![パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第III部): 新しい水平線](https://c.mql5.com/2/49/Brute_force_approach_to_pattern_search_003_600x314.jpg)
パターン検索への総当たり攻撃アプローチ(第III部): 新しい水平線
本稿では、総当たり攻撃のトピックを続けます。プログラムアルゴリズムに市場分析の新しい機会を導入することで分析速度を高め、結果の品質を向上します。新しい追加により、このアプローチ内でグローバルパターンの最高品質で表示できるようになります。
![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23部): 基本取引クラス - パラメータ有効性の検証](https://c.mql5.com/2/37/MQL5-avatar-doeasy__5.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23部): 基本取引クラス - パラメータ有効性の検証](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23部): 基本取引クラス - パラメータ有効性の検証
本稿では、取引クラスの不正な取引注文パラメータ値に対する制御と取引イベントの音声通知において開発を続けています。
![DoEasyライブラリの時系列(第35部): バーオブジェクトと銘柄の時系列リスト](https://c.mql5.com/2/38/MQL5-avatar-doeasy-library.png)
![DoEasyライブラリの時系列(第35部): バーオブジェクトと銘柄の時系列リスト](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasyライブラリの時系列(第35部): バーオブジェクトと銘柄の時系列リスト
本稿は、簡単で迅速なプログラム開発のためのDoEasyライブラリの作成に関する新しいシリーズの始まりとなります。本稿では、銘柄の時系列データにアクセスして操作するためのライブラリ機能を実装します。メインおよび拡張時系列バーデータを格納するバーオブジェクトを作成し、オブジェクトの検索と並び替えを容易にするために、時系列リストにバーオブジェクトを配置します。
![トレードシステムの評価 - 参入、退出と取引における一般の有効性](https://c.mql5.com/2/0/Measure_Trade_Efficiency_MQL5.png)
![トレードシステムの評価 - 参入、退出と取引における一般の有効性](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
トレードシステムの評価 - 参入、退出と取引における一般の有効性
トレードシステムの有効性と利益性を決定できる多数の尺度がある。しかし、トレーダーは常にどのシステムでも試したいと考えている。この記事はどのようにして有効性の尺度に基づいた統計が MetaTrader 5 のプラットフォームに使えるかを教えるものである。 これは取引による統計の解釈を、S.V.Bulashev(ブラシェフ)による著作"Statistika dlya traderov"(トレーダーのための統計) の記述に矛盾しないものに変換するクラスを含んでいる。また最適化のためのカスタムファンクションの例も含んでいる。
![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21部): 取引クラス - 基本クロスプラットフォーム取引オブジェクト](https://c.mql5.com/2/37/MQL5-avatar-doeasy__3.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21部): 取引クラス - 基本クロスプラットフォーム取引オブジェクト](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21部): 取引クラス - 基本クロスプラットフォーム取引オブジェクト
この記事では、取引クラスを新しいライブラリセクションとして開発し始めます。さらに、MetaTrader 5およびMetaTrader 4プラットフォーム向けの統合基本取引オブジェクトの開発を検討します。サーバにリクエストを送信する場合、このような取引オブジェクトにより、検証済みの正しい取引リクエストパラメータがサーバに渡されます。
![ファジー理論を使用しインディケータを作成する簡単な例](https://c.mql5.com/2/0/Fuzzy_logic_MQL5.png)
![ファジー理論を使用しインディケータを作成する簡単な例](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
ファジー理論を使用しインディケータを作成する簡単な例
本稿はファイナンシャルマーケット分析にファジー理論の概念を実用的に適用することに特化しています。エンベロープインディケータ上で2つのファジールールに基づくインディケータ生成シグナルの例を提供します。作成されたインディケータは複数のインディケータバッファを使用します。7個のバッファを計算に、5個のバッファをチャート表示に、2個をカラーバッファとします。
![トレードにおけるOLAPの適用(パート3):トレード戦略の開発の相場分析](https://c.mql5.com/2/38/OLAP_02.png)
![トレードにおけるOLAPの適用(パート3):トレード戦略の開発の相場分析](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
トレードにおけるOLAPの適用(パート3):トレード戦略の開発の相場分析
この記事では、トレードに適用される OLAP テクノロジを引き続き取り扱います。 最初の 2 つの記事で紹介した機能を拡張します。 今回は、クオートの運用分析について検討します。シェイプセレクタ 集計されたヒストリーデータに基づいて、トレード戦略に関する仮説を打ち出し、テストします。 この記事では、バーパターンとアダプティブトレードを研究するためのEAを紹介します。
![トランスダクション・アクティブ機械学習におけるスロープブースト](https://c.mql5.com/2/49/gradient_boosting_catboost_ml_600x314.jpg)
トランスダクション・アクティブ機械学習におけるスロープブースト
本記事では、実データを活用したアクティブな機械学習手法について考察するとともに、その長所と短所について考察していきます. おそらく、いくつかの方法が有用であるとわかるでしょうし、機械学習モデルのアーセナルにインクルードするでしょう. トランスダクションは、サポートベクターマシン(SVM)の共同発明者であるVladimir Vapnik氏が紹介しています.
![運動継続モデル-チャート上での検索と実行統計](https://c.mql5.com/2/34/wave_movie.png)
![運動継続モデル-チャート上での検索と実行統計](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
運動継続モデル-チャート上での検索と実行統計
この記事では、運動継続モデルの1つをプログラムによって定義します。 この主なアイデアは、2つの波の定義です(メインと補正) 極値点については、フラクタルだけでなく、 "潜在的な " フラクタル-まだフラクタルとして形成されていない極値点を適用します。
![ニューラルネットワークが簡単に(第4回): リカレントネットワーク](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_004_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第4回): リカレントネットワーク
これまでニューラルネットワークの勉強を続けてきました。 この記事では、ニューラルネットワークのもう一つのタイプであるリカレントネットワークについて考えてみます。 このタイプは、MetaTrader 5の取引プラットフォームで価格チャートで表現される時系列を使用するために提案されています。
![母集団最適化アルゴリズム:灰色オオカミオプティマイザー(GWO)](https://c.mql5.com/2/50/grey_wolf_optimizer_600x314.jpg)
母集団最適化アルゴリズム:灰色オオカミオプティマイザー(GWO)
最新の最適化アルゴリズムの1つである灰色オオカミオプティマイザについて考えてみましょう。テスト関数の元々の動作により、このアルゴリズムは、以前に検討されたものの中で最も興味深いものの1つになります。これは、ニューラルネットワークの訓練に使用される最も優れたアルゴリズムの1つであり、多くの変数を持つ滑らかな関数です。
![貨幣価格変動に対するマクロ経済データの影響の回帰分析](https://c.mql5.com/2/11/fundamental_analysis_statistica_MQL5_MetaTrader5.png)
![貨幣価格変動に対するマクロ経済データの影響の回帰分析](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
貨幣価格変動に対するマクロ経済データの影響の回帰分析
本稿ではマクロ経済統計に対する重回帰分析のアプリケーションについか考察します。また通貨ペア EURUSD の例に基づく為替レートにおけるその統計の影響評価の洞察も提供します。その評価により初心者トレーダーにも利用可能となるファンダメンタル分析の自動化ができます。
![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24部): 未決取引リクエストの使用 - 初期実装(ポジションのオープン)](https://c.mql5.com/2/37/MQL5-avatar-doeasy__14.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24部): 未決取引リクエストの使用 - 初期実装(ポジションのオープン)](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24部): 未決取引リクエストの使用 - 初期実装(ポジションのオープン)
本稿では、注文の値にいくつかのデータを格納し、マジックナンバーを配置し、保留中リクエストの実装を開始します。概念を確認するために、サーバエラーを受信して、待機後に繰り返しリクエストを送信する必要がある際にマーケットポジションを開くための最初のテスト保留中リクエストを作成しましょう。
![より優れたプログラマー(第02部): MQL5プログラマーとして成功するためにやめなければいけない5つのこと](https://c.mql5.com/2/43/Article_image.png)
![より優れたプログラマー(第02部): MQL5プログラマーとして成功するためにやめなければいけない5つのこと](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
より優れたプログラマー(第02部): MQL5プログラマーとして成功するためにやめなければいけない5つのこと
この記事は、プログラミングのキャリアを向上させたい人にとって必読です。本連載は、どんなに経験が豊富な読者でも最高のプログラマーになれることを目的としています。議論されたアイデアは、MQL5プログラミングの初心者だけでなくプロにも役立ちます。
![HTML レポートを使用したトレード結果の分析](https://c.mql5.com/2/35/MQL5_html_trade_analyse.png)
![HTML レポートを使用したトレード結果の分析](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
HTML レポートを使用したトレード結果の分析
MetaTrader5 プラットフォームには、トレーディングレポートを保存する機能のほか、EAのテストと最適化レポートがあります。 最適化レポートは XML で保存することができますが、トレードとテストのレポートは、XLSX と HTML の2つの形式で保存することができます。 この記事では、html テストレポート、XML 最適化レポート、および html トレードヒストリーレポートについて説明します。
![データサイエンスと機械学習—ニューラルネットワーク(第01回):フィードフォワードニューラルネットワークの解明](https://c.mql5.com/2/49/feed_forward_nn_600x314.jpg)
データサイエンスと機械学習—ニューラルネットワーク(第01回):フィードフォワードニューラルネットワークの解明
ニューラルネットワークの背後にある操作全体は、多くの人に気に入られていますが、ほとんどの人に理解されていません。この記事では、フィードフォワード型の多層知覚の密室の背後にあるすべてを平易な言葉で説明しようとします。
![ニューラルネットワークが簡単に(第5回): OPENCLでのマルチスレッド計算](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_005_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第5回): OPENCLでのマルチスレッド計算
ニューラルネットワークの実装のいくつかのタイプについては、これまで説明してきました。 これまで考慮されたネットワークでは、各ニューロンに対して同じ操作が繰り返されます。 さらに論理的な進展としては、ニューラルネットワークの学習プロセスを高速化するために、現代の技術が提供するマルチスレッドコンピューティング機能を利用することです。 可能な実装の1つは、この記事で説明しています。
![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22部): 取引クラス - 基本取引クラス、制限の検証](https://c.mql5.com/2/37/MQL5-avatar-doeasy__4.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22部): 取引クラス - 基本取引クラス、制限の検証](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22部): 取引クラス - 基本取引クラス、制限の検証
この記事では、ライブラリベースの取引クラスの開発を開始し、最初のバージョンに取引操作を行うためのアクセス許可の初期検証を追加します。さらに、基本取引クラスの機能とコンテンツをわずかながら拡張します。
![DoEasyライブラリでのその他のクラス(第71部): チャットオブジェクトコレクションイベント](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library__9.png)
![DoEasyライブラリでのその他のクラス(第71部): チャットオブジェクトコレクションイベント](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第71部): チャットオブジェクトコレクションイベント
本稿では、いくつかのチャートオブジェクトイベント(銘柄チャートとチャートサブウィンドウの追加/削除、およびチャートウィンドウの指標の追加/削除/変更)を追跡する機能を作成します。
![価格変動モデルとその主な規定(第1回)。最もシンプルなモデルバージョンとその応用](https://c.mql5.com/2/49/simplest_model_001_600x314.jpg)
価格変動モデルとその主な規定(第1回)。最もシンプルなモデルバージョンとその応用
この記事は、数学的に厳密な値動きと市場機能の理論の基礎を提供するものです。現在に至るまで、数学的に厳密な値動き理論は存在しません。その代わりに、「あるパターンの後に、ある方向に価格が動く」という経験則に基づいた仮定で対処する必要がありました。もちろん、これらの仮定は統計にも理論にも裏付けられていません。
![知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第05回):マルコフ連鎖](https://c.mql5.com/2/51/markov_chains_600x314.jpg)
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第05回):マルコフ連鎖
マルコフ連鎖は、金融をはじめとする様々な分野で、時系列データのモデル化や予測に利用できる強力な数学的ツールです。金融の時系列モデル化や予測では、株価や為替レートなど、金融資産の時間的変化をモデル化するためにマルコフ連鎖がよく使われます。マルコフ連鎖モデルの大きな利点の1つは、そのシンプルさと使いやすさにあります。
![DoEasyライブラリの時系列(第39部): ライブラリに基づいた指標 - データイベントと時系列イベントの準備](https://c.mql5.com/2/38/MQL5-avatar-doeasy-library__4.png)
![DoEasyライブラリの時系列(第39部): ライブラリに基づいた指標 - データイベントと時系列イベントの準備](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasyライブラリの時系列(第39部): ライブラリに基づいた指標 - データイベントと時系列イベントの準備
本稿では、DoEasyライブラリを適用して複数の銘柄の複数期間の指標を作成する方法について説明します。指標内で機能するライブラリクラスを準備し、指標のデータソースとして使用される時系列の作成をテストします。時系列イベントの作成と送信も実装します。
![トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化](https://c.mql5.com/2/36/OLAP_02__1.png)
![トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
トレードにおけるOLAPの適用(パート2):インタラクティブな多次元データ分析結果の可視化
この記事では、OLAP技術を使用して口座ヒストリーとトレードレポートの処理に設計されたMQLプログラム用のインタラクティブなグラフィカルインタフェースの作成について考察します。 視覚的な結果を得るために、最大化可能でスケーラブルなウィンドウ、ラバーコントロールの適応レイアウト、および図を表示するための新しいコントロールを使用します。 ビジュアライゼーション関数を提供するために、座標軸に沿った変数の選択と、集計関数、ダイアグラムタイプ、並べ替えオプションの選択を含むGUIを実装します。
![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2部)過去の注文と取引のコレクション](https://c.mql5.com/2/35/MQL5-avatar-doeasy__1.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2部)過去の注文と取引のコレクション](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2部)過去の注文と取引のコレクション
最初の部分では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。過去の注文と取引、および市場の注文とポジションに関するデータを格納するための基本オブジェクトであるCOrder抽象オブジェクトを作成しました。ここでは、口座履歴データをコレクションに格納するために必要なすべてのオブジェクトを開発します。
![MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール:ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー](https://c.mql5.com/2/0/mql5rpc.png)
![MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール:ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5-RPC. MQL5からのリモートプロシージャコール:ウェブサービスアクセスと、利益のためのXML-RPC ATC アナライザー
この記事は、リモートプロシージャコールを可能にするMQL5-RPCフレームワークを紹介します。XML-RPCの基礎から始め、MQL5の実装、そして、二つの実例を紹介します。最初の例は、外部のウェブサービスを使用するというもので、二つ目は、XML-RPC ATC 2011 Analyzerサービスのクライアントの例です。もし、ATC 2011からの異なる統計の実装や分析方法に興味のある場合、この記事はうってつけだと思います。
![知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第01回):回帰分析](https://c.mql5.com/2/49/regression_analysis_600x314.jpg)
知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第01回):回帰分析
今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合(意識的かどうかにかかわらず...)新しいアイデアを探し、試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。トレーダーの時間とミスを避ける必要性は明らかに重視されます。この連載では、MQL5ウィザードがトレーダーの主力であるべきであることを示します。なぜでしょうか。MQL5ウィザードを使用すれば、新しいアイデアを組み立てることで時間を節約できるだけでなく、コーディングの重複によるミスを大幅に減らすことができるため、最終的に、取引の哲学のいくつかの重要な分野にエネルギーを注ぐことができるからです。
![クラスター分析(第I部):インジケーターラインの傾きをマスターする](https://c.mql5.com/2/49/Cluster_analysis_001_600x314.jpg)
クラスター分析(第I部):インジケーターラインの傾きをマスターする
クラスター分析は、人工知能の最も重要な要素の1つです。この記事では、指標の傾きのクラスター分析を適用して、市場が横ばいであるかトレンドに従っているのかを判断するためのしきい値の取得を試みます。
![取引のための組合せ論と確率論(第I部):基本](https://c.mql5.com/2/49/Combinatorics-and-probability-theory-for-trading_001_The_basics_600x314.jpg)
取引のための組合せ論と確率論(第I部):基本
この連載では、確率論の実用的応用を見つけて、取引と価格設定のプロセスの説明を試みます。最初の記事では、組合せ論と確率の基礎を調べ、確率論の枠組みでフラクタルを適用する方法の最初の例を分析します。
![MQL5 と MQL4 の選択とナビゲーションユーティリティ: 「ホームワーク」タブの追加とグラフィックオブジェクトの保存](https://c.mql5.com/2/35/Select_Symbols_Utility_MQL5.png)
![MQL5 と MQL4 の選択とナビゲーションユーティリティ: 「ホームワーク」タブの追加とグラフィックオブジェクトの保存](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5 と MQL4 の選択とナビゲーションユーティリティ: 「ホームワーク」タブの追加とグラフィックオブジェクトの保存
この記事では、必要なシンボルを選択するためのタブを追加することで、以前に作成されたユーティリティの関数を拡張していきます。 また、特定のシンボルチャートで作成したグラフィカルオブジェクトを保存する方法についても説明します。 また、特定のウェブサイトを使用して事前に選択されたシンボルだけで機能する方法を提案します。
![ニューラルネットワークが簡単に(第6回): ニューラルネットワークの学習率を実験する](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_006_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第6回): ニューラルネットワークの学習率を実験する
これまで、様々な種類のニューラルネットワークをその実装とともに考察してきました。 すべての場合において、ニューラルネットワークは、学習率を選択する必要があるグラディエントディーセント法を用いてトレーニングされました。 今回は、正しく選択されたレートの重要性とニューラルネットワーク学習への影響を例を用いて示したいと思います。
![2013 年第一四半期 MQL5マーケット実績](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_Market_Results.png)
![2013 年第一四半期 MQL5マーケット実績](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
2013 年第一四半期 MQL5マーケット実績
設立以来、トレーディングロボットおよびテクニカルインディケータのストアである MQL5 「マーケット」はすでに580件のプロダクツを発表した250名以上の開発者を魅了してきました。2013 年第一四半期は自分のプロダクツを販売することでよい収益を上げることのできた 一部の MQL5 「マーケット」販売者にとってひじょうな成功の時期となりました。
![市場の数学:利益、損失、コスト](https://c.mql5.com/2/48/z7jdvip34mo_2022-08-18_235145181.png)
![市場の数学:利益、損失、コスト](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
市場の数学:利益、損失、コスト
この記事では、手数料やスワップなど、あらゆる取引の総損益を計算する方法を紹介します。最も正確な数学的モデルを提供し、それを使ってコードを書き、標準と比較するつもりです。そのほか、利益を計算するMQL5のメイン関数の内部にも入り込み、仕様から必要な値をすべて突き詰めてみます。
![データサイエンスと機械学習(第04回):現在の株式市場の暴落を予測する](https://c.mql5.com/2/49/stock_market_crash_600x314.jpg)
データサイエンスと機械学習(第04回):現在の株式市場の暴落を予測する
今回は、米国経済のファンダメンタルズに基づいて、私たちのロジスティックモデルを使って株式市場の暴落の予測を試みます。NETFLIXとAPPLEが私たちが注目する銘柄です、2019年と2020年の過去の市場の暴落を使って、モデルが現在の破滅と暗雲でどのように機能するか見てみましょう。
![スペクトラム分析の構築](https://c.mql5.com/2/0/spectrum_MQL5__1.png)
![スペクトラム分析の構築](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
スペクトラム分析の構築
本稿は、MQL5言語のグラフィカルオブジェクト使用が可能なバリアントを知っていただくのが目的です。それはグラフィカルオブジェクトを使用し、シンプルなスペクトラム分析を管理するパネルの実装を行うインディケータを分析します。読者のみなさんには本稿をとおしてMQL5の基本を知っていただきたいと思います。
![トレーディングシステム作成のための判別分析の利用](https://c.mql5.com/2/0/Discriminant_Analysis_MQL5.png)
![トレーディングシステム作成のための判別分析の利用](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
トレーディングシステム作成のための判別分析の利用
トレーディングシステムを開発するとき、たいていインディケータとそのシグナルの最良の組合せを選ぶのに問題が起こります。判別分析はそのような組合せを見つける方法の一つです。本稿では、マーケットデータ収集のための EA 開発例を提供し、f Statistica ソフトウェアにおいてFOREXマーケットに対する予測モデル構築のための判別分析の使用を解説します。
![トレード戦略の統計的実行](https://c.mql5.com/2/0/ava_Carry_trade.png)
![トレード戦略の統計的実行](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
トレード戦略の統計的実行
望まない価格動向からオープンなポジティブスワップポジションを統計的に保護するアルゴリズム。本稿は、オープンポジションの方向とは逆に動く価格の潜在的リスクを補うことができるキャリートレード保護戦略のバリアントを取り上げています。
![ニューラルネットワークが簡単に(第3回): コンボリューションネットワーク](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_003_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第3回): コンボリューションネットワーク
ニューラルネットワークの話題の続きとして、畳み込み型ニューラルネットワークの考察を提案します。 この種のニューラルネットワークは、通常、視覚的なイメージの分析に適用されます。 本稿では、これらのネットワークの金融市場への応用について考察します。
![MQL5ストラテジーテスターを理解し、効果的に活用する](https://c.mql5.com/2/54/use_mql5_strategy_tester_effectively_600x314.jpg)
MQL5ストラテジーテスターを理解し、効果的に活用する
MQL5のプログラマーや開発者は、重要で貴重なツールをマスターする必要があります。ストラテジーテスターはこれらのツールのうちの1つです。この記事は、MQL5のストラテジーテスターを理解し、使用するための実践的なガイドです。