MQL5プログラミング記事

トレーディングシステムを開発するとき、たいていインディケータとそのシグナルの最良の組合せを選ぶのに問題が起こります。判別分析はそのような組合せを見つける方法の一つです。本稿では、マーケットデータ収集のための EA 開発例を提供し、f Statistica ソフトウェアにおいてFOREXマーケットに対する予測モデル構築のための判別分析の使用を解説します。

本稿は MQL5 クックブックシリーズの始まりです。プログラミングの最初の一歩を踏み出そうとしている方が徐々に新しい言語の知識を得ることができるようにシンプルな例を使って始めます。私自身、とても困難だったと言える最初にトレードシステムを設計しプログラムする上での努力を覚えています。それが私の人生で最初のプログラム言語だったという事実があります。それでも思ったより簡単であることが判り、かなり複雑なプログラムを作成できるまで数か月しかかかりませんでした。

グラフィカルインタフェースを作成するためのライブラリの開発が続きます。今回は、チェックボックスコントロールのリストとTimeが対象となります。さらに、CTableクラスではデータを昇順または降順に並べ替えることができるようになりました。

プログラミングを容易にする方法、テクニック、および補助ツールに関するプロのプログラマーからのヒントです。ターミナルの再起動(シャットダウン)後に復元できるパラメータについて説明します。すべての例は、私のCaymanプロジェクトからの実際に機能するコードセグメントです。

もっともすぐれた MQL5.com 参加者に報酬を与えることを決めてからコミュニティの発展に貢献する参加者各位を決定する主要な基準を選んできました。その結果、ウェブサイトに多くの記事を掲載された以下のチャンピオンを得ました。 - investeo (11 件) 、victorg (10 件)、そして『コードベース』にプログラムを投稿され – GODZILLA (340 件)、Integer (61 件) 、 abolk (21 件)です。

望まない価格動向からオープンなポジティブスワップポジションを統計的に保護するアルゴリズム。本稿は、オープンポジションの方向とは逆に動く価格の潜在的リスクを補うことができるキャリートレード保護戦略のバリアントを取り上げています。

前に説明したトピックの論理的な続きは、取引タスクのための多機能数学モデルの開発です。本稿では、フラクタルを記述する最初の数学モデルの開発に関連するプロセス全体を最初から説明します。このモデルは重要な構成要素になるもので、多機能で普遍的である必要があります。それは、このアイデアをさらに発展させるための理論的基礎を構築します。

行列とベクトルがMQL5に導入され、数学的な解決策による効率的な操作が可能になりました。これらの新しい型は、数学表記に近い簡潔でわかりやすいコードを作成するための組み込みメソッドを提供します。配列は広範な機能を提供しますが、行列の方がはるかに効率的である場合が多くあります。

テクニカル分析に複数の時系列を比較することは、適切なツールを必要としますが一般的なタスクです。 この記事では、グラフィカル解析のツールを開発し、2つ以上の時系列間の相関関係を検出します。

最終製品がWindowsとLinuxシステムの両方でシームレスに動作するMetaTrader 5プラットフォームの開発をLinuxシステムのみでおこなう方法のステップとワークフローを探索する旅を始めます。WineとMinGWについて学ぶことができます。これらはどちらも、クロスプラットフォーム開発を機能させるために不可欠なツールです。特に、MinGWのスレッド実装（POSIXおよびWin32）については、どれを使用するかを選択する際に考慮する必要があります。次に、概念実証のDLLを構築し、それをMQL5コードで使用して、最後に両方のスレッド実装のパフォーマンスを比較します。すべては読者の基盤が自力でさらに拡大するようにするためです。この記事を読めば、LinuxでMT関連のツールを快適に構築できるはずです。

本稿では BookEvent－マーケットデプスイベントの深さとその処理原則について考察します。「マーケットデプス」を処理するMQL プログラムが例となります。それはオブジェクト指向のアプローチで書かれています。処理結果はパネルとして、またマーケットデプスのレベルとして画面に表示されます。

開発の現段階では、グラフィカルインタフェース作成のライブラリは、フォームとそれに取り付けることができるいくつかのコントロールを含んでいます。今後の記事の1つがマルチウィンドウモードについてになることは、以前に言及されました。そのための準備が整ったので、それは次の章で対処します。この章では、ステータスバーとツールチップ情報インタフェース要素を作成するためのクラスを作成します。

応用統計学の主な問題は受け入れる統計仮説の問題ですそれはながらく解決不可能と考えられていました。しかし、固有座標法の登場により状況は一変しました。それはシグナルの構造学にとってすぐれた力強いツールであり、近代的な応用統計学手法を用いることで、可能なこと以上のものを見極めることができるようになります。本稿はこの手法の実践的使用に着目し、MQL5によるプログラムの説明をします。また Hilhorst と Schehrによって紹介される分布例を交えて関数同定の問題も取り上げます。

先行記事 "MQL5 Cookbook: Position Properties on the Custom Info Panel"の Expert Advisor の変更バージョンを提供します。お伝えする問題の中にはバーからのデータ取得、現シンボルにおける新規バーイベント確認、ファイルに標準ライブラリのトレードクラスのインクルード、トレード処理実行用トレードシグナルおよび関数検索のための関数作成、OnTrade() 関数におけるトレードイベント決定などがあります。

この記事では、多次元データ(OLAP)のオンライン分析のフレームワークを作成する方法、およびMQLで実装する方法、およびトレード口座ヒストリー処理の例を使用してMetaTrader環境でそのような分析を適用する方法について説明します。

自動トレーディングシステム選手権2010に参加するためのエクスパート開発をめざし、すぐに使えるExpert Advisorテンプレートを使用します。Even novice MQL5プログラマの初心者でもこのタスクをこなすことは可能です。というのも戦略のために基本クラス、関数、テンプレートがすでに準備されているからです。よってみなさんのトレーディングの考えに合う最低限のコードを書いて実装すれば十分です。

この記事では、CopyTicks() および CopyTicksRange() 関数を使用して、実際のボリュームに基づいた株価インジケータを開発するアルゴリズムを扱います。 このようなインジケータの開発については、リアルタイムでの操作とストラテジーテスターにおける細かい側面も説明されています。

トレーディングシステムの開発者は、エキスパートアドバイザーを必要とするトレーダーに彼らのサービスをマーケティングする必要はありません - 彼らが探してくれるのです。すでに、何千ものトレーダーがMQL5のフリーランス開発者に注文を頼み、MQL5.comにて作業に支払いを行っています。４年間、このサービスは10000以上もの仕事に対して累計3000人のトレーダーが支払えるようにしてきました。そして、トレーダーと開発者の活動は常に拡大しています。

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。

この記事では、バンドで取引する方法の1つを紹介します。今回はエンベロープについて検討し、それに基づいてストラテジーを作成するのがいかに簡単であるかを見ていきます。

この記事は、Meta Trader 5を使用したトレード予想の投稿に関する完成されたソリューションについて紹介することを目的としています。様々なアイディアをカバーしており、Meta Traderにおける記述文を投稿する専門サイトを使用することから、Webプログラミングなしで視覚的にWebサイトを構築したり、分析者を読者がフォローすることができるSNSサービスとの統合まで行うことができます。ここで紹介されているソリューションは、完全無料提供されており、eメールやftpサービスの基礎的な知識を持っている人なら誰でもセットアップすることが可能です。専門的なホスティング技術や、トレーディング予想サービスと同様のものを使用することができ、全く障害がありません。

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。

今日は MetaTrader 5 ターミナルを Twitter とリンクする方法を学習し、EA のトレードシグナルをツイートできるようにします。RESTful ウェブサービスに基づく PHP にソーシャルディシジョン支援システムを作成します。この考えはコンピュータ援用取引と呼ばれる自動トレーディングの特定の概念からきています。われわれは 別の方法でExpert Advisors によって自動でマーケットに出されるトレードシグナルをフィルターにかける人間のトレーダーの認知能力を欲しています。

この記事では、DoEasyライブラリの指標バッファクラスの開発を開始します。さまざまな種類の指標バッファの開発の基礎として使用される抽象バッファの基本クラスを作成します。

履歴データに基づく最適化を使用してパラメータを選択する場合、真に安定したアルゴリズムを取得することは不可能です。安定したアルゴリズムは、常時、どんな取引商品で作業していても、必要なパラメータを認識している必要があります。予測や推測ではなく、確実に知っているべきです。

過去の価格変動と将来のトレンドの間に関連はあるのでしょうか？前日の値動き特性が本日繰り返されるのはなぜでしょうか？価格変動予想に統計は有用でしょうか？答えはあり、それはポジティブなものです。もしお疑いならこの記事はそんな方向けです。MQL5のシステムでトレーディングシステム向けの作業フィルター作成方法をお話します。それは価格変動の興味深いパターンを表します。