MQL4とMQL5のプログラム記事

今日は、自動モードでシンプルかつ安全に動作するエキスパートアドバイザー(EA)を作成する方法を紹介します。前回は、自動売買EAで使用するオーダーシステムの開発に着手しましたが、必要な関数のうち1つしか作っていません。

本稿は、適用統計に使用されるランダム変数の確率分布（標準、対数正規分布、二項分布、ロジスティック分布、指数分布、コーシー分布、ストゥーデンとの t-分布、 ラプラス分布、 ポアソン分布、双曲線正割分布、 ベータ分布、ガンマ分布）について述べます。またこういった分布を処理するクラス特性についても述べます。

新しいMetaTrader 5クライアント端末とMQL5言語はトレーダーにビジュアル情報を提供する機会をもたらします。 本稿では、汎用的拡張可能なクラスセットを提案します。それはチャート上の任意のテキストの表示作成作業をすべて行うものです。 Market Watch インディケータの例を提供します。

トレーディングロボットの効率は、そのパラメータの正しい選択 (最適化) に依存します。 ただし、ある特定の時間間隔で最適と見なされるパラメータは、別の期間でもその有効性を保持することはできません。 その上、EA がテストの期間で利益を出したとしてもリアルでは損失になることもあります。 継続的な最適化における問題はこれらを背景としています。 ルーチンワークに直面するとき、人は自動化する方法を模索しようとします。 この記事では、この問題を解決するための非標準的なアプローチを提案します。

この記事では、トレードシグナルのマルチカレンシーモニターを作成するアイデアを考察し、そのプロトタイプと共に未来のアプリケーション構造を開発し、運用のフレームワークを作成します。 この記事では、トレードシグナルの生成を可能にし、トレーダーが目的のシグナルを見つけるのを助ける柔軟な多通貨アプリケーションの段階的な作成を提示します。

本稿では、無効な取引注文パラメータのハンドラを一瞥して、取引イベントクラスを改善します。これによって、すべての取引イベント(単一のイベントと1ティック内で同時に発生したイベントの両方)がプログラムで正しく定義されるようになります。

前の記事では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。第9部では、MQL4を使用するためのライブラリクラスの改善を開始しました。ここでは、MQL4との完全な互換性を確保するために、ライブラリの改善を続けます。

テクニカル分析は基本クオートを「より明確に」示し、トレーダーがマーケット価格動向を分析し推定することのできるインディケータを幅広く採り入れます。インディケータを使用することに意味はなく、言うまでもなく最初のクオート変換と取得した結果の信頼性に関する問題を解決できないかぎり、インディケータを特定のトレーディングシステムに適用することにも意味がありません。本稿ではそのような結論について確たる理由があることを示していきます。

本稿ではパラメータをユーザーパネルから管理できる Expert Advisor の実装を示すちょっとした例を提供します。『オンザフライ』でパラメータを変更するとき、Expert Advisor はのちにファイルから読み込みパネル上で適切に表示するために情報パネルからファイルに取得した値を書きます。本稿はマニュアルでトレードを行う方または半自動モードでトレードを行う方に適しているでしょう。

これは手動取引のためのマルチシンボルシグナルエキスパートアドバイザーの作成に関する記事の第2部です。私たちはすでにグラフィカルインターフェースを作成しました。この記事では、インターフェースとプログラムの機能を融合させる方法について説明します。

この記事では、さまざまな市場条件に対して個別に最適化する方法について説明しています。個別最適化とは、上昇トレンドと下降トレンドを別々に最適化して取引システムの最適なパラメータを決定することです。誤ったシグナルの影響を減らして収益性を向上させるために、システムは柔軟に作られています。つまり、市場の動きは常に変化を伴う為、システムには特定の設定や入力データのセットがあります。

二段階アプローチにより、トレンドに近い状況でのポジションの不必要なクロージングや再オープンを避けることができます。

本稿では、パターンアナライザーアプリケーションの新しいバージョンについて説明します。このバージョンでは、バグ修正と新機能、そして改訂されたユーザーインターフェイスが提供されています。新しいバージョンを開発するときに、前の記事からのコメントと提案が考慮されました。結果として得られたアプリケーションは、この記事で説明されています。

本稿では UML グラフィカル言語を用いたExpert Advisorの開発方法についてお話します。そのツールはオブジェクト指向のソフトウェアシステムのビジュアルモデル化に使用されるものです。この方法のおもなメリットはモデル化プロセスの可視化です。本稿には Software Ideas Modelerを使用したExpert Advisorの ストラクチャとプロパティのモデル化を示す例が含まれています。

このシリーズのこれまでの記事では、多かれ少なかれ収益性の高いグリッドEAを作成するためのさまざまな方法を試しました。 今回は多様化を通じてEAの収益性を高めます。 究極の目標は、最大20% 以下のドローダウンで年間100%の利益を達成することです。

本稿はトレードを管理する便利なインターフェースである画面表示の利用法について書いています。

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。

本稿では、マルチンゲールシステムについて詳細に検討します。このシステムを取引に適用できるかどうか、またリスクを最小限に抑えるための使用方法が検討されます。この単純なシステムの主な欠点は、預金全体を失う可能性があることです。マルチンゲール技術を使って取引することを決定した場合、この事実は考慮に入れられなければなりません。

本稿では DLL ライブラリ－ MetaTrader 4 と MATLAB の数学的デスクトップパッケージのインタラクションを可能にするラッパーの作成に関する考察を行います。また落とし穴とそれを克服する方法を説明します。本稿は Borland C++ Builder 6 コンパイラを使用している準備済みの C/C++ プログラマ―を対象としています。

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。

MetaTrader 5 により内蔵ストラテジーテスタでExpert Advisors および MQL5を利用し自動トレーディングをシミュレートすることができます。このタイプのシミュレーションは Expert Advisorsの検証と呼ばれ、マルチスレッド最適化を用い、同時に数多くのインスツルメントについて実装することができます。完全な検証のために用可能な分履歴をもとにティック生成が行われる必要があります。本稿ではアルゴリズムの詳細記述を提供します。それによりティックはMetaTrader 5 クライアントターミナルで履歴検証に対して作成されます。

本稿ではポジションヘッジへの新しいアプローチについて述べ、本件に関する MetaTrader 4 および MetaTrader 5 のユーザー間のディベートに一線を画します。これは『HedgeTerminalパネルを利用して MetaTrader 5 で双方向トレードとポジションヘッジを行う－パート1』の続編です。パート2ではカスタム Expert Advisors のHedgeTerminalAPIへの統合についてお話します。これは便利なポジション管理のためのツールを提供する快適なソフトウェア環境における双方向トレードを行うための特別な可視化ライブラリです。

第2回目の今回は、引き続きニューラルネットワークの勉強をし、作成したCNetクラスをEAで使用した例を考えていきます。 学習時間、予測精度ともに同様の結果を示す2つのニューラルネットワークモデルを用いてタスクを行います。

MQL5「マーケット」には数多くのプロダクツが販売されていますが、その説明にはいま一つ物足りないということがあります。テキストの多くは明らかに改善が必要です。一般トレーダーが理解できないようなものだからです。本稿はみなさんのプロダクトを有利な位置に置くことに役立つことでしょう。販売しているものが何であるか的確に顧客に示す、注意を引く説明を書くための提案を活用ください。

この記事では、MQL5を０から学び始めて９ヶ月でどれほどの結果を得ることができるかという点とともに、トレーダーのプログラムがどのようなもになることができるかの例を紹介したいと思います。この例は、価格チャートで最小限のスペースを使用しながら、プログラムがどれほど多機能に、かつ、情報を提供するようになるのかについて紹介します。そして、ユーザーにとってトレードパネルがどれほどカラフル、明るく、直感的に分かりやすくなるか見ることができます。その他数多くの機能を紹介します。

Accumulation/Distribution (A/D)インジケーターは、一つ興味深い特徴があります - このインジケータチャートのトレンド線のブレークアウトは、特定の確率にてやがて来る価格チャートのトレンド線のブレークアウトを示唆します。この記事は、MQL4プログラミングに慣れ親しんでいない人にとってはとても役に立ち、面白い記事になるかと思います。この観点から最も簡単なコードの構造を用い、コーディングの方法を理解する上でわかりやすい情報を提示することに努めました。

今日MetaTrader 5 の実アカウントでトレードすることはできますか？そのようなトレードをどうやって行いますか？本稿はこういった疑問に対する見解およびMetaTrader 5 ターミナルから MetaTrader 4ターミナルへトレードをコピーするためのワーキングコードを提供します。本稿は Expert Advisors の開発者、実践的トレーダー双方に役立つものです。

仮想取引によって、適応型 Expert Advisor を作成することができます。それは実マーケットでトレードをオン、オフするものです。1件の Expert Advisor に複数の戦略を組み合わせます。マルチシステム Expert Advisor は自動でトレーディング戦略を選択します。それは実マーケットで仮想取引の収益性をもとにトレードを行うには最良のものです。この種の方法により、ドローダウンを減少し、マーケットでの作業の収益性を上げることができるのです。実験を行い、結果を他の人と共有してください。多くの人がみなさんの戦略ポートフォリオを知りたがっていると思います。

シグナルを購読していると、このような状況が起こることがあります。貴方の取引口座はレバレッジが1：100であるのに、プロバイダのレバレッジは1：500かつ最小ロットでトレードを行っていて、貴方の取引残高はほぼ同じ。そしてこの時コピー係数は10％から15％になるという状況です。この記事では、このような場合にどのようにコピー係数を上げたら良いかをお話しします。

本稿では、使用された各銘柄期間のバーオブジェクトのリストを単一の銘柄時系列オブジェクトに結合することを検討します。使用されるすべての銘柄時系列期間のリストを格納するオブジェクトが各銘柄に備わることになります。

本稿はMQL5 ウィザードおよび Hlaiman EA ジェネレータを用いたニューラルネットワーク EA の自動作成について述べます。理論的な情報をすべて学習する必要なくニューラルネットワークと簡単に連携し、ご自身のコードを書く方法をお伝えします。

この記事では、1つのレイアウトマネージャを使用して、レイアウトやコンテナに基づいて、GUI作成の代替方法を提示しています。CGridクラスは、グリッドレイアウトを使用して、他のコンテナやコントロールのコンテナとして機能する補助コントロールです。

前の章では、縦横スクロールバーを作成するためのクラスを書きました。この章では、それを実装します。縦スクロールバーはそのコンパウンドの一部となるリストビュー要素を作成するためのクラスが記述されます。

本稿は、より複雑な構造的実装を伴う新しい種類の指標について検討し、擬似3D型指標と動的インフォグラフィックスの開発についても説明します。