MQL5言語でのテクニカル指標のプログラミングおよび使用に関する記事

トレーダーはよくトレンドやレンジについて話しますが、トレンドやレンジとは何かを理解している人はほとんどおらず、概念を明確に説明できる人はさらにいません。 基本的な用語について考察することは、多くの場合、偏見や誤解の固まりに悩まされます。 しかし、利益を上げたいのであれば、概念の数学的・論理的な意味を理解する必要があります。 今回は、トレンドとレンジの本質に迫るとともに、相場の構造がトレンドなのか、レンジなのか、何か別のものなのかを定義してみたいと思います。 また、トレンド相場やレンジ相場で利益を出すための最適な戦略についても考えていきたいと思います。

この記事では、標準指標を操作する方法の開発を開始します。これにより、最終的には、ライブラリクラスに基づいて複数銘柄の複数期間の標準指標を作成できるようになります。さらに、「スキップされたバー」イベントを時系列クラスに追加し、ライブラリ準備関数をCEngineクラスに移動することで、メインプログラムコードからの過度の負荷を排除します。

この記事では、演算子の優先順位に基づいたパーサーを使用した数式の解析と評価の原則について検討します。Prattパーサーと操車場パーサー、バイトコードの生成とこのコードによる計算を実装し、式の関数として指標を使用する方法と、これらの指標に基づいてエキスパートアドバイザーで取引シグナルを設定する方法を確認します。

本稿では、複数期間モードと複数銘柄モードで使用する指標バッファオブジェクトおよびコレクションクラスの改善を始めます。現在の銘柄チャートの任意の時間枠からデータを受信して表示するためのバッファオブジェクトの使用を検討するつもりです。

この記事では、指標バッファオブジェクトのコレクションクラスの作成について説明しています。指標用の任意の数のバッファを作成して操作する機能をテストします(MQL指標で作成できるバッファの最大数は512です)。

これは連載最初の記事で、キーボードショートカットを使用してチャートグラフィックを手動で適用できるツールキットについて説明します。1つのキーを押すとトレンドラインが表示され、別のキーを押すと、必要なパラメータを備えたフィボナッチファンが作成されるという、非常に便利なものです。時間枠の切り替え、レイヤーの再配置、チャートのすべてのオブジェクトの削除もおこなえます。

この記事では、DoEasyライブラリに基づくカスタム指標プログラムを作成しながら、抽象バッファオブジェクトの子孫としての指標バッファオブジェクトクラスの開発を考察し、宣言を簡略化して指標バッファを操作します。

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。

トレーディングシグナルモニターの作成に関連する第5回の記事では、コンポジットシグナルについて考え、必要な関数を実装していきます。 以前のバージョンでは、RSI、WPR、CCIなどのシンプルなシグナルを使用していましたが、カスタムインジケータを使用する可能性も考慮します。

このパートでは、トレードシグナルの検索・編集システムを拡張し、カスタムインジケータの使用可能性やプログラムのローカリゼーションを追加することを紹介します。 以前、シグナルを検索するための基本的なシステムを作ったことがありますが、小さなインジケータとシンプルな検索ルールのセットをベースにしていました。

この記事では、サポートベクター法に基づいて時系列を予測するアルゴリズムの理論と実際の使用法について説明します。また、このメソッドのMQL実装を提案し、テスト指標とエキスパートアドバイザーを提示します。このテクノロジーはまだMQLに実装されていません。まず、そのための数学を理解する必要があります。

前回の記事では、アプリケーションの視覚的な部分と、GUI要素の基本的なインタラクションを開発しました。 今回は、内部ロジックと取引シグナルのデータ準備のアルゴリズムを追加するだけでなく、検索し、モニターで可視化するために、シグナルを設定する機能を追加します。

この記事では、経験的分解モードに基づいて時系列を予測するアルゴリズムの理論と実際の使用法について説明します。また、このメソッドのMQL実装を提案し、テスト指標とエキスパートアドバイザーを提示します。

前回の記事では、アプリケーションフレームワークを作成し、以降のすべてのタスクの基礎としました。 このパートでは、開発工程を進めます: アプリケーションのビジュアル部分を作成し、インターフェイス要素の基本的な相互作用を構成します。

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。

前の2つの記事では、さまざまなデータ型へのメリルパターンの適用について説明し、提示されたアイデアをテストするためのアプリケーションを開発しました。本稿では、引き続き戦略ビルダーで作業し、その効率を改善し、新しい機能を実装します。

この記事では、MetaTraderプラットフォームのトレードインジケータとして累積移動平均(CMA)であるピボット平均オシレータ(PMO)を紹介します。 特に、データポイントとCMAの間の分数を計算する時系列の正規化インデックスとしてピボット平均(PM)を導入しました。 次に、2つのPMシグナルに適用される移動平均の差としてPMOを構築します。 提案されたインジケータの有効性をテストするためにEURUSDシンボルで行われた予備的な実験も行いましたが、さらなる検討と改善の余地があります。

前回の記事では、通貨シンボルチャートの価格値や標準MetaTrader5インジケータの値(ATR、WPR、CCI、RSIなど)など、さまざまなデータにメリルパターンを適用することを考察しました。 今回はメリルパターンに基づいて戦略構築セットを作成してみましょう。

本稿では、さまざまな指標のレギュラーダイバージェンスと効率性について批判的に検討します。さらに、分析の精度を高めるためのフィルタリングオプションと、非標準ソリューション機能の説明が含まれています。 その結果、技術的なタスクを解決するための新しいツールを作成します。

本稿の目的は、カスタムツールを作成して、前述のパターンに関する一連の情報全体を受信して使用できるようにすることです。ユーザが独自の指標、取引パネル、エキスパートアドバイザーなどで使用できるパターン関連関数のライブラリが作成されます。

EAのパフォーマンスを向上させるために、金利データの収集を自動化します。

このテーマのイントロダクションをしてから、MetaTrader5は多通貨テストオプションを提供するようになりました。 この可能性は、多くの場合、トレーダーにとって有用です。 しかし、この機能は完璧ではありません。 この記事では、HTML および CSV トレードヒストリーレポートに基づいてチャート上にグラフィカル オブジェクトを描画するためのプログラムを紹介します。 多通貨トレードは、動的切り替えコマンドを使用して、複数のサブウィンドウだけでなく、1つのウィンドウで並行して分析することができます。

私たちのほとんどは、現在の市場の状況を分析するプロセスはチャートの上位期間の見直しから始まるという意見を持ちます。これは、取引をする予定に進むまで起こります。この分析は成功した取引とビジネスへの専門的なアプローチのための条件の一つです。この記事では、複数期間の指標とその作成方法について説明します。MQL5コードの例を示し、各バージョンの長所と短所の一般的な評価を行い、MTFモードを使用した指標への新しいアプローチを提案します。

前回の記事では、さまざまな既存のローソク足の形成から選択された14のパターンを分析しました。すべてのパターンを1つずつ分析することは不可能であるため、別の解決策を見つけました。新しいシステムは、既知のローソク足タイプに基づいて新しいローソク足パターンを検索してテストします。

Kohonen ネットワークを扱うために設計されたユニバーサルツールに基づいて、最適なEAパラメータを分析して選択するシステムを構築し、時系列の予測を検討します。 第 I 部では、必要なアルゴリズムを追加して、一般に公開されているニューラルネットワーククラスを修正し、改善しました。 今回はこれを実践に応用しましょう。

本稿では、よくあるローソク足のパターンを考察し、それが今日の市場で依然として適切で効果的であるかどうかの理解を試みます。ローソク足分析は20年以上前に登場し、それ以来かなり普及しています。日本発祥のローソク足は、多くのトレーダーによって、最も便利で分かりやすい資産価格の視覚化形式だと考えられています。

ギャップ現象の研究とは、前の時間枠の終値と次の時間の終値との間の有意差の状況や、日々のバーの向かう方向を分析することです。関数GetOpenFileNameのDLLシステムを使用します。

この記事では、カスタムシンボルを作成および操作するためのターミナルの機能の概要を示し、カスタムシンボル、トレンド、さまざまなチャートパターンを使用してトレードヒストリーをシミュレートするための手法を提供します。

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。

トレーディングアルゴリズムを開発するとき、しばしばある問題に遭遇します。その一つが、トレンド/レンジの始まりと終点を決定する方法です。 この記事では、さまざまな種類のシグナルを結合するユニバーサルインジケータを作成します。 今回はEAのトレードシグナルを取得するプロセスをできるだけ簡素化します。 1つのインジケータを組み合わせた例を挙げます。

公式のMetaTraderフリーランスサービスのメンバー受注完了数が2018年10月に50,000件に達しました。これは、MQLプログラマー向けの世界最大のフリーランスサイトです。サイトには1,000人以上の開発者が登録しており、新規注文は毎日数十件を超えます。サイトは7ヶ国語に訳されています。

最大級のアルゴリズム取引既成アプリストアでは13,970件の製品があります。これには4,800件のロボット、6,500件の指標、2,400件のユーティリティその他のソルーションが含まれます。半分以上のアプリケーション (6,000) はレンタルもできます。全製品の4分の1(3,800)は無料でダウンロードできます。

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。

ZUP インジケータープラットフォームでは、既に設定されている複数の既知のパターンを検索できます。 これらのパラメータは、要件に合わせて編集できます。 また、ZUP グラフィカルインターフェイスを使用して新しいパターンを作成し、そのパラメータをファイルに保存することもできます。 その後、 新しいパターンがチャート上で見つけることができるかどうか、すぐにチェックすることができます。

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。

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。

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、価格チャートにおける位置的なトップとダウンを使用して、サポート/レジスタンスラインの自動構築を行います。 極値を定義するには、よく知られたジグザグインジケーターが適用されます。

この記事では、NRTR インジケーターを分析し、このインジケーターに基づいてトレードシステムを作成します。 追加のトレンド確認インジケーターと NRTR の組み合わせに基づいて戦略を作成する際に使用することができるトレードシグナルのモジュールを開発します。

7種類の移動平均（MA）が検討されており、それに対応する取引戦略が開発されています。単一の取引戦略における様々なMAのテストと比較が行われ、与えられた移動平均の適用の比較パフォーマンス特性が提供されています。