![古典的な隠れたダイバージェンスを解釈する新しいアプローチ第2部](https://c.mql5.com/2/37/new_approach_divergence.png)
![古典的な隠れたダイバージェンスを解釈する新しいアプローチ第2部](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
古典的な隠れたダイバージェンスを解釈する新しいアプローチ第2部
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。
![MT4のポートフォリオトレード](https://c.mql5.com/2/24/Portfolio_Modeller.png)
![MT4のポートフォリオトレード](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MT4のポートフォリオトレード
この記事では、ポートフォリオトレードの原則と外国為替相場への応用を明らかにします。簡単な数学的ポートフォリオの配置モデルが考えられています。半自動化されたトレードのポートフォリオのインジケーターとEA:この記事では、実用的なMT4でのポートフォリオトレードの実装例があります。トレード戦略、ならびに利点と落とし穴の要素が記載されています。
![買われすぎ・売られすぎゾーンの検出方法について。 第一部](https://c.mql5.com/2/39/logo_200x200.png)
![買われすぎ・売られすぎゾーンの検出方法について。 第一部](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
買われすぎ・売られすぎゾーンの検出方法について。 第一部
買われすぎ/売られすぎのゾーンは、相場の特定の状態を特徴づけ、有価証券の価格の弱い変化によって区別されます。 シナミクスにおけるこの不利な変化は、あらゆるスケールのトレンドの成長の最終段階で顕著です。 トレードにおける利益価値は、可能な限り大きなトレンド振幅をカバーできるかどうかに直接依存するため、このようなゾーンを検出する精度は、どのような証券でも重要な課題となります。
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第1部)概念、データ管理および最初の結果](https://c.mql5.com/2/35/MQL5-avatar-doeasy.png)
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第1部)概念、データ管理および最初の結果](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第1部)概念、データ管理および最初の結果
膨大な数の取引戦略やMetaTrader 5およびMetaTrader 4ターミナル用アプリケーションの開発の注文、さまざまなMetaTrader Webサイトを分析しているうちに、私は、このすべての多様性のほとんどが、異なるプログラムで定期的に現れる同じ基本的な機能、行動、および価値観に基づいているという結論に達しました。これにより、МetaТrader5およびМetaТrader4アプリケーションを簡単かつ迅速に開発するためのDoEasyクロスプラットフォームライブラリが完成しました。
![テクニカル分析と市場予測の手法について](https://c.mql5.com/2/17/982_30.gif)
![テクニカル分析と市場予測の手法について](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
テクニカル分析と市場予測の手法について
本稿は、チャートなどを使用した視覚的思考と、"箱から出した"市場見通しを通じ、よく知られた数学的手法の能力と可能性について考察しています。 一方で、本稿は、トレードの考え方を再考する想像力を得ることがでますので、幅広く皆さんの注目を集めると思います。また他方で、本稿は幅広い分析および予測ツールについての代替開発並びにプログラムコードの実装に役立つでしょう。
![トレーダーのリスクを低減するには](https://c.mql5.com/2/30/risk.png)
![トレーダーのリスクを低減するには](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
トレーダーのリスクを低減するには
金融市場における取引には広範囲のリスクがつきもので、これらは取引システムのアルゴリズムで考慮されるべきです。そのようなリスクを低減することは、取引で利益を得るために最も重要な課題です。
![自己適応アルゴリズムの開発(第I部):基本的なパターンの検索](https://c.mql5.com/2/41/50_percents__1.png)
![自己適応アルゴリズムの開発(第I部):基本的なパターンの検索](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
自己適応アルゴリズムの開発(第I部):基本的なパターンの検索
この連載では、ほとんどの市場要因を考慮した自己適応アルゴリズムの開発を示すとともに、これらの状況を体系化してロジックで説明し、取引活動で考慮に入れる方法を示します。非常に単純なアルゴリズムから始めて、徐々に理論を習得し、非常に複雑なプロジェクトに進化していきます。
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第15部): 銘柄オブジェクトのコレクション](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-doeasy__10.png)
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第15部): 銘柄オブジェクトのコレクション](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第15部): 銘柄オブジェクトのコレクション
本稿では、前の記事で開発した抽象銘柄オブジェクトに基づく銘柄コレクションの作成を検討します。抽象銘柄の子孫は、銘柄データを明確にし、プログラム内での基本的な銘柄オブジェクトプロパティの可用性を定義します。このような銘柄オブジェクトは、グループとの関係によって区別されます。
![Rを使って高速化したMQL5の統計分布](https://c.mql5.com/2/68/statistics-r_600x314.jpg)
Rを使って高速化したMQL5の統計分布
Rで実装されている基本的な統計分布を操作するための関数を紹介します。コーシー、ワイブル、正規、対数正規、ロジスティック、指数、均一、ガンマ分布、カイ 2 乗、中央と非心 beta スチューデントの t 分布、F 分布フィッシャーの離散二項および否定的な二項分布、幾何学、幾何とポアソン分布。これらのモデルに実際の分布の適合性の程度を評価できるように、分布の理論的モーメントを計算する関数があります。
![トレーダーの統計的クックブック:仮説](https://c.mql5.com/2/12/Trader_Statistics_Recipes_MetaTrader5_Alglib_MQL5__1.png)
![トレーダーの統計的クックブック:仮説](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
トレーダーの統計的クックブック:仮説
本稿では仮説について考察します。それは数理統計学の基本的考え方のひとつです。ここでは多様な仮説が検討され、数学的手法を用いて例を挙げて検証されます。実データはノンパラメトリックな方法を用いて一般化されます。データ処理には Statistica パッケージと移植された ALGLIB MQL5 数値解析ライブラリが使用されています。
![確率をトレードギャップに適用する](https://c.mql5.com/2/34/Gap_Probability.png)
![確率をトレードギャップに適用する](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
確率をトレードギャップに適用する
この記事では、トレード戦略の作成とテストに確率と数学的統計手法を適用します。 また、価格とランダムウォークの差を使用して、最適なトレードリスクを探します。 価格がゼロドリフトランダムウォークのように振る舞うならば、収益性の高いトレードは不可能であることが証明されています。
![トレンドとは何か、相場の構造はトレンドかレンジかで決まるのか?](https://c.mql5.com/2/39/unnamed.png)
![トレンドとは何か、相場の構造はトレンドかレンジかで決まるのか?](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
トレンドとは何か、相場の構造はトレンドかレンジかで決まるのか?
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。
![インジケーターへのエントリの解決](https://c.mql5.com/2/30/eagoh7z681u4_pdq0h_2f_8dqlderd9j5.png)
![インジケーターへのエントリの解決](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
インジケーターへのエントリの解決
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。
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第14部): 銘柄オブジェクト](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-doeasy__9.png)
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第14部): 銘柄オブジェクト](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第14部): 銘柄オブジェクト
本稿では、銘柄コレクションを作成するための基本オブジェクトとなる銘柄オブジェクトクラスを作成します。このクラスによって、さらなる分析と比較に必要な銘柄のデータを取得できるようになります。
![市場とそのグローバルパターンの物理学](https://c.mql5.com/2/40/5a55ed9f370f2c15608b457b.png)
![市場とそのグローバルパターンの物理学](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
市場とそのグローバルパターンの物理学
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。
![ディナポリ取引システム](https://c.mql5.com/2/26/8ahkxppg.png)
![ディナポリ取引システム](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
ディナポリ取引システム
本稿では、ジョー・ディナポリによって開発されたフィボレベルベースの取引システムについて説明します。システムの背後にあるアイデアと主なコンセプトが説明され、それらをさらに明確にする、シンプルな指標が例として示されます。
![DoEasyライブラリの時系列(第41部): 複数銘柄・複数期間指標の例](https://c.mql5.com/2/38/MQL5-avatar-doeasy-library__6.png)
![DoEasyライブラリの時系列(第41部): 複数銘柄・複数期間指標の例](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasyライブラリの時系列(第41部): 複数銘柄・複数期間指標の例
本稿では、DoEasyライブラリの時系列クラスを使用して、選択された時間枠で選択された通貨ペアのチャートをサブウィンドウでローソク足として表示する複数銘柄・複数期間指標の例を検討します。ライブラリクラスを少し変更し、プログラム入力の列挙を格納してコンパイル言語を選択するための別のファイルを作成します。
![いくつかのインジケーターにおけるマルチNullバー再計算](https://c.mql5.com/2/13/139_6.png)
![いくつかのインジケーターにおけるマルチNullバー再計算](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
いくつかのインジケーターにおけるマルチNullバー再計算
この記事は、Nullバーが変化した際に MetaTrader 4クライアントターミナルのインジケーター値の再計算に関する問題に焦点を当てています。複数の再計算前に保存されたプログラムコードを保存させるいくつかの追加プログラムをインジケーターに追加する方法について述べています。
![取引における数学:シャープレシオとソルティノレシオ](https://c.mql5.com/2/49/mathematics_sharpe_sortino_ratios_600x314.jpg)
取引における数学:シャープレシオとソルティノレシオ
投資収益率は、投資家や初心者のトレーダーが取引効率の分析に使用する最も明白な指標です。プロのトレーダーは、シャープレシオやソルティノレシオなどのより信頼性の高いツールを使用して、ストラテジーを分析します。
![遺伝的アルゴリズムー数学](https://c.mql5.com/2/13/133_1.png)
![遺伝的アルゴリズムー数学](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
遺伝的アルゴリズムー数学
遺伝的アルゴリズムは最適化の問題を解決するために使用されます。このような問題の例として、ニューロネットワークの学習、つまりエラーを最小限にするための、このような重み値の選択を用いることができます。遺伝的アルゴリズムのベースにはランダム探索法があります。
![ろうそく方向の統計的回帰研究](https://c.mql5.com/2/17/890_32.gif)
![ろうそく方向の統計的回帰研究](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
ろうそく方向の統計的回帰研究
やってくる短い時間間隔に対して、ろうそく足インディケータの定期的な傾向を基に、1日の特定時刻の市場動向を予想することは可能なのでしょうか?まず第一にそのような発生が検出されるなら、可能です。この疑問はおそらくどのトレーダーの心にも浮かんだことのあるものでしょう。本稿の目的は、ろうそく足の方向の統計的回帰に基づき、特定の時間間隔で市場動向の予想を試みることです。
![シグナルのクイック評価:トレーディング、ドローダウン/ロードとMFE/ MAE配信チャート](https://c.mql5.com/2/24/Signals.png)
![シグナルのクイック評価:トレーディング、ドローダウン/ロードとMFE/ MAE配信チャート](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
シグナルのクイック評価:トレーディング、ドローダウン/ロードとMFE/ MAE配信チャート
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。
![プライスヒストグラム(マーケット特性)とMQL5への導入](https://c.mql5.com/2/0/price__1.png)
![プライスヒストグラム(マーケット特性)とMQL5への導入](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
プライスヒストグラム(マーケット特性)とMQL5への導入
「マーケットプロファイル」は非常に優秀な思索家、 ピーター・スタイドルマイヤー氏によって展開されました。氏は全く異なるモデルセットに導く『水平的な』また『垂直的な』マーケットの動きに関する情報の別の解釈の仕方を提案しました。潜在するマーケットの拍動、または均衡と不均衡の周期と呼ばれる基本パターンがある、と仮定したのです。本記事では、プライスヒストグラムについて考察していきたいと思います。それは、マーケットプロファイルの最も単純なモデルです。また、その MQL5への導入について述べていきたいと思います。
![時系列の予測(第1部):経験的分解モード(EMD)法](https://c.mql5.com/2/38/mql5-avatar-emd.png)
![時系列の予測(第1部):経験的分解モード(EMD)法](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
時系列の予測(第1部):経験的分解モード(EMD)法
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。
![Growing Neural Gas: MQL5への実装](https://c.mql5.com/2/0/neural_gas_MQL5.png)
![Growing Neural Gas: MQL5への実装](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Growing Neural Gas: MQL5への実装
本稿では、Growing neural gas (GNG)と呼ばれるクラスタの適用アルゴリズを実装するムMQL5プログラム開発方法をお見せしていきます。本稿は言語ドキュメンテーションを学習し、一定のプログラミングスキルがあり、神経情報科学分野の基礎知識がある方を対象としています。
![MetaTrader5のカスタムウォークフォワード最適化](https://c.mql5.com/2/28/MQL5-avatar-WalkForward-001.png)
![MetaTrader5のカスタムウォークフォワード最適化](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTrader5のカスタムウォークフォワード最適化
この記事では、MQL で実装された組み込みのテスターおよび補助ライブラリを使用して、ウォークフォワード最適化による正確なシミュレーションを扱います。
![Expert Advisors最適化のカスタム基準作成](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_Custom_Optimization_Options.png)
![Expert Advisors最適化のカスタム基準作成](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Expert Advisors最適化のカスタム基準作成
MetaTrader 5 クライアント端末は Expert Advisor パラメータを最適化する幅広い機会を提供します。またストラレジーテスタに含まれる最適化評価基準に対して、開発者には自身の基準を作成するチャンスが与えられています。これは Expert Advisorsを検証し最適化する数えきれない可能性に導きます。本稿ではそのような基準を、複雑なもの単純なもの双方、作成する実践的方法について記述します。
![ベイズ分類器及び特異スペクトル解析法に基づく指標を用いた市場動向の予測](https://c.mql5.com/2/27/MQL5-avatar-SSAtrend-001__1.png)
![ベイズ分類器及び特異スペクトル解析法に基づく指標を用いた市場動向の予測](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
ベイズ分類器及び特異スペクトル解析法に基づく指標を用いた市場動向の予測
本稿では、ベイズの定理に基づいた特異スペクトル解析(SSA)と重要な機械学習法の予測機能を組み合わせて、時間効率の良い取引のための推奨システムを構築するというイデオロギーと方法論について検討します。
![ファジーロジックの概要](https://c.mql5.com/2/19/avatar__4.png)
![ファジーロジックの概要](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
ファジーロジックの概要
ファジーロジックは、数学的論理と集合論の境界を拡張します。この記事では、マムダニ型とスゲノ型モデルを使用して、2つのファジー推論システムを説明し、ファジー理論の基本的な原則を取り扱います。MQL5FuzzyNetライブラリを使用して、これら2つのシステムに基づいてファジーモデルの実装について説明します。
![可視化の可能性 Rのプロットに似たMQL5のグラフィックス ライブラリ](https://c.mql5.com/2/68/visualize_600x314.jpg)
可視化の可能性 Rのプロットに似たMQL5のグラフィックス ライブラリ
トレードロジックを勉強する際、チャートの視覚的な表現は非常に重要です。科学分野で人気のある数々のプログラミング言語 (R や Python など) は可視化のための関数”プロット”があります。これらは視覚化するために、線、点の分布、ヒストグラムなどを描くことができます。MQL5でも、CGraphics クラスを使用して、同じことができます。
![オプティマイザでの遺伝的アルゴリズム vs シンプルな検索](https://c.mql5.com/2/13/135_1.gif)
![オプティマイザでの遺伝的アルゴリズム vs シンプルな検索](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
オプティマイザでの遺伝的アルゴリズム vs シンプルな検索
この記事は、遺伝的アルゴリズムとシンプルな検索により取得されるものを用いて、エキスパートアドバイザーの最適化を行った結果とかかった時間を比較します。
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第25部): 取引サーバから返されたエラーの処理](https://c.mql5.com/2/37/MQL5-avatar-doeasy__12.png)
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第25部): 取引サーバから返されたエラーの処理](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第25部): 取引サーバから返されたエラーの処理
サーバに取引注文を送信した後は、エラーコードやエラーがないことを確認する必要があります。本稿では、取引サーバによって返されるエラーの処理について考察し、未決取引リクエストを作成する準備をします。
![ニューラルネットワークが簡単に(第11部): GPTについて](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_001_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第11部): GPTについて
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。
![MQL5 と MQL4 でのシンボル選択とナビゲーションユーティリティの開発](https://c.mql5.com/2/34/Select_Symbols_Utility_MQL5.png)
![MQL5 と MQL4 でのシンボル選択とナビゲーションユーティリティの開発](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5 と MQL4 でのシンボル選択とナビゲーションユーティリティの開発
経験豊富なトレーダーが認識している事実として、トレードにおいて最も時間のかかるものはポジションを開いたり追跡したりするのではなく、シンボルを選択してインプットポイントを探すことというものがあります。 この記事では、ブローカーが提供するトレード商品のインプットポイントの検索を簡素化するEAを開発します。
![MQL4による取引におけるファジー論理の適用](https://c.mql5.com/2/20/fuzzy-logic1.png)
![MQL4による取引におけるファジー論理の適用](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL4による取引におけるファジー論理の適用
この記事ではMQL4による取引におけるファジー論理の適用例をご紹介します。MQL4の為のFuzzyNetライブラリを使用したエキスパートアドバイザとインディケータの開発を解説していきます。
![アルゴリズム取引から100万ドルを稼ぐ方法?MQL5.comサービスを使用してください](https://c.mql5.com/2/68/earn-million_600x314.jpg)
アルゴリズム取引から100万ドルを稼ぐ方法?MQL5.comサービスを使用してください
トレーダーは皆、最初の百万ドルを稼ぐことを目標に市場を訪れます。過度のリスクと初期予算なしでこれを行う方法は何でしょうか。MQL5サービスは、世界中の開発者やトレーダーにそのような機会を提供します。
![フラクタル指数とハースト指数の財務時系列を予測する能力の評価](https://c.mql5.com/2/36/fraktal1.png)
![フラクタル指数とハースト指数の財務時系列を予測する能力の評価](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
フラクタル指数とハースト指数の財務時系列を予測する能力の評価
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。
![グリッドおよびマーチンゲール取引システムでの機械学習 - あなたはそれに賭けますか](https://c.mql5.com/2/49/8826_ml_grid_martingale_600x314.jpg)
グリッドおよびマーチンゲール取引システムでの機械学習 - あなたはそれに賭けますか
本稿では、グリッドおよびマーチンゲール取引に適用される機械学習手法について説明します。驚いたことに、世界中のネットではこのアプローチはほとんどまたはまったくカバーされていません。記事を読んだ後は、自分自身の自動売買ボットを作成することができるでしょう。
![DoEasyライブラリの時系列(第37部): すべての使用銘柄期間の時系列オブジェクト](https://c.mql5.com/2/38/MQL5-avatar-doeasy-library__2.png)
![DoEasyライブラリの時系列(第37部): すべての使用銘柄期間の時系列オブジェクト](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasyライブラリの時系列(第37部): すべての使用銘柄期間の時系列オブジェクト
本稿は、プログラムで使用されるすべての銘柄の指定された時間枠の時系列コレクションの開発についてです。時系列コレクション、コレクションの時系列パラメータを設定するメソッド、および開発された時系列に履歴データを最初に入力するメソッドを開発します。