MQL5.community開発履歴

本稿では、粒子群アルゴリズムを使用した高速最適化の手法について説明しています。また、この手法のMQLでの実装を提示します。これは、エキスパートアドバイザー内のシングルスレッドモードとローカルテスターエージェントで実行されるアドオンとしての並列マルチスレッドモードの両方ですぐに使用できます。

この記事では、一貫した科学的アプローチを用いて価格パターンを分析し、それに基づいてトレードアルゴリズムを構築するという、トレードアルゴリズムを開発するための方法論を考察します。 開発の理想を事例を用いて示します。

本稿では、 複数銘柄・複数期間標準指標のオブジェクトの開発を完結します。一目均衡表標準指標の例を使用して、チャートにデータを表示するための補助描画バッファを持つ複合カスタム指標の作成を分析します。

本稿では、複数銘柄・複数期間標準指標を正しく表示するためのライブラリメソッドを改善して、設定されたシフトによってシフトされたラインが現在の銘柄チャートに表示されるようにします。また、標準指標を使用するメソッドを整理し、最終的な指標プログラムのライブラリにある冗長なコードを削除します。

本稿では、ライブラリクラスを改善して、データを表示するために複数の指標バッファを必要とする複数銘柄・複数期間標準指標を開発する機能を実装します。

本稿では、モデルの一般化可能性を向上させることを目的としたデータ変換への可能なアプローチの1つについて説明し、CatBoostモデルの抽出と選択についても説明します。

PythonでCatBoost分類器を訓練してモデルをmql5にエクスポートし、モデルパラメータとカスタムストラテジーテスターを解析します。Python言語とMetaTrader5ライブラリは、データの準備とモデルの訓練に使用されます。

本稿では、単一の指標バッファを使用して、指標サブウィンドウを構築および操作するための複数銘柄・複数期間標準指標の作成例について説明します。プログラムのメインウィンドウで動作し、データを表示するための複数のバッファを持つ標準指標を操作するためのライブラリクラスを準備します。

この記事では、クオートを表示するための一般的な方法を示すために、カスタムシンボルプログラムの生成を行います。 派生したカスタムシンボルチャートから実際のシンボルをトレードするためのEAにおける提案された亜種についても説明します。 この記事にはMQLのソースコードが添付されています。