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この記事では、最も一般的で、おそらく最も理解しやすい指標を1つだけ取り上げて、連載で扱った概念の説明の簡略化を試みます。移動平均です。そうすることで、垂直的自然変換の意義と可能な応用について考えます。
本稿はMQL4言語関数の簡単なガイドです。MQL4からMQL5へプログラムを移植するのに役立つことでしょう。MQL4関数(トレーディング関数以外)にはそれぞれ記述とMQL5実装が存在します。そのため移行時間が大幅に削減されます。利便性を考え、MQL4関数はグループ分けされておりMQL4参照に似た形になっています。
MetaTraderのマーケットからトレードロボットを購入し、インストールする方法
メタトレーダーのプロダクトは、mql5.com のウェブサイト上またはMetaTrader4,MetaTrader5から直接買うことができます。 希望のお支払い方法を選択して、トレーディングスタイルに合ったプロダクトをお選びいただき、アクティベートしてください。
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- 取引セッションインディケータ このインディケータはDRAW_FILLINGバッファに基づいています。入力パラメータはなく、TimeTradeServer()およびTimeGMT() 関数が使われます。
- トレーダーのためのMQL5プログラミング - 書籍からのソースコード。第7部 本書最後となる第7部では、MetaTrader 5のプログラムを開発する際に役立つMQL5 APIの高度な機能について説明します。これには、カスタム金融銘柄、組み込みの経済指標カレンダーイベント、およびネットワーキング、データベース、暗号化などの汎用テクノロジーが含まれます。
- トレーダーのためのMQL5プログラミング - 書籍からのソースコード。第1部 本書の第1章では、MQL5言語と開発環境を紹介しています。MQL4(MetaTrader 4言語)と比較してMQL5言語で導入された新機能の1つは、オブジェクト指向プログラミング(OOP)のサポートです。これはC++に似ています。
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エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート(第2部):出来高指標とビルウィリアムズの指標
この記事では、標準的な出来高指標とビルウィリアムズ指標のカテゴリについて見ていきます。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAで指標を使用するためのすぐに使えるテンプレートを作成します。
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- 取引セッションインディケータ このインディケータはDRAW_FILLINGバッファに基づいています。入力パラメータはなく、TimeTradeServer()およびTimeGMT() 関数が使われます。
- Candle Time End and Spread このインディケータは、現在のスプレッドと同時にバー(ローソク足)を閉じるまでの時間を表示します。
- b-clock 新しいローソク足が出現する前に残された分と秒を表示します。
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パブリッシュされた記事"MetaTrader 5用のMQTTクライアントの開発:TDDアプローチ(第4回)".
この記事は、MQTTプロトコルのネイティブMQL5クライアントの開発ステップを説明する連載の第4回です。このセクションでは、MQTT v5.0のプロパティとは何か、そのセマンティクス、いくつかのプロパティの読み方について説明し、プロトコルを拡張するためにプロパティをどのように使用できるかの簡単な例を示します。
パブリッシュされた記事"ソフトウェア開発とMQL5におけるデザインパターン(第1回):生成パターン".
繰り返し発生する問題の多くを解決するためには、使用できる方法があります。これらの方法の使い方を理解すれば、ソフトウェアを効果的に作成し、DRY (Do not Repeat Yourself)の概念を適用するのに非常に役立ちます。この文脈では、デザインパターンのトピックが非常に役に立ちます。なぜなら、デザインパターンは、よく説明され、繰り返される問題に対する解決策を提供するパターンだからです。
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パブリッシュされた記事"エキスパートアドバイザー(EA)に指標を追加するための既製のテンプレート(第3部):トレンド指標".
この参考記事では、トレンド指標カテゴリから標準的な指標を取り上げます。パラメータの宣言と設定、指標の初期化と解除、EAの指標バッファからのデータとシグナルの受信など、EAで指標を使用するためのすぐに使えるテンプレートを作成します。
パブリッシュされた記事"母集団最適化アルゴリズム:Shuffled Frog-Leaping (SFL) アルゴリズム".
本稿では、Shuffled Frog-Leaping (SFL)アルゴリズムの詳細な説明と、最適化問題を解く上でのその能力を紹介します。SFLアルゴリズムは、自然環境におけるカエルの行動から着想を得ており、関数最適化への新しいアプローチを提供します。SFLアルゴリズムは、効率的で柔軟なツールであり、様々な種類のデータを処理し、最適解を得ることができます。
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パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に(第58回):Decision Transformer (DT)".
強化学習の手法を引き続き検討します。この記事では、一連の行動を構築するパラダイムでエージェントの方策を考慮する、少し異なるアルゴリズムに焦点を当てます。