MQL4とMQL5のプログラム記事

すべてのチャネルインジケータは、上中下の3ラインとして表示されます。 移動平均インジケーターは主にチャネルに使用されますが、中央の線の描画原理は移動平均に似ています。 上下の線は中心線から等しい距離に位置します。 この距離は、標準偏差値 (ボリンジャーバンドバンド)、または ATR値 (ケルトナーチャネル) を使用して、価格のパーセント (エンベロープインジケータ) としてポイント単位で決定されます。

ハースト指数とその計算アルゴリズムの背後にある考え方について紹介します。 金融相場セグメントの数を分析し、MT５でフラクタル解析をする方法を説明します。

マルチラインテキストボックスについて説明します。OBJ_EDIT型のグラフィカルオブジェクトとは異なり、ここで説明されるバージョンには入力文字数の制限がありません。また、カーソルをマウスまたはキーを使用して移動してテキストボックスをシンプルなテキストエディタに切り替えるモードも追加されています。

ZUP プラットフォームの最初のバージョンのリリース後、10年に渡り、複数の変更と改善がありました。その結果、現在は迅速なMT４のグラフィカルアドオンがあり、相場データの分析が便利になりました。今回は、ZUPインジケータープラットフォームのグラフィカルインターフェイスを使用するメソッドについて説明します。

時系列は、動的なシステムであり、確率変数の値が継続的または連続に等間隔で受信されます。市場分析の2Dから3Dへの移行は、複雑なプロセスと研究オブジェクトにおいて、新たな展望を与えます。この記事では、２次元データの3D表現をする可視化手法について説明します。3Dモデリングは、複雑なプロセスや現象を分析し、その結果を予測できます。

ライブラリコードの最適化が必要です。それは、より規則正しく、学習のために読みやすく理解しやすくなければありません。さらに、以前に作成したコントロール（リスト、テーブル、スクロールバー）の開発が続きます。

グラフィカルパターンを使った自動トレード戦略には、極値を検索する機能が必要です。既存のツールは、必ずしもこのような機能がありません。この記事で説明されているアルゴリズムは、チャート上のすべての極値を検出できます。ここで説明するツールは、トレンドやレンジに効率的です。得られた結果は選択した期間によって強く影響を受けず、指定したスケールでのみ定義されています。

ブラウザから直接金融市場取引ができるウェブターミナルはトレーダーによく知られています。お客様のウェブサイトにウェブターミナルウィジェットを追加なさってください。これは完全に無償です。ご自分のウェブサイトでブローカーを照会して利益を得ることができます。このためにすぐに使えるWebベースのソリューションを用意させていただきました。お客様がなさるのはウェブサイトにiframeを1つ埋め込むことだけです。

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。

グラフィカルインタフェースを作成するためのライブラリの開発が続きます。今回は、チェックボックスコントロールのリストとTimeが対象となります。さらに、CTableクラスではデータを昇順または降順に並べ替えることができるようになりました。

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、グラフィックメモリの助けを借りて、相場の統計的分布ヒストグラムをプロットする可能性について説明します。サンプルのヒストグラムと mql5のグラフィカルオブジェクトの「非表示」関数があります。

バイナリーオプションストラテジーを構築し、MT4のストラテジーテスターで検証する方法をご紹介します。

この記事では、独自のグラフィカルインターフェイスを使用して、よくあるオシレーターに基づく汎用的なインジケータの作成プロセスについて説明します。GUIは、ユーザーが迅速かつ容易に、グラフ ・ ウィンドウから (開くことがなくそのプロパティ)、各オシレーターの設定を直接変更するとでき、特定のタスクに最適なオプションを選択することができます。

この記事では、テキストエディットボックス、ピクチャスライダー、および追加的なシンプルなコントロール（テキストラベルとピクチャ）の新しいコントロールについて検討します。ライブラリは成長を続けており、新しいコントロールの導入に加えて、以前作成されたものも改善されています。

ジグザグは、MT5のユーザーの間で人気の高いインジケーターです。この記事では、ジグザグのさまざまなパターンを作成する可能性について分析します。この結果はEAの開発に有用であるばかりでなく、その関数を拡張する不変なインジケーターとなりえます。

この記事では、EAを4 つの異なるトレードでテストします。4つのテストにおけるレポートの最終的な比較は、オンラインストアでの商品のような表にします。追加として、各シンボルの分布図が自動的に作成されます。

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。

ターミナルのグローバル変数は、高度で信頼性の高いEAを開発するために欠かせないツールです。グローバル変数なしで MQL5で EA の開発をすることは想像を絶します。

今回は、標準のチャートコントロールについて考えていきます。これによって水平スクロールを同期させる機能を持つサブチャートの配列の作成が可能になります。また、引き続き、ライブラリのコードを最適化してCPU負荷を軽減します。

この実践向きの記事は、MQL5 内のファイルの操作に焦点を当てています。基本を把握し、スキルを磨くことができるシンプルなタスクを提供しています。

本稿では、Easy And Fast ライブラリの次のバージョン（バージョン3）を紹介します。特定の欠陥を修正して、新しい機能を追加しました。詳細は本稿で後ほどお話しします。

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。

この記事では、通貨ペアのインジケーターを使用して、（買われすぎ売られ過ぎの）状態に関するデータを取得するだけでなく、グループ（バスケット）に分割する方法について説明します。

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。

この記事では、ポートフォリオトレードの原則と外国為替相場への応用を明らかにします。簡単な数学的ポートフォリオの配置モデルが考えられています。半自動化されたトレードのポートフォリオのインジケーターとEA：この記事では、実用的なMT4でのポートフォリオトレードの実装例があります。トレード戦略、ならびに利点と落とし穴の要素が記載されています。

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。

この記事では、ディープニューラルネットワークと予測の選択に関する以前の記事の続きです。ここでは、スタックRBMによって開始されたニューラルネットワークの関数を扱い、「darch」パッケージの実装をします。

MT4とMT5は、トレードリクエストで異なるルールを使用しています。この記事では、トレードプラットフォームとバージョンにかかわらず、クロスプラットフォームEAとして稼働する、クラスオブジェクトを使用します。

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。

この記事では、移動チャネルに基づいたシグナルを送信するクラスを実装するプロセスについて説明します。各々は、テスト結果を取引戦略が引き続きます。標準ライブラリのクラスは派生クラスを作成するために使用します。

クロスプラットフォームEAはMQL4に有用であり、MQL5標準ライブラリ内に一部コンポーネントが存在します。 この記事では、MQL4コンパイラと互換性のあるMQL5標準ライブラリの特定コンポーネントを作るメソッドを取り扱います。

この記事では、クロスプラットフォームのEAを容易に開発できるメソッドを詳述します。提案メソッドは、両方のバージョンによって共有関数を統合し、互換性のない関数の派生クラスを分割します。

この記事では、ファジィ集合論を適用することにより、裁量の取引戦略を改善する方法を提案します。例として、相場参入のために過度に形式的な基準をぼかすため、ファジーロジックアプリケーションや戦略の検索、パラメータの選択について、ひとつひとつ説明してきました。このように、戦略の変更後、相場の状況に反応してポジションを開く柔軟な条件を使用します。

多くのトレーダーは、どれくらいの速さで自分の注文が取引所に到達し、どれくらいの時間で実行されるのか、そしていつトレーダーの取引ターミナルに取引操作の結果が反映されるのかということについてよく考えるものだと思います。今まで誰もMQL5とQLUAのプログラムを使用した取引操作速度の比較測定を行っていないので、この比較を行いたいと思います。

取引システムの収益は、ロジックのアルゴリズムの品質にだけでなく、ロジックや金融商品のダイナミクスの解析の精度により、決定されます。Falseトリガーは、取引ロボットのメイン・ロジックを低品質なものにします。指定された問題を解決する方法は、この記事で考慮されています。

キャンバスクラスのアンチエイリアシングアルゴリズムは、アンチエイリアスが使用されているすべての構造の基本です。この記事では、アルゴリズムがどのように動作するかについて扱い、可視化に関連する例を示します。また、グラフィックオブジェクトの描画の色合いをカバーし、キャンバス上の図形を描画するために開発された詳細なアルゴリズムがあります。数値解析ライブラリALGLIBは、計算に使用します。