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本連載では、ユーザーや読者の皆様からのご意見・ご要望をもとに、プログラムを修正しています。 この記事では、オートオプティマイザーの新バージョンを掲載しています。 このバージョンでは、要求された機能を実装し、他の改善点を提供しています。
この記事では、オートオプティマイザプログラムのグラフィカルな部分と論理的な部分の接続について説明します。 ボタンクリックから最適化マネージャへのタスクリダイレクトまで、最適化の起動プロセスを考慮します。
記事3と4以前、我々は自動ウォークフォワード最適化の作成を検討しました。 今回は、オートオプティマイザツールの内部構造について進めていきます。 この記事は、作成したプロジェクトをさらに稼働したい方、修正したい方はもちろん、プログラムのロジックを理解したい方にも役立つ内容となっています。 今回の記事では、プロジェクトの内部構造とオブジェクト間の関係を示すUML図を掲載します。 また、最適化開始までの過程が記述されていますが、オプティマイザの実装過程が記述されていない状態です。
この記事では、MetaTrader5 ターミナルでのウォークフォワード最適化の詳細を説明します。 以前の記事では、最適化レポートを生成およびフィルタリングする方法を検討し、最適化プロセスを担当するアプリケーションの内部構造の分析を開始しました。 自動オプティマイザは C# アプリケーションとして実装され、独自のグラフィカル インターフェイスを備えています。 5番目となるこの記事では、このグラフィカルインタフェースの作成に専念します。
この記事の主な目的は、アプリケーションとその機能を操作するメカニズムについて説明することです。 したがって、この記事は、アプリケーションの使用方法に関する説明書としても使うことができます。 アプリケーションの使用法においてありがちな落とし穴と詳細を扱っています。
3番目であるこの記事は、前の 2 つの記事間のブリッジとして機能します。最初の記事で検討されている.dll との相互作用のメカニズムと、2 番目の記事で説明したレポートダウンロード用のオブジェクトについて説明します。 DLLからインポートし、トレードヒストリーを持つXMLファイルを形成するクラスのラッパ作成のプロセスを分析します。 このラッパとデータのやり取りするメソッドも検討します。
ウォークスルー最適化シリーズの最初の記事では、自動オプティマイザで使用するDLLの作成について説明しました。 今回は完全にMQL5言語に専念します。
最初の記事では、最適化レポートを操作するためのツールキットの作成、ターミナルからのインポート、取得したデータのフィルタリングとソートに関する説明を行います。 MetaTrader5では最適化結果のダウンロードが可能ですが、今回の目的は最適化レポートに独自のデータを追加することです。
本稿は、以前の最適化管理用のグラフィカルインターフェイスの作成に関する記事の続きです。本稿では、アドオンのロジックについて検討しています。MetaTrader 5ターミナルのラッパーが作成され、アドオンをC#を介した管理プロセスとして実行できるようにします。また、構成ファイルとセットアップファイルを使用した操作についても検討します。アプリケーションのロジックは2つの部分に分かれています。最初の部分では特定のキーを押した後に呼び出されるメソッドを記述し、2番目の部分では最適化の起動と管理を扱います。
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。
HV Models is an Indicator that containes 4 methods for calculating historical volatility of the selected asset. Volatility is one of the fundamental values describing changes in the underlying asset. In statistics, it usualy describes as a standard deviation. The price chart has 4 values (Open High Low Close) when we calculate volatility using a standard indicator, only one of these values is used as a result we get one-sided volatility picture. The presented indicator uses 4 volatility
本稿では、最適な最適化パスを選択するためのアプリケーションの開発について、いくつかのオプションを使用して説明します。 このアプリケーションは、様々な要因によって最適化結果を分類することができます。最適化パスは常にデータベースに書き込まれるため、再び最適化せずに常に新しいロボットパラメータを選択できます。さらに、すべての最適化パスを1つのチャートで表示し、パラメトリックVaR比を計算し、パスの正規分布と特定の比率セットの取引結果のグラフを作成することができます。さらに、いくつかの計算された比率のグラフは、最適化開始から(または選択された日付から別の選択された日付まで)動的に構築されます。
この記事では、トレード履歴を評価するためのカスタム・メソッドについて説明します。 2つのクラスが、ヒストリーを分析するために書かれ、ダウンロード可能です。 最初のトレード履歴を収集し、要約表として表します。 2番目は、統計情報を扱います。: 変数を計算し、トレード結果のより効率的な評価チャートを構築します。