ほとんどがコミュニティーのメンバーが書いた数多くのパブリッシュされた記事で勉強してください。インテグレーション、テスター、トレーディングストラテジー等。エキスパートアドバイザーの作成この記事は、複数のシンボルをトレードし、同時にいくつものトレーディングシステムを使用するエキスパートアドバイザーのストラクチャーを紹介します。すべてのEAにおいて最適な入力パラメーターを特定し、それぞれに対して個別に良いテスト結果を得ているのであれば、もしすべての戦略を合わせて同時に全EAをテストすればどのような結果を得ることができるか、ご自身に尋ねてみてください。かぎ足チャート用インジケーターこの記事は、様々なチャートオプションや追加関数を持つかぎ足チャート用インジケーターを紹介します。インジケーターのチャート化原則やMQL5実装の特徴なども紹介されています。トレーディングにおける実装の人気なものは、トレンド線から押しのけ、断続的に「肩」をあげ、「腰」を下げるYin/Yang交換戦略です。配列は変数や関数と共にほとんどすべてのプログラム言語に欠くことのできないものです。初心者プログラマーに関心を持ってもらえる内容であり、経験あるプログラマーにとっては知識をまとめ体系化するのによい機会となるはずです。今トレードシグナルを備え、そのため投資家や幹事会社に力強いツールを提供できることをうれしく思います。成功しているトレーダーのトレードをフォローする間にも、ターミナルは自動でそれらをみなさんのアカウントに再生しているのです。本稿はトレーディングの考え方を速く視覚的に検証する方法について述べます。その方法は価格チャート、シグナルインディケータ、残高計算インディケータの組合せを基にしています。そんなわけで、これからトレーディングの考え方を検索する方法やその考え方を時間をかけずに検証する方法をみなさんと共有したいと思います。4ターミナルへトレードをコピーするためのワーキングコードを提供します。開発者、実践的トレーダー双方に役立つものです。MQL5を利用し自動トレーディングをシミュレートすることができます。間の異なる連携手法を提供します。スクリプト内にてエクスポートされたDLL関数を呼びだす方法例も提供します。DLLを書くことに関する将来的な研究の基になると信じています。本稿ではさまざまな時系列特性を予めすばやく判断するために設計されるクラスを紹介します。これを行うにあたり、統計的パラメータと自己相関関数を決め、時系列のスペクトル推定を実行し、ヒストグラムを作成します。5を使用しているすべてのトレーダーがすぐに利用できるようになります。マーケットは収入を得るための絶好の機会で、支払いは即座お使いの口座に転送され、製品のデモ版の購入やダウンロードの分析をお手伝いします。参加者に報酬を与えることを決めてからコミュニティの発展に貢献する参加者各位を決定する主要な基準を選んできました。その結果、ウェブサイトに多くの記事を掲載された以下のチャンピオンを得ました。おける投擲的可能性』の続編です。われわれには理論的基盤があるので、現実のデータ設定に進み、こ基盤を情報的に利用していきたいと思います。Advisorの開発方法についてお話します。そのツールはオブジェクト指向のソフトウェアシステムのビジュアルモデル化に使用されるものです。この方法のおもなメリットはモデル化プロセスの可視化です。ウェブサイトはみなさんのことをとてもよく覚えています!何本のスレッドがすばらしい出来か、記事がどれほど人気か、「コードベース」のプログラムがどのくらいの頻度でダウンロードされるか。MQL5.comで記憶されていることのほんの小さな一部にしかすぎません。MQL5.community経験的モード分解メソッドのイントロダクションこの記事は、経験的モード分解メソッド(EMD)に読者が慣れ親しむことが目的です。プロセスからデータを分析することを意図されています。この記事はこのメソッドの実装について紹介し、また、その特徴や使用例も提示しています。EA、インディケータ、スクリプトを作成するまったく新しい方向にわれわれを導きます。EAを実装するすべてのトレーダーにとってしだいに基本となり標準となることでしょう。マーケットで売買ロボットを買うことは似たような選択肢をしのぐ明らかなメリットがあります。ターミナルで直接徹底的に検証することができるのです。不都合なモードで注意して実行することができる/する必要があるのです。マップ(Kohonenマップ)の最も興味深い特徴に一つとして、データを監視することなく分類するという点です。基礎的な形式では、入力データの類似マップを作成します。SOMマップは、高次元のデータの分類とビジュアル化のために使用することができます。この記事では、Kohnenマップのいくつかの簡単な使用方法を紹介します。ATR例によるクラスとしてのインディケータ実装インディケータを計算する最適な方法についての議論は尽きるところがありません。Advisorランダムウォーク理論とトレンドインディケータランダムウォークは現実のマーケットデータと実によく似ていますが、大きな特徴がいくつかあります。本稿ではコインン投げゲームを使用するシミュレーションでランダムウォークのプロパティを考察します。データのプロパティを調査するためトレンドインディケータを作成します。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。