MQL5言語を使ったMetaTrader 5の統合に関する記事

この記事では、トレーディングストラテジークラスの標準ライブラリをどのように探求していくか、そして、カスタムストラテジーやフィルター/シグナルをMQL5ウィザードのパターン・モデルロジックを用いてどのように追加するかについて紹介したいと思います。最終的に、MetaTrader5の標準インジケーターを用いて独自の戦略を追加できるようになり、MQL5ウィザードがシンプルで強力なコードや、機能的なエキスパートアドバイザーを作成できるようになります。

開発者のほとんどは自分の書いたコードの保護を必要としています。本稿は MQL5 ソフトウェアを保護するいくつかの異なる方法を紹介します。 - MQL5 スクリプト、Expert Advisors、インディケータに対しライセンス機能を提供する手法を紹介します。パスワード保護、キージェネレータ、アカウントライセンス、時間制限判定、MQL5-RPC 呼び出しを使用するリモート保護も取り上げます。

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.

本稿では HTTP リクエストとサーバーとの情報交換を利用したインターネットとの連携原理の調査を続行します。そしてCMqlNet クラスの新しい関数、フォームからの情報送信方法、 POST リクエストを利用したファイル送信、Cookies を使用してログインしたウェブサイト上での承認について述べます。

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。

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。

この記事では、クロスプラットフォームEAで使用される CSignal および CSignals クラスについて解説します。 MQL4 と MQL5 の違いについて、トレードシグナルの評価に必要なデータがどのようにアクセスされるかを調べ、記述されたコードが両方のコンパイラと互換性があることを確認します。

本稿ではMetaTrader 5 の ENCOGへの連携をご紹介します。これは発展したニューラルネットワークとマシン学習のフレームワークです。 標準的テクニカルインディケータを基にしたシンプルなニューラルネットワークインディケータとニューラルインディケータを基にしたExpert Advisor についても語ります。ソースコード、コンパイルされたバイナリ、 DLL、トレーニングされたネットワークはすべて添付があります。

MT4とMT5は、トレードリクエストで異なるルールを使用しています。この記事では、トレードプラットフォームとバージョンにかかわらず、クロスプラットフォームEAとして稼働する、クラスオブジェクトを使用します。

金融データのフラクタル行動の探索に関する研究は、経済時系列の一見混沌とした行動の背後に、参加者の集団行動の隠されたメカニズムがあることを前提にしています。 これらのメカニズムは、価格シリーズの特性を定義することができ、取引所の価格ダイナミクスの出現につながることができます。 これをトレーディングに適用すると、実際に関連するスケールと時間枠のフラクタルパラメータを効率的かつ確実に推定できるインジケータの恩恵を受けることができます。

今日は、インストールされたウェブブラウザのないコンピューターはほとんどありません。長い間、ブラウザは進化し成長し続けてきました。この記事は、ブラウザに表示するための、MetaTrader4クライアントターミナルから取得された情報に基づくチャートやダイヤグラムの簡単で安全な作成方法を紹介します。

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、darchパッケージ（v.0.12.0）の新しい機能について考察し、異なるデータタイプ、構造及び訓練シーケンスを有するディープニューラルネットワーク訓練を説明します。訓練結果も含まれています。

MQL5 標準ライブラリによってみなさんの開発者としての生活は楽になります。しかしながらそれは世界中の開発者全員のすべてのニーズを実装するわけではありません。よってみなさんがカスタム的なものをもっと必要とするなら一歩先へすすんで拡張することができます。本稿は MetaQuotesの Zig-Zag テクニカルインディケータを標準ライブラリに統合する方法をご紹介します。私達はMetaQuotes の設計哲学により自分自身の目標を達成しようという気持ちになります。

MQL5 に新たに切り替えた場合、この記事は役に立つでしょう。 まず、インジケーターデータとシリーズへのアクセスは、通常の MQL4 スタイルで行われます。 次に、このシンプルさを MQL5 に実装します。 すべての関数は、可能な限り明確であり、ステップバイステップのデバッグに最適です。

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。

クロスプラットフォームEAはMQL4に有用であり、MQL5標準ライブラリ内に一部コンポーネントが存在します。 この記事では、MQL4コンパイラと互換性のあるMQL5標準ライブラリの特定コンポーネントを作るメソッドを取り扱います。

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。

本稿はMetaTrader 5とMatLab数学的パッケージの連携について詳しく述べていきます。それは、データ変換のメカニズム、デスクトップMatLabとの連携のためのユニバーサルライブラリの開発手順をさします。またMatLab環境で生成されるDLLの使用についても述べていきます。本稿は C++ 言語とMQL5をご存じの経験者を対象としています。

このウィジェットによって、ウェブサイトには世界最大経済の500の指標と指数の詳細なリリーススケジュールが提供され、トレーダーは、ウェブサイトのメインコンテンツに加えて、説明やグラフとともに、重要なイベントの最新情報をすばやく受け取ることができます。

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。

本論文では、MQLの構造を利用してMQLプログラムのウィンドウインタフェースを構築する概念の説明をします。 特殊なグラフィカル・エディタでは、GUI要素の基本クラスで構成されるレイアウトをインタラクティブに設定し、MQLにエクスポートしてMQLプロジェクトで使用することができます。 本論文では、エディタの内部設計とユーザーガイドを紹介します。 ソースコードも添付します。

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。

この記事では、クロスプラットフォームのEAを容易に開発できるメソッドを詳述します。提案メソッドは、両方のバージョンによって共有関数を統合し、互換性のない関数の派生クラスを分割します。

この記事では、OpenCL ローソク足パターンテスターを "1 分 OHLC " モードで実装するアルゴリズムについて説明します。 また、高速かつ低速の最適化モードで起動したビルトインストラテジーテスターとの速度を比較します。

アンサンブルの構築を続けます。今回は、以前に作成したバギングアンサンブルに、訓練可能な結合器、つまりディープニューラルネットワークが追加されます。ニューラルネットワークの1つは、刈り込み後に7つの最良アンサンブル出力を組み合わせます。2つ目はアンサンブルの500個の出力をすべて入力として取り込み、刈り込んで結合します。ニューラルネットワークは、Python用のKeras/TensorFlowパッケージを使用して構築されます。このパッケージの特徴には簡単に触れます。テストが実行されて、バギングアンサンブルとスタッキングアンサンブルの分類品質が比較されます。

本稿では、フル機能の自動売買ロボットを作成することを目的として、ニューラルネットワークと取引ターミナルの統合の主な側面について検討します。

.ex5 ファイルにクラス／関数の実装詳細を非表示にすることでノウハウアルゴリズムを他の開発者と共有し、共通のプロジェクトを設定し、ウェブ上でそれらを進めていくことができるようになります。そして MetaQuotes チームが ex5 ライブラリクラスの直接継承機能を実現することに全力を傾ける一方で、われわれはそれをいますぐ実装していこうとしているのです。

MetaTrader5トレーディングプラットフォームのストラテジーテスターは、パラメータと遺伝的アルゴリズムの完全な検索、つまり、2 つの最適化オプションのみを提供します。 この記事では、トレーディング戦略を最適化するための新しいメソッドを提案します (シミュレーティットアニーリング)。 このメソッドのアルゴリズム、実装、およびEAへの統合を考察します。 開発したアルゴリズムは移動平均 EA でテストします。

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。

本稿では、必要なタグの自動マークアップから始まるMQL5コードのドキュメントの作成について考察し、Doxygenソフトウェアの使い方と正しい設定の仕方、html、HtmlHelp、PDFなどのさまざまな形式で結果を受け取る方法についても説明します。

この一連の記事では、取引を含んだ多くの分野で応用されているディープニューラルネットワーク（DNN）の探索を続けます。ここでは、実践的な実験によって新しい方法や概念をテストするとともにこのテーマの新しい次元を探求する予定です。シリーズの最初の記事は、DNNのデータを準備することを目的としています。

このディープニューラルネットワークシリーズ第2稿では、モデルを訓練するためのデータを準備する過程で予測変数の変換と選択を検討します。

本稿では、MQLに基づいたソースコードの解析に使用されるプリプロセッサ、スキャナ、パーサについて説明します。MQLの実装が添付されています。

この記事では、クロスプラットフォームEAのオーダーマネージャの作成について説明します。 オーダーマネージャは、EAによってエントリーされたオーダーと決済、および両方で独立した記録を保持します。