MQL5言語での取引システムの自動化に関する記事

MT5 プラットフォームでは、同時に複数の金融商品のトレードロボットをテストすることができます。組み込みのストラテジーテスターは、自動的にヒストリーデータをブローカーのサーバーからダウンロードします。そのため、開発者は特別手動で何かをする必要はありません。シンプルかつ確実に異なるシンボルのミリ秒単位のティックによるトレード環境を再現することが可能です。この記事では、2つのモスクワ為替先物においてスプレッドストラテジーをテストと開発を行います。

前の記事に則って、トレーダーが認識可能なパターンについて分析を試みます。また、各パターンの利点、欠点を考慮し、それに関する推奨事項を示します。ウィリアムズのオシレータに基づいたインジケーターを分析ツールとして使用します。

この記事では、80-20 トレード戦略を分析するためツール (インジケーターおよびEA) の開発について説明します。トレードルールは"ストリートスマート"より引用します。リンダラッシュクとローレンス · コナーズによる"短期的なトレード戦略”です。mql5を使用して、戦略ルールを定式化し、最近の相場のヒストリーベースで、インディケータとEAをテストします。

この記事では、２つのトレードシステム「タートルスープ」と「タートル スープ プラスワン'のルールについて扱います。リンダ ・ ブラッドフォード ・ ラシュキ　と　ローレンス a. コナーズによる 高確率短期のトレード戦略です。この戦略は、かなり人気があります。15～20年間の相場の動きに基づいてを開発したものです。

ポジションを最適化し、コードのコマンドに従って定期的に条件を終了するEAを開発します。ニューラル ネットワーク (多層パーセプトロン) を分析し、戦略を実現するためのモジュールの形式で実装します。毎月 (毎週、毎日、または毎時) ニューラル ネットワークを最適化する EAを作成します。したがって、自己最適化 EA を開発します。

購読者は、多くの場合、シグナルプロバイダーのアカウントの総成長を分析することによって、適切なシグナルを検索します。しかし、特定のトレード戦略の潜在的なリスクを分析することも重要です。この記事では、その性能に基づいてトレードシグナルを評価するための簡単かつ効率的な方法を紹介します。

トレードのヒストリーの分析とポジションエントリーの時間に応じて、HTMLでトレード結果の分布図をプロットします。このチャートは、次の3つのセクションで表示されています - 時間、曜日及び月。

スキャルピング自動システムはアルゴリズム取引の頂点にみなされていますが、コードを書くのは最も困難です。この記事では、受信ティックの分析に基づいて、戦略を構築するメソッドを示し、ビルトインツールとビジュアルテストをデバッグします。エントリーと決済の開発は、多くの場合、裁量取引の経験を必要とします。しかし、MT5ではヒストリー上で戦略をテストすることができます。

取引システム『領域法』は、RSIオシレーターの通常ではない解釈において使われます。この記事では、領域法を可視化するインディケータと、このシステムに基づいてトレードを行うエキスパートアドバイザを提供します。記事では、様々な通貨ペアや時間軸、面積値でのエキスパートアドバイザの詳細なテスト結果が記述されています。

この記事では、ビル・ウィリアムズの取引システムや、このシステムパターンをチャート上で発見しマーキングする為に開発されたMQL5モジュールの使用方法、見つけたパターンでの自動売買の原則、また様々な取引銘柄でのテスト結果を公開しています。

この記事では、簡単な取引ストラテジーを3つのモード（履歴からの記録ティックを使用した『リアルティックに基づいた全てのティック』、『1分足OHLC』、『全ティック』）でテストします。

CStrategyの取引エンジンについての一連の記事の最後のパートでは、XMLファイルからストラテジーをロードする方法を行います。複数の取引アルゴリズムの同時動作を考慮し、単一の実行可能モジュールからのEAを選択する簡単なパネルを提示し、その取引モードを管理します。

この記事では、ストラテジーの取引エンジンのアルゴリズムを分析していきます。シリーズの3番目の部分は、このアプローチを使用して、特定の取引ストラテジーを開発する方法の詳細な分析があります。特別な注意が補助アルゴリズムに必要です - EAは、従来のインデクサーを使用して、システムとデータへのアクセスをログに記録します（Close[1]、Open[0]など）

この記事は、ユニバーサルEAのシリーズです。このパートでは、データ処理に基づいて、オリジナルのイベント・モデルについて解説し、エンジンのストラテジーの基本クラスの構造を扱います。

ＥＡの開発者は、プログラミングのスキルに関係なく、信頼性の高い取引プロセスを整理するため、同じタスクとアルゴリズムの問題に直面しています。この記事では、これらのタスクの解決に着手し、トレードアイデアを記述するための便利なCStrategyエンジンの可能性を説明します。

この記事では、進化的アルゴリズムにある主要な原理と、その多様性および特徴について検証します。実験を使用した簡単なエキスパートアドバイザの例では、最適化が私達の取引システムに何をもたらすかを見ていきます。遺伝的、進化的、またその他のタイプの最適化を実装するプログラムのセットを検証し、取引システムのパラメータの最適化や予測変数のセットの最適化時の適用例をご紹介します。

現在のところ、どの商品市場や相場にも適応可能で、ミクロでもマクロでも使うことができるような完璧な相場理論というものは存在していません。この記事では、利益分析に基づいた新しい相場理論のエッセンスを紹介し、現在の価格変化とメカニズムの原則を明らかにします。実際の価格上でコントロール可能なバーチャルプライスの連鎖を形成することにより、最適な値を見つけることができます。相場の形成と変化のメカニズムも紹介します。

リテールFXトレーダーの可能性を拡大する為に、プラットフォームに2つ目の計算システムであるヘッジングが追加されました。これからは、シンボルごとに、反対方向のものを含む、多数のポジションを持つことができます。これによって、いわゆる『ロック』を使った取引戦略を実装することができ、つまり、もし価格がトレーダーに反する方向へ向かった場合、反対方向にポジションを開くことができます。

本稿は Forex における通貨ペアのロングおよびショートポジションを予測するパターンを自動検索するための Rattle パッケージの使用について考察を行います。本稿は初心者トレーダーにも経験あるトレーダーにも有用な内容です。

本稿ではポジションヘッジへの新しいアプローチについて述べ、本件に関する MetaTrader 4 および MetaTrader 5 のユーザー間のディベートに一線を画します。これは『HedgeTerminalパネルを利用して MetaTrader 5 で双方向トレードとポジションヘッジを行う－パート1』の続編です。パート2ではカスタム Expert Advisors のHedgeTerminalAPIへの統合についてお話します。これは便利なポジション管理のためのツールを提供する快適なソフトウェア環境における双方向トレードを行うための特別な可視化ライブラリです。

本稿は MQL5 でのマルチモード売買ロボットプログラミングの考えかたについて説明します。モードはすべてオブジェクト指向アプローチにより実装されます。どちらのモードクラス階層のインスタンスおよび検証用クラスも提供されます。売買ロボットのマルチモードプログラミングは MQL5 で書かれた EA の処理モードすべての特殊性を考慮するようになっています。関数および列挙はモード特定のために作成されています。

時間の秒、5分から開くバーを持つ毎時チャートを見たいですか？バーのオープン時間が毎分変わるようであれば再作成されたチャートはどのように見えるのでしょうか？そのようなチャートでトレードすることにどんなメリットがあるのでしょうか？本稿ではこういった疑問に対する答えを見つけていきます。

本稿はMQL4 および MQL5 を使用して「フラクタル」インディケータを基にしたトレンドラインのプロット自動化について説明します。本稿では 2 言語に対するソリューションの比較展望が提示されています。トレンドラインは既知の2つの最終フラクタルを利用してプロットされます。

MetaTrader 4 と MetaTrader 5 用に仮想ホスティングクラウドネットワークが開発され、それはネイティブソリューションのメリットをすべて備えています。無料の24時間ディスカウントの恩恵を受けてください。いますぐ仮想サーバーを試してください。

小さな秘密を明かします。：MQL5.com ウェブサイトのビジターはほとんどの時間をJohnpaul77 のシグナルページで費やします。それは実アカウントでトータル570万ドルの資金を有する、定期購読者約900人のわれわれのシグナルレーティングのリーダーです。シグナルの提供者にインタービューします。そこには4人の人物がいることがわかりました。チームメンバー間で任務はどのように割り当てされているのでしょうか？どのようなテクニカルツールを使用しているのでしょうか？なぜかれらは自分達を John Paul と呼ぶのでしょうか？そして最後にインドネシア出身の一般的なゲーマーが MQL5.comでトップシグナルの提供者になったのでしょうか？本稿ですべての答えを見つけてください。

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。

本稿パート1でご紹介した PHP ベースの Twitter の考え方を形にしましょう。の異なるパーツを SDSS 組み立てるのです。システムアーキテクチャのクライアント側において、HTTP を介してトレードシグナルを送信するために新しいMQL5 WebRequest() 関数に頼ります。

「MQL5 フリーランスサービス」の4周年を記念して、これまでのサービス結果を示すインフォグラフィックを作成しました。数字は自らを語ります：現在まで合計約 $600,000 に相当する 10,000 を越える注文が実行されるかたわら、 3,000 人の顧客と 300 人の開発者がすでにこのサービスを利用しました。

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。

アルゴリズムによるトレードが人気になり求められ、珍しいアルゴリズムや変わった作業への需要につながりました。ある程度、そのような複雑なアプリケーションは、Code BaseやMarketにて取得できます。トレーダーは、これらのアプリケーションに数クリックでアクセスできますが、これらは完全に彼らの要求を満たすことができないこともあります。その場合、トレーダーは、MQL5 Freelanceセクションにて望ましいアプリケーションを作成できる開発者を探し、注文を行います。

2年前『最後の聖戦』でひじょうに興味深い、しかし現在広く使用されていないマーケット情報表示方法－ポイント＆フィギュアチャート を再検討しました。ここで私はみなさんにポイント＆フィギュアチャートで検出されるパターンに基づく売買ロボットを書いてみることを提案します。

本稿は Steve Nison 氏が著書 "Beyond Candlesticks" で提案している「3つのラインブレークチャート」について取り上げます。このチャートの最大のメリットはそれにより前の変動に関して価格のマイナー変動にフィルターを描けることができることです。チャート作成の原則、インディケータのコード、それに基づくトレーディング戦略例についてお話していこうと思います。

15分にて、このビデオチュートリアルは、MetaTrader Singals Serviceが何であるか、そして詳細にどのようにトレードシグナルをサブスクライブするか、どのようにシグナル提供者になるかについて説明しています。このチュートリアルを見ると、どのトレードシグナルにもサブスクライブし、自身のシグナルを発行し、宣伝することができるようになります。

この記事は、MQL５のレンコチャートとその実装の例を紹介します。このインジケーターの修正は、古典的なチャートとは異なります。インジケーターウィンドウ、メインチャート上の両方で構築できます。さらに、ジグザグインジケーターがあります。そのチャートの実装例をいくつかご確認ください。

この記事は、スピンドルチャート描写とトレード戦略とEAにおけるその使い方に関するものです。まず、日本のロウソク足チャートとも繋がりがある、そのチャートについてみていきます。次に、MQL5言語でのソースコードベースでのインジケーターの実装について分析します。インジケーターとトレード手法に基づいてEAをテストしてみましょう。

われわれはシグナルサービスを強化し、メカニズムを改良し、新しい関数を追加し、欠陥を修正し続けています。2012年の MetaTrader シグナルサービスと現在の MetaTrader シグナルサービスはまったく異なる2つのサービスのようなものです。現在、特定バージョンの MetaTrader クライアントターミナルをサポートするサーバーのネットワークで構成される仮想ホスティングクラウドサービスを導入中です。

本稿は高度なZigZag インディケータ作成の可能性を検証します。ノードを特定する考え方はエンベロープインディケータの使用に基づいています。連続したエンベロープに対する入力パラメータの特定の組合せを見つけることができ、そこでは ZigZag ノードはすべてエンベロープバンドの範囲 内にあると考えられます。結果的に新規ノードの座標を予測しようとすることができるのです。

どのように正しく必要条件の明記を記載するのでしょうか？エキスパートアドバイザーやインジケーターを注文する際にプログラマーに期待すべき点と、期待すべきではない点は何でしょうか？やりとりを記録するにはどうすべきで、何に対して特に注意すべきでしょうか？この記事は、これらの質問や、その他多くの人にとって明白ではない様々な質問に対する答えを提供します。