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  • FX自動売買開発入門サンプルコードセット

    EA開発者のためのサンプルコード集

MT4の履歴を画面に出力するMQL4ソースコード

これはMT4の履歴ですが これはOrderSelect()で取得したMODE_HISTORYの履歴です。 入出金はOpenPriceが0になるので、入出金を取得したい場合は有効かと思います。 例えば、OpenPriceが0かつProfitがプラスなら入金です。 ドローダウンのインジケーターにも応用できるかも。 あと最近はやりのモンテカルロ法のやつとかね？ ちなみにindex 0 から順番に古くなるので、最新は　OrdersHistoryTotal() - 1です。

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    • MT4の履歴表示するインジケーター　ソースコード付き

      ちょっと気になるEAをいれたらこのインジケーターが役立つかも。 履歴からオブジェクトを表示するインジケーターです。 色を変えたり、文字を非表示にできます。 ダウンロード ソースコードは有料 以下ソースコードです。

      ¥300〜
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      • Claude Artifactsでアプリ開発するための最低限の知識

        Claude Artifactsを使用してアプリケーションを開発するための基本的な知識と手順を以下にまとめます。 1. Visual Studio Code (VSCode) のインストールVSCodeは強力で人気のあるコードエディタです。以下の手順でインストールします： VSCode公式サイトにアクセス お使いのオペレーティングシステムに合わせたインストーラーをダウンロード ダウンロードしたインストーラーを実行し、画面の指示に従ってインストール 2. Node.j

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        • Claude 3.5Sonnet Artifactsで作ったアプリをWebに公開する(デプロイ)

          Claude 3.5Sonnet Artifactsで作ったアプリをWebに公開する(デプロイ) クロードを使ってアプリ開発が凄まじい。 一瞬で開発終わるので逆にデプロイの方が時間かかる笑

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        MT4の履歴を画面に出力するMQL4ソースコード

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        マガジン

        • FX自動売買開発入門サンプルコードセット
          19本
          ¥10,000

        記事

          生成AI比較してFX自動売買EAを作成してみるChat-GPT4o,Gemini Advanced,Claude 3.5Sonnet

          現状生成AIだけではEAの作成は無理そうです。

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          生成AI比較してFX自動売買EAを作成してみるChat-GPT4o,Gemini Advanced,Claude 3.5Sonnet

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          MT4収支ツールを公開しました。無料です！

          トレード可視化ツールを自作しています。 どんどんアップデートしているので、使ってみてね。

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          MT4収支ツールを公開しました。無料です！

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          Pineスクリプト入門・Youtube動画でわかる！

          ネタ切れてPineスクリプトの解説してみた

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          Pineスクリプト入門・Youtube動画でわかる！

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          FXの時間帯別のアノマリーデータ分析を2分で覚えろ

          https://www.youtube.com/watch?v=u2fQlwe375g Pythonでデータ分析のコードを全公開します。 Pythonの準備してからコード使ってね。 import pandas as pdimport MetaTrader5 as mt5from datetime import timedeltaimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# MT5への接続mt5.initia

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          ポンド円を毎日ロングするだけのFX手法が強い

          毎日寝る前にポンド円をロングするだけなので、ポンド円おやすみ手法と呼んでます。 ルール： 寝る前にポンド円ロングして次の日の朝に決済する。 コードを全公開してます。 // This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/// © hosono_p//@version=5strategy("[ホソノP]ポンド円

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          検証さんのYoutube動画を参考にしたFX手法を検証してみたら強かった

          元動画 【100回検証】5分足スキャルピングにASCTrendで挑戦 [FX] 手法の詳細 通貨ペア　ドル円5分足 ASCtrendの矢印が描画されたときにblackflagが緑ならBUY、赤ならSELL imacdがレンジを示していない場合にエントリーする 決済方法が 直近高値安値に（前回のローソク足の高値安値） RR1:1.5 コードを公開したので参考にどぞ [検証さん] 5分足スキャルピングにASCTrendで挑戦ストラテジー https://jp.tra

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          React入門から１ヶ月でWebアプリを作った2024年Reactロードマップ

          １ヶ月修行してMT4の履歴を可視化するアプリを作りました。 作ったアプリ トップページ トレード履歴ページ １ヶ月で狂気的に勉強して（100時間くらい）なんとか形になりました。 今思うと遠回りした部分もあったので最短コースでReactでWebアプリを作るロードマップを考えた。 ゴールはWebアプリの開発で、エンジニアになるための勉強のためじゃなくて、Webアプリで稼ぎたい人向けです。 時短のためあらゆるものを駆使してWebアプリを作るけど、あらゆるものを使わない

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          RustでMT4のDLLを自作する方法

          MQL4上級者向け記事です。 収支アプリ作っててwinnetAPIで限界を感じたのでDLLを自作しています😉 備忘録でまとめておきますね。 事前知識： MQL4がだいたいわかっている人 Rustってなに？Rustは、CやC++に近しい存在ですが、特定の目的のために設計されています。それは、「高パフォーマンス」と「メモリ安全性」を両立することです。Mozilla Researchによって開発され、2010年に公開されました。 Rustの名前は、「さび」を意味し、C/C

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          FX機械学習入門(6/6):特徴量の追加と整理、有益な特徴量のランキング

          特徴量の追加（200個追加） このコードは、与えられたデータセットから新しい特徴量（フィーチャ）を自動的に生成する関数generate_new_featuresの実装です。フィーチャエンジニアリングは、機械学習モデルのトレーニングに使用するために、生データをより有用な特徴量のセットに変換するプロセスです。この関数は自動フィーチャエンジニアリングのアプローチを採用しており、指定された数の新しい特徴量をランダムな演算によって生成します。以下に、日本語でのコメントを追加したコードを

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          FX機械学習入門(6/6):特徴量の追加と整理、有益な特徴量のランキング

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          FX機械学習入門(5/6):正解データの作成

          記事には何をマークアップ関数に渡しているのかよくわからなかったけど、終値を渡しておきました。 import numpy as npimport pandas as pddef markup_data(data, target_column, label_column, markup_ratio=0.00002): # 新しいDataFrameを作成し、元のデータをコピーします。 new_data = data.copy() # 指定されたターゲット列に基づ

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          FX機械学習入門(5/6):正解データの作成

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          FX機械学習入門(4/6):特徴量にノイズをいれて拡張する

          これ面白いノイズをいれてかさまししてるんだ。 import numpy as npimport pandas as pddef augment_data(raw_data, noise_level=0.01, time_shift=1, scale_range=(0.9, 1.1)): # 拡張前のデータの行数を出力します。 print(f"拡張前の行数: {len(raw_data)}") # raw_dataをaugmented_dataにコピーします

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          FX機械学習入門(4/6):特徴量にノイズをいれて拡張する

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          FX機械学習入門(3/6):MT5からデータの吸い出し、特徴量カラムの作成

          機械学習でも色々種類があるんだけど、今回は教師有り学習の機械学習をしていきます。 教師有り学習は複数の特徴量から正解データを当てる手法です。例えるなら、問題集と答えを覚えさせることで正解を機械がパターンを覚えてて似たような問題なら答えを過去のパターンから導き出す方法です。 特徴量は問題集の問題で、答えと問題は1セットです。特徴と、答えは1セットです。特徴は複数あるといいみたいなので特徴を作るとこまでやってるみたいです。 Jupyter labを起動する 適当なファルダ

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          FX機械学習入門(3/6):MT5からデータの吸い出し、特徴量カラムの作成

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