MQL5言語での自動売買ロボットのプログラミング例に関する記事

人類の歴史において時間は高価値であり、われわれはそれを無駄に費やさないよう努力しています。本稿では、マルチ コア プロセッサのコンピュータをご使用の場合、お手元のExpert Advisor の動作スピードを上げる方法について述べていきます。また、提案のメソッド実装には MQL5以外の言語知識は必要とされません。

自己学習を行うEAを作成するためのReinforcement learningの適用。前回の記事では、Random Decision Forestアルゴリズムを学び、Reinforcement learning（強化学習）に基づく簡単な自己学習EAを作成しました。このアプローチの主な利点は、取引アルゴリズムを書くことの単純さと『学習」の高速性でした。強化学習（以下、単にRL）は、どのEAにも簡単に組み込むことができ、最適化のスピードを上げられます。

この記事は、MQL5のコントロールパネルの開発における問題を取り扱っています。インターフェイスは、イベントハンドリングによって管理されています。加えて、管理の柔軟なセットアップ方法が複数あります。コントロールパネルは、ポジションを扱い、また、設定、修正、削除や、未決注文も管理します。

本稿では、バギング構造を持つニューラルネットワークのアンサンブルを構築および訓練する方法について説明します。また、アンサンブルを構成する個々のニューラルネットワーク分類器の超パラメータ最適化の特性も特定されます。このシリーズの前の記事で得られた最適化ニューラルネットワークの品質は、作成されたニューラルネットワークのアンサンブルの品質と比較されます。アンサンブルの分類の質をさらに向上させる可能性が考慮されます。

ボタンについて考えましょう。ここでは、簡単なボタン、拡張機能を持ったボタン（アイコンボタンとスプリットボタン）、また相互接続されたボタン（ボタングループとラジオボタン）を作成するためのいくつかのクラスの例を説明していきます。そのうえ、それらの能力を拡大するためのコントロールのために既存クラスにいくつかの追加を導入します。

この記事では、MQL5 ベースのEAに対して Microsoft SQL server データベースサーバーを使用する方法について説明します。 DLL からの関数のインポートが使用します。 DLL は、Microsoft .NET プラットフォームと C# 言語を使用して作成します。 この記事で使用するメソッドは、マイナーな調整があり、MQL4で書かれているEAに適しています。

トレーダーにはさまざまな事態が発生します。 多くの場合、勝ちトレードは、負けトレードと照らし合わせながら、戦略を再構成することができます。 どちらの場合でも、既知のインジケーターとトレードを比較します。 この記事では、インジケーターを使ったトレードの比較方法を考察します。

本稿では、市場を少しでも理解してるシステムはどれでも世界規模で運用できるという前提を試してみます。理論やパターンは発明せずに既知の事実のみを使用し、これらの事実を徐々に数学的分析の言語に翻訳していきます。

トレード戦略の開発は主に市場に入り、そして、出るためのパターンの探索と、ポジションの維持に注目している。もし自動トレーディングのためにあるパターンをルールとして形式化できれば、トレーダーはポジションの量、マージンのサイズを計算する問題に立ち向かい、さらに貸付資金の安全なレベルを維持して自動モードでオープンなポジションを確実にするであろう。この論説では MQL5 言語を用いてこれらの計算を行う簡単な例を構築する

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、自動売買をおこなうEAの作成に進む前に、誰もが理解しておくべき最初のステップについて説明しました。概念と構造が検討されました。

本稿では指定されたシンボルのトータルポジションボリューム計算とマジックナンバーに関する問題について考察します。提案する手法では取引履歴の最小限を要求し、トータルポジションがゼロに最も近い時刻を見つけ、最近の取引についての計算を行います。クライアント端末のグローバル変数による作業も考察します。

正規表現(英語ではregular expressions) とは、正規表現のパターンやマスクと呼ばれる指定されたルールに従ったテキストを処理する為の特別な言語です。この記事では、MQL5のRegularExpressionsライブラリを使用した取引レポートの処理をご紹介し、それを使った最適化結果をデモンストレーションします。

この記事は、価格のクロスオーバーと移動平均に関するシグナルの実行とともに、トレーディングシグナルクラスの記述方法、 MQL5ウィザードのトレーディングストラテジー生成プログラムへの挿入方法、MQL5ウィザードにおいて生成されるクラスの記述フォーマットやストラクチャーについて紹介します。

本稿は、グラフィカルインタフェースの開発に関するあと一つのシリーズの始まりです。現在、MQLアプリケーション内で高品質なグラフィカルインタフェースを迅速かつ簡単に作成できるよコードライブラリは１つもありません。ここで、グラフィカルインタフェースとは私たちになじみ深いオペレーティングシステムで使用されるグラフィカルインタフェースを意味します。

MQL5は様々なタイプのイベント (タイマーイベント、トレードイベント、カスタムイベントなど)を含め、非常に多くの革新をもたらしました。イベントを取り扱う性能で全く新しいタイプの自動・準自動の売買プログラムを作成できます。本記事ではトレードイベントを考え、トレードイベントを処理するOnTrade() 関数のコードを書きます。

The sixth part of the article about the universal Expert Advisor describes the use of the trailing stop feature. The article will guide you through how to create a custom trailing stop module using unified rules, as well as how to add it to the trading engine so that it would automatically manage positions.

ポジションプロパティについて先行記事で提供されている情報を簡単にまとめます。本稿では、ディールヒストリーにアクセスした後にのみ取得可能なプロパティを得る関数を数個追加して作成します。また便利な方法でポジションやシンボルプロパティにアクセスできるようにするデータストラクチャについても知識を得ます。

GPT-3は現在存在する言語ニューラルネットワークの中でおそらく最も高度なモデルの1つであり、その最大バリアントには1,750億個のパラメータが含まれています。もちろん、家庭にあるようなPCでそのような怪物を作成するつもりはありませんが、どのアーキテクチャソリューションを作業に使用し、それらからどのように利益を得ることができるかは確認することができます。

大きなプログラムは小さなファイルから始まり、関数やオブジェクトを追加し続けるにつれてサイズが大きくなります。 ほとんどのトレードロボット開発者は、この問題を処理するためにインクルードファイルを利用しています。 しかし、より良い解決策があります。:それは、プロジェクト内の任意のトレードアプリケーションの開発を開始することです。 そうする理由はたくさんあります。

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。

テイクプロフィットによる決済ではなく、リミットオーダーを使用した決済方法は、フォーラムでも長い間議論の対象でした。 このアプローチの利点は一体何であり、どのようにしてトレードで実現できるでしょうか。 この記事では、このトピックのビジョンを提供します。

本稿は現在価格から任意の距離で指値注文を設定することができるようになる機能性の実装のためのトレードシグナルモジュールコードを変更するメソッドについてお話します。それは前回バーの価格クローズまたはオープンであり、あるいは移動平均の値の可能性があります。オプションは数多くあります。重要なことは指値注文に対して任意の始値を設定することができるということです。本稿は指値注文でトレードを行うトレーダーにとっては有用なものとなるでしょう。

相場調査と相場分析には、複数の異なるアプローチがあります。 主なものには、テクニカルとファンダメンタルがあります。 テクニカル分析では、トレーダーは、価格、ボリュームなど、相場に関連する数値データとパラメータを収集、処理、分析します。 ファンダメンタルズでは、トレーダーは相場に直接的または間接的に影響を与えるイベントやニュースを分析します。 この記事では、価格速度測定方法を扱い、その方法に基づいてトレード戦略を研究します。

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。

複雑なトレーディングシステムも、よく見てみると複数の簡単な取引シグナルに基づいていることがわかります。ですから、開発の初心者はすぐに複雑なアルゴリズムを書き始める必要はありません。この記事ではセマフォインディケーターを使って取引を行うトレーディングシステムの例を紹介します。

このクラスライブラリは、MetaTrader5のエキスパートアドバイザーに追加し、MetaTrader5のポジション中心のアプローチと比べ、MetaTrader4と類似したオーダー中心のアプローチに書き換えることができます。各ポジションの保護のために、ブローカーによるストップを維持する一方、MetaTrader5のターミナルにて注文を管理することで、上記を実現します。

多くのトレーダーが依然として手作業を好むという事実にもかかわらず、ここではルーティンで行う作業の自動化を完全に避けることはできないでしょう。この記事では、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例を示します。

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、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。

第九部の第2章はプログレスバーと折れ線グラフに専念されます。いつものように、これらのコントロールがカスタムMQLアプリケーションでどのように使用できるかを明らかにする詳細な実施例が存在します。

本稿は James Hyerczyk著 "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems" から得たいくらかの考え方を基にインディケータやExpert Advisor形式でトレードの自動化可能性調査と分析を目的とします。完全にとは言わず、ここではモデル、すなわちギャン理論の最初の部分だけを対象とします。

MQLプログラミング言語によって、取引戦略のモジュール設計の概念を実装することができます。この記事では、別々にコンパイルされたファイルモジュールからなるマルチモジュールEAの作成例をご紹介します。

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、MetaTrader ターミナルの拡張機能を作成するプロセスについて説明します。 このソリューションは、他のターミナルで最適化を実行する際、最適化プロセスを自動化するのに役立ちます。 このトピックに関する記事をいくつか書きます。 拡張機能は C# 言語とデザイン パターンを使用して開発されました。優先プログラミング言語の機能です。

本稿では、最新のMQL5ウィザードで利用できる新しい特徴について述べます。シグナルのアーキテクチャが変更され、さまざまなマーケットパターンにもどつくトレーディングロボットを作成することができるようになっています。本稿に含まれる例では、エキスパートアドバイザのインタラクティブな作成手順を説明しています。

グラフィックコントロールパネルが削除されたり、他の誰かによって変更されている場合、プログラムに対し、何をすべきか？この記事では、チャート上の「オーナーレス」オブジェクトを処理します。アプリケーションが削除された後に、プログラムで作成されたオブジェクトが残っている場合の処理を行います。

このパートでは、シグナルモジュールとCStrategyエンジンの統合の可能性が、メタトレーダーの標準ライブラリにあることについて記述します。この記事では、カスタム戦略を作成するメソッドと同様に、シグナルの操作メソッドについて説明します。