MQL5言語のプログラミング例に関する記事

インジケータコードをEAに転送する理由は様々です。しかし、このアプローチの長所と短所はどのように評価するべきでしょうか？この記事では、インジケータコードをEAに転送する技術をご紹介します。EAの動作スピードを評価するためにいくつかの実験を行いました。

CAppDialogの使用の学習を続けます。ここでは、グラフィックパネルの背景の色、枠線、タイトルを設定する方法を学びます。順を追って、チャート上でアプリケーションウィンドウを移動するときに、アプリケーションウィンドウに透明性を追加する方法を見ていきます。次に、CAppDialogまたはCWndClientから子孫を作成し、コントロールを操作する際の新しい特徴を見ていきます。最後に、新しいプロジェクトを新しい視点から見ていきます。

トレードシグナルサービスは、飛躍的に発展しています。シグナルプロバイダーに自分の資金を任せつつも、デポジットを失うリスクは最小限にしたいものです。このトレードシグナルについて理解するにはどうればいいのでしょうか？また利益を得ることができるシグナルを見つけるにはどうしたらいいのでしょうか？この記事では、チャート上でトレードシグナルを視覚的に分析する為のツールを作成する方法をご紹介します。

この記事では、前回の記事で始まった最適化結果を扱うMQLアプリケーションの開発を続けます。今回は、グラフィカルインターフェースを介して、別の基準を指定してパラメーターを最適化した後、最良の結果の表を作成する例をご紹介します。

取引の決定を行う際に、取引の過程で複数の時間枠でチャートを同時に分析する必要があることが多々あります。また、チャート上にはグラフィック分析のオブジェクトがあるため、すべてのチャートに同じオブジェクトを適用するのは不便です。この記事では、チャート上のオブジェクトの複製の自動化をご紹介したいと思います。

本稿では、グラフィカルインターフェイスに最後のテスト結果に基づいた複数銘柄の残高グラフと預金損失率グラフを備えたMQLアプリケーションの例を示します。

この記事では、「インジケーターの開発を依頼するための要件定義を作成する方法」の記事で書いた課題例のうちの1つである、ZigZagインジケーターの作成をデモンストレーションします。インジケーターは、オシレーターによって決められる極値に基づいて作成されます。インジケーターには、WPR、CCI、Chaikin、RSI、Stochastic Oscillatorの５つのオシレーターの中から1つを選んで使用することができます。

本稿では、様々な訓練の変形によって得られたディープニューラルネットワークのハイパーパラメータにベイズ最適化を適用する可能性について検討します。様々な訓練の変形における最適なハイパーパラメータを有するDNNの分類の質が比較されます。DNN最適ハイパーパラメータの有効性の深さは、フォワードテストで確認されています。分類の質を向上させるための方向性が特定されています。

この記事は、現在MQL4でコーディングしていて、MQL5に切り替えたいとは思っていない人のためのものです。 今回はMQL4のスタイルでコードを書く方法を模索していきます。 #define プリプロセッサのマクロ置換を見ていきます。

最もよくあるトレードシステムの開発の第一歩は、相場行動パターンを識別できるテクニカルインジケーターの作成です。 専門的に開発されたインジケーターを、フリーランスのサービスからオーダーすることができます。 この記事からは、適切な要件定義を作成する方法を学習します。より速く、希望のインジケーターを取得するのに役立ちます.

この記事では、ニュースの種類とまたその情報元の面でより多くのオプションを提供しています。柔軟なニュースフィードを作成する汎用性を考察します。 この記事では、web API を MetaTrader5 ターミナルと統合する方法について説明します。

この記事では、カスタムストラテジーテスターと最適化パスのカスタムアナライザーを作成する方法について説明します。 これにより、数学の計算モード、いわゆるフレームの仕組みを理解することができ、計算のカスタムデータをロードしその圧縮の効果的なアルゴリズムを使用できるようになります。 この記事は、EAの中でカスタム情報を保存する方法に興味がある方にも有意義なものになります。

価格トレンドは、金融銘柄チャートで観察できる価格チャネルを形成します。現在のチャネルのブレイクアウトは、強いトレンド反転シグナルの1つです。本稿では、そのようなシグナルを見つける手順を自動化し、チャネルブレイクアウトパターンを取引戦略の作成に使用できるかどうかを確認する方法を提案します。

この記事では、MQL5 標準ツールを使用してDiNapoliレベルでトレードするためのEAの実現を考察します。 そのパフォーマンスをテストし、最終的な結論まで導きます。

この記事では、Linda B. RaschkeとLaurence A. Connors の "Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies" に記載されているトレーディングシステムのコードを記述します。 今回は、モメンタムのピンボールシステムを研究します。また、2つのインジケーター、トレードロボットとシグナルブロックの作成について説明します。

本稿では、ファジーライブラリを使用して、ファジー論理を適用した簡単な取引システムの構築例を検討します。ファジー論理、遺伝的アルゴリズムおよびニューラルネットワークを組み合わせることによりシステムを改良するための変形が提案されます。

この記事で提案するトレーディングシステムは、株価を分析するための数学的ツールです。 ディジタルフィルタリングと離散時系列のスペクトル推定を適用します。 戦略の理論的側面について説明し、テストEAを作成します。

この記事では、クロスプラットフォームのEAについて扱っています。主にクラス CExpertAdvisor と CExpertAdvisors は、この記事で説明した他のすべてのコンポーネントのコンテナとして機能します。

本稿では、シンプル、隠れ、拡張、トリプル、クワドラプル、収束のあらゆる種類の拡散、またA、B、Cクラスの拡散を考察し、それらをチャート上で検索及び表示するためのユニバーサル指標が開発されます。

この記事では、クロスプラットフォームＥＡでのカスタムストップレベルの設定方法について説明します。 また、時間の経過とともにストップレベルを設定するメソッドについても説明します。

この記事では、スキャルピング相場深度ツールの基本的な関数を作成します。 また、CGraphic ライブラリーをベースにしたティック・チャートを開発し、オーダーブックと統合します。 記述された相場深度を使用して、短期トレードの強力なアシスタントツールを作成することが可能になります。

グラフィックライブラリの科学的なグラフを作成するための新バージョン（CGraphicクラス）が最近発表されました。今回のアップデートでは、グラフィカルインターフェイス作成のために開発された当ライブラリにグラフを作成するための新しいコントロールを備えたバージョンが導入されます。さまざまな種類のデータを視覚化することがさらに簡単になりました。

この記事では、ユニバーサル CUnIndicator クラスを通じたインジケーターのタスクについて説明します。 さらに、予約オーダーを処理する新しいメソッドを考慮します。 注意: この時点でCStrategy プロジェクトの構造は、実質的な変更を受けています。 すべてのファイルは、ユーザーの利便性のため単一のディレクトリに配置されています。

この記事では、2つのプラットフォームMetaTrader4とMetaTrader5との互換性を確保するために、EAのストップの実装について説明します。

このライブラリアップデートでは、テーブルコントロール（CTableクラス）に新しいオプションが追加されます。テーブルセル内のコントロールのラインアップが拡張され、今回はテキストエディットボックスとコンボボックスが追加されます。また、このアップデートでは、実行中にMQLアプリケーションのウィンドウのイズを変更する機能も導入されています。

クラウド技術の普及が進んでいます。 今日では、有料と無料のストレージサービスから選択することができます。 トレードで使用することは可能でしょうか? 本稿では, クラウドストレージサービスを利用してターミナル間でのデータ交換を行う技術を提案します。

カスタムシンボルを作成すると、トレーディングシステムと金融相場分析に役立ちます。 今日ではトレーダーは、無数のチャートやテストトレード戦略をプロットすることができます。

本稿では、フラグ、ペナント、ウェッジ、長方形、三角形、収縮三角形、膨張三角形のパターンを分析します。それらの類似点と相違点を分析するだけでなく、パターンを検出するための指標、及びその有効性を迅速に評価するためのテスター指標を作成します。

このテーマの8番目のパートは、任意のトレーディングツールへアクセスする特殊なオブジェクト CSymbol クラスの説明をします。 EAで使用する場合、このクラスはEAのプログラミングを簡素化し、その関数を拡張することができ、シンボルプロパティのセットを提供します。

この記事では、シグナルプロバイダのパフォーマンス評価について説明します。 従来のアプローチとは若干異なる角度からシグナルトレードの結果を強調する追加項目を提供します。 適切な管理と完全トレードの概念について説明します。 また、得られた結果を用いて、最適な選択にこだわるとともに、複数のシグナルのポートフォリオをします。

ライブラリのこの新バージョンでは、すべてのコントロールが個別のOBJ_BITMAP_LABEL型のグラフィカルオブジェクトに描画されます。また、コードの最適化についても引き続き説明し、ライブラリの中核クラスの変更について説明します。

ライブラリが大きくなるにつれて、コードをサイズを減らすために最適化が再び必要がです。本稿で説明するライブラリのバージョンはさらにオブジェクト指向になっており、コードの学習もさらに容易になります。読者は、最新の変更の詳細な記述によって、独自のニーズに基づいて独自にライブラリを開発できるでしょう。

この記事では、クロスプラットフォームEAによるさまざまな時間フィルタリングメソッドの実装について説明します。 時間フィルタクラスは、特定の時間が一定の時間構成設定に該当するかどうかをチェックします。

本稿では, MT4ターミナルにて角度の測定によるトレード分析のメソッドについて考察します。 この記事では、トレンドの動きの分析に角度を使用する一般的な計画だけでなく、トレード角度の分析の実用的なアプリケーションへの非標準メソッドを実装します。 この記事はまた、トレードに役立つ結論を導き出します。

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。

この記事では、クロスプラットフォームEAの マネーマネジメントメソッドの実装について説明します。 マネーマネジメントクラスは、EAによってエントリーされる次のトレードに使用するロットサイズの計算を担当します。

本文提供了一个例子，它是关于如何实现根据指定条件绘制支撑和阻力线的指标的，另外，它也包含了一个可以使用的指标，您将看到，创建指标的过程有多么简单。您也将能学习如何通过修改指标代码来构建用于绘制任何所需线形的条件。

本稿では、他のテキストエディタと同様に、さまざまなキーの組み合わせによってテキストを選択して選択したテキストを削除する機能を実装します。さらに、引き続きコードを最適化し、ライブラリの進化の第2段階の最終プロセスではすべてのコントロールが別々の画像（キャンバス）としてレンダリングされるため、これに向かってクラスを準備します。

このBill Wolfe氏によって提案された視覚的手法は、市場参入の瞬間と方向を特定するためのパターンを検出することを可能にし、価格目標とその到達時間を予測するのに役立ちます。本稿では、Wolfe波動を検索するジグザグに基づいた指標を作成する方法と、この指標に基づいた簡単なエキスパートアドバイザーで取引する方法について説明します。