1년 조금 더 전에 joo는 자신의 글 "Genetic Algorithms - It's Easy!"에서 MQL5에서 유전 알고리즘을 구현할 도구를 주었습니다. 그 도구를 활용하여 우리는 한계 조건에 맞춰 자신의 패러미터를 스스로 유전적으로 수정하는 Expert Advisor를 만들어 볼 것입니다...
그러기에 앞서 먼저 Expert Advisor란 무얼 하는 존재인가 정의할 필요가 있습니다. 먼저, 말할 것도 없이 선택한 전략에 따라 매매를 해야겠죠. 두번째는 결정을 내려야한다는 것입니다. 혹시 지금이 재최적화를 할 타이밍인가 아닌가 (입력 패러미터를 기반으로 새로운 최적화를 해야하는가). 세번째로 GA를 이용하여 재최적화하는. 먼저 우리는 가장 간단한 재최적화를 들여다 봅니다. 어떤 전략이 있으면, 그냥 새 패러미터를 선택합니다. 그리고 그 뒤에 GA를 활용하여 변동하는 시장 환경에서 다른 전략을 선택하고, 어떻게 하고 이런 게 가능할에 대하여 지켜볼 것입니다.
또한 최적화 판단 함수의 시뮬레이션을 용이하게 하기 위해 하나의 기구에서 완성된 막대만 매매하기로 결정합니다. 포지션 추가나 부분 청산은 없습니다. 추적 손절매와 고정 손절매를 선호하는 분들은 "Tick Generation Algorithm in MetaTrader5 Strategy Tester"문서를 통해 손절매와 이익 실현의 최적화 판단 함수 체크를 구현하는 방법에 ㅇ대해 확인하시기 바랍니다. 아래 영리한 문구에 대해 말씀드리겠습니다.
제가 테스터내에서 테스트 모드를 시뮬레이션 돌릴 때에 쓰는 최적화 판단 함수는 "Open Prices Only"라고 합니다. 그러나! 이 말이 이 함수가 최적화 판단 함수 내에서 사용 가능한 유일한 테스트 함수라는 말은 아닙니다. 더 세심한 사람들은 "Every Tick" 모드를 이용하여 최적화 판단 함수를 구현하고싶을지도 모르겠습니다. 이미 있는걸 또 만들게 하고 싶지 않고, "every tick" 버전을 포기하게하고싶지도 않기때문에 MetaQuotes가 개발한 이미 있는 알고리즘을 보시라고 말씀드리겠습니다. 다르게 말하면 이 문서를 읽으면 최적화 판단 함수에서 "Every Tick" 모드를 구현할 수 있을 것이고 그 결과로 FF 내 손절과 이익 실현을 올바르게 시뮬레이션할 수 있을 것입니다.
새로운 기고글 내가 어째서 걱정을 멈추고 자가학습형 Expert Advisor를 만들었는가 가 게재되었습니다:
1년 조금 더 전에 joo는 자신의 글 "Genetic Algorithms - It's Easy!"에서 MQL5에서 유전 알고리즘을 구현할 도구를 주었습니다. 그 도구를 활용하여 우리는 한계 조건에 맞춰 자신의 패러미터를 스스로 유전적으로 수정하는 Expert Advisor를 만들어 볼 것입니다...
그러기에 앞서 먼저 Expert Advisor란 무얼 하는 존재인가 정의할 필요가 있습니다. 먼저, 말할 것도 없이 선택한 전략에 따라 매매를 해야겠죠. 두번째는 결정을 내려야한다는 것입니다. 혹시 지금이 재최적화를 할 타이밍인가 아닌가 (입력 패러미터를 기반으로 새로운 최적화를 해야하는가). 세번째로 GA를 이용하여 재최적화하는. 먼저 우리는 가장 간단한 재최적화를 들여다 봅니다. 어떤 전략이 있으면, 그냥 새 패러미터를 선택합니다. 그리고 그 뒤에 GA를 활용하여 변동하는 시장 환경에서 다른 전략을 선택하고, 어떻게 하고 이런 게 가능할에 대하여 지켜볼 것입니다.
또한 최적화 판단 함수의 시뮬레이션을 용이하게 하기 위해 하나의 기구에서 완성된 막대만 매매하기로 결정합니다. 포지션 추가나 부분 청산은 없습니다. 추적 손절매와 고정 손절매를 선호하는 분들은 "Tick Generation Algorithm in MetaTrader5 Strategy Tester"문서를 통해 손절매와 이익 실현의 최적화 판단 함수 체크를 구현하는 방법에 ㅇ대해 확인하시기 바랍니다. 아래 영리한 문구에 대해 말씀드리겠습니다.
제가 테스터내에서 테스트 모드를 시뮬레이션 돌릴 때에 쓰는 최적화 판단 함수는 "Open Prices Only"라고 합니다. 그러나! 이 말이 이 함수가 최적화 판단 함수 내에서 사용 가능한 유일한 테스트 함수라는 말은 아닙니다. 더 세심한 사람들은 "Every Tick" 모드를 이용하여 최적화 판단 함수를 구현하고싶을지도 모르겠습니다. 이미 있는걸 또 만들게 하고 싶지 않고, "every tick" 버전을 포기하게하고싶지도 않기때문에 MetaQuotes가 개발한 이미 있는 알고리즘을 보시라고 말씀드리겠습니다. 다르게 말하면 이 문서를 읽으면 최적화 판단 함수에서 "Every Tick" 모드를 구현할 수 있을 것이고 그 결과로 FF 내 손절과 이익 실현을 올바르게 시뮬레이션할 수 있을 것입니다.
작성자: Roman Zamozhnyy