MQL4とMQL5のプログラム記事

この記事では、MetaQuotes Language 5 (MQL5)を使用して、グラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)パネルを作成し、実装するための基本的な手順について説明します。カスタムユーティリティパネルは、一般的なタスクを簡素化し、重要な取引情報を可視化することで、取引におけるユーザーのインタラクションを向上させます。カスタムパネルを作成することで、トレーダーはワークフローを合理化し、取引操作の時間を節約することができます。

Meta Trader4は世界中のトレーダーから好評を博し、これ以上に望むものはないように思われていました。高い処理速度、安定性、インディケータ記述の広大な可能性、エキスパートアドバイザー、情報提供型トレーディングシステム、そして100以上の異なるブローカーから選択できることにより－このターミナルは他に類を見ないほどに優れたものでした。しかし時は流れ、今や、Meta Trader4かMeta Trader5かの選択を迫られる時代となりました。本稿では、時代が求めるこの第5世代ターミナルの主な違いについて述べます。

本稿では、チャートオブジェクトの機能を拡張し、チャートのナビゲーション、スクリーンショットの作成、チャートの保存と適用を行います。また、チャートオブジェクトのコレクション、それらのウィンドウ、およびその中の指標の自動更新を実装します。

本稿では、チャートオブジェクトクラスの開発を続け、利用可能な指標のリストを含むチャートウィンドウオブジェクトのリストに追加します。

前回は、価格の方向性であるトレンドを見極めることの重要性について述べました。この記事では、最も重要な概念と指標の1つであるモメンタム指標を紹介します。このモメンタム指標に基づいたトレーディングシステムの設計方法を紹介します。

Forex を始める人は皆こういった疑問に答えようとします。しかし、だれもがその答えを見つけるとは限りません。何年も賢明に働き、研究したとしても、です。本項のその他多くの疑問と共に、私は個人的にこの質問に答えてきました。そういう答えの結果として、効率的なトレーディング戦略の作成する方法が決まったのです。

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。

この連載で前回Q学習法を紹介しました。この手法は、各行動の報酬を平均化するものです。2017年には、報酬分布関数を研究する際に、より大きな成果を示す2つの研究が発表されました。そのような技術を使って、私たちの問題を解決する可能性を考えてみましょう。

本稿は、Expert Advisor と ICQ ユーザー間の情報交換について述べていきます。いくつかの例を提供します。ICQ クライアントを使用し、携帯電話やPDAでクライアント端末から遠隔でトレーディング情報を受け取りたい方には興味を引かれる資料を提供することとなるでしょう。

この記事では、取引システムの効率をより深く理解するためにRebuyアルゴリズムを使用し、数学と論理を使用して取引効率を向上させる一般的な原則に着手し、どのような取引システムでも制約なく使用するという観点から、最も非標準的な、効率を高める方法を適用します。

本稿では、抽象グラフィカルオブジェクトのクラスを作成します。このオブジェクトは、標準のグラフィカルオブジェクトのクラスを作成するための基礎として機能します。グラフィカルオブジェクトには複数のプロパティがあるため、抽象グラフィカルオブジェクトクラスを実際に作成する前に、多くの準備作業が必要です。この作業には、ライブラリ列挙型のプロパティの設定が含まれます。

この記事では、ARIMAモデルを構築するためのCArimaクラスの開発を継続し、予測を可能にする直感的な手法を追加します。

本稿は既存の条件－、従来の『アラート』のみならず、またあまりそればかりでなく、価格、現在の各オーダーの利益／損失値、に従い、相互関連するオーダーの一連のオープンやクローズとしてのトレーディングシステムを構築する方法を立証します。ここではそのような基礎的なトレーディングシステムの典型的作成法を提供します。

本稿では、2つのクラス(DOMスナップショットオブジェクトのクラスとDOMスナップショットシリーズオブジェクトのクラス)を作成し、DOMデータシリーズの作成をテストします。

本連載16回目となる今回は、関手と、それが人工ニューラルネットワークを使ってどのように実装できるかを見ていきます。当連載ではこれまで、ボラティリティを予測するというアプローチをとってきましたが、今回はポジションのエントリーとエグジットのシグナルを設定するためのカスタムシグナルクラスの実装を試みます。