属コントロールを作成します。開発は、基本的な制御機能を使用して実行されます。さらに、影を持つことができるオブジェクトに適用するとまだいくつかのロジックエラーが発生するため、グラフィック要素の影オブジェクトを少しいじります。
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

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。
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データサイエンスと機械学習(第02回):ロジスティック回帰

データサイエンスと機械学習(第02回):ロジスティック回帰

データ分類は、アルゴトレーダーとプログラマーにとって非常に重要なものです。この記事では、「はい」と「いいえ」、上と下、買いと売りを識別するのに役立つ可能性のある分類ロジスティックアルゴリズムの1つに焦点を当てます。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第11部):両建て注文システム

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第11部):両建て注文システム

この記事では、両建て注文システムを作成します。先物契約は、トレーダーを極度に苦しめる資産タイプですが、なにがそんなに難しいのでしょうか。
MACDによる取引システムの設計方法を学ぶ
MACDによる取引システムの設計方法を学ぶ

MACDによる取引システムの設計方法を学ぶ

今回は、このシリーズの新しいツール、MACD(Moving Average Convergence Divergence、移動平均収束発散)に基づいた取引システムの設計方法について学びます。
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

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。