MQL4 및 MQL5 프로그래밍 기고글

이 글에서는 여러 기호를 거래하고 여러 거래 시스템을 동시에 사용하는 Expert Advisor의 구조를 소개합니다. 모든 EA에 대한 최적의 입력 매개변수를 이미 식별하고 각각에 대해 개별적으로 좋은 백테스팅 결과를 얻었다면 모든 전략을 함께 사용하여 모든 EA를 동시에 테스트하면 어떤 결과를 얻을 수 있는지 자문해 보십시오.

초보자나 고급 프로그래머 모두에게 코딩 경력에서 최고의 프로그래머가 되는 것을 막는 나쁜 습관이 많이 있습니다. 우리는 이 글에서 그것들에 대해 논의할 것입니다. 이 글은 MQL5에서 성공적인 개발자가 되고자 하는 모든 사람들이 반드시 읽어야 하는 글입니다.

이 글에서는 MetaTrader 5를 ENCOG(Advanced Neural Network and Machine Learning Framework)에 연결하는 방법을 설명합니다. 여기에는 표준 기술 지표를 기반으로 하는 간단한 신경망 지표와 신경 지표를 기반으로 하는 Expert Advisor에 대한 설명과 구현이 포함되어 있습니다. 모든 소스 코드, 컴파일된 바이너리, DLL 및 훈련된 예시적인 네트워크가 글에 첨부되어 있습니다.

MetaTrader5와 MQL5의 새로운 기능 전체를 나열하지는 않겠습니다. 종류도 많은 데다가, 별도의 설명이 필요한 기능들도 있거든요. 객체 지향 프로그래밍을 이용한 코드 작성법 또한 다음에 알아보도록 하겠습니다. 다른 기능들과 함께 설명하기에는 조금 어려운 이야기일 수 있으니까요. 이 글에서는 인디케이터와 인디케이터의 구조, 드로잉 타입과 프로그래밍 디테일을 MQL4와 비교해 볼게요. 초보자 분들께 많은 도움이 되면 좋겠고 기존에 사용하시던 개발자 분들도 뭔가 새로운 걸 얻어 가실 수 있길 바랍니다.

창립 이래 무역로봇과 기술지표 MQL5 마켓에는 이미 580여 개의 제품을 발행한 250여 명의 개발자가 몰렸습니다. 그들의 제품을 팔아서 아주 큰 수익을 올린 일부 MQL5 마켓 셀러에게는 2013년 1분기가 꽤 성공적인 것으로 나타났습니다.

이번 글은 시장 심도 이벤트와 그 원리 및 프로세스를 다룹니다. 시장 심도를 다루는 MQL 프로그램을 예로 들겠습니다. 해당 프로그램은 객체 지향 접근법을 적용해 작성되었습니다. 핸들링 결과는 화면에 패널 및 시장 심도 레벨로 표시됩니다.

본 문서는 MetaTrader5의 간략 리뷰입니다. 짧은 시간 내에 시스템의 모든 세부 사항을 안내해드리기는 어렵습니다 - 테스트는 2009.09.09에 시작되었습니다. 이는 상징적인 일자로, 전 이것이 행운의 숫자가 될거라 믿어 의심치않습니다. 제가 새 MetaTrader 5 터미널과 MQL5 베타버전을 받은지 며칠이 지났습니다. 아직 모든 기능을 사용해본 것은 아니지만, 벌써부터 감명깊네요.

본 문서는 MQL5의 통계 확률 분포에 대해 논하고 이론적 통계 분산을 다루는 클래스들을 다룬 제 다른 문서의 논리적 후속작입니다. 이제 이론적 기반이 확보되었으므로 실제 데이터 셋으로 직접 이동하여 이 기반을 정보적으로 활용할 것을 제안합니다.

시장 주기의 확률 밀도 함수(PDF)는 가우스 파 보다는 사인파의 PDF와 비슷해보는데, 대부분의 인디케이터는 시장 주기 PDF가 가우스파라고 가정합니다. 우리는 이를 "수정"할 수 있는 방법이 필요합니다. 해법은 피셔 변환을 사용하는 것입니다. 피셔 변환은 어떠한 형태의 PDF건 가우스 파 형태로 변환합니다. 이 글은 피셔 변환과 인버스 피셔 변환의 이면에 있는 수학과 이들의 거래 적용에 대해 설명합니다. 인버스 피셔 변환 기반으로 하는 독점 거래 신호 모듈을 제시하고 평가합니다.

이 기사의 목적은 트레일링 스톱을 사용하여 거래 및 종료에 대한 다양한 진입 및 종료를 가진 알고리즘의 수익성을 연구하는 것입니다. 사용할 항목 유형은 무작위 입력 및 역 입력입니다. 사용되는 중지 명령은 후행 중지 및 후행 테이크입니다. 이 기사는 연간 약 30%의 수익성으로 수익을 창출하는 알고리즘을 보여줍니다.

1.5년간 성공적으로 운영된 MQL5 Market은 거래 전략 및 기술 지표의 최대 거래처가 되었습니다. 전 세계 350여 명의 개발자가 제공하는 800여 개의 거래 애플리케이션을 제공합니다. 거래업체에서 이미 MetaTrader 5 터미널에 100,000개 이상의 거래 프로그램을 구입하여 다운로드했습니다.

이 글에서는 각각 고유한 "가상" 거래 작업을 수행하는 여러 전략으로 구성된 적응형 시스템의 변형을 제안합니다. 실제 거래는 현재 가장 수익성이 높은 전략의 신호에 따라 수행됩니다. 객체 지향 접근 방식, 데이터 작업을 위한 클래스 및 표준 라이브러리의 거래 클래스 덕분에 시스템 아키텍처는 단순하고 확장 가능한 것처럼 보였습니다. 이제 수백 가지 거래 전략을 포함하는 적응형 시스템을 쉽게 만들고 분석할 수 있습니다.

이 글에서는 그래픽 컨트롤 개발의 일반 원칙을 다룹니다. 그래픽 개체로 빠르고 편리한 작업을 위한 도구를 준비하고 텍스트 또는 숫자 데이터를 입력하기위한 간단한 컨트롤 생성의 예와 사용 방법을 분석 할 것입니다.

오늘의 글에서는 중급 MQL5 프로그래머가 소위 지수 기법을 쉽게 구현하여 선형 거래 시스템(고정 랏)에서 더 많은 이익을 얻을 수 있는 방법을 보여줍니다. 이는 그 결과 주식 곡선 성장이 포물선의 형태를 취하는 기하학적 또는 지수적이기 때문입니다. 특히, Ralph Vince가 개발한 고정 분수 위치 크기 조정의 실용적인 MQL5 변형을 구현합니다.

OnCalculate() 함수 호출의 간단한 형식을 사용하는 지시자를 작성할 때, 가격 데이터뿐만 아니라 다른 지시자의 데이터로도 지시자를 계산할 수 있다는 사실을 놓칠 수 있습니다 (내장형이든 맞춤형이든 상관없이). 다른 지표의 데이터에 대한 올바른 적용을 위해 지표를 개선하고 싶습니까? 이 글에서는 그러한 수정에 필요한 모든 단계를 검토할 것입니다.

저는 전문 프로그래머가 아닙니다. 따라서 거래 시스템 개발 작업을 할 때 "단순한 것에서 복잡한 것으로가는 것"의 원칙이 가장 중요합니다. 나에게 정확히 무엇이 간단합니까? 우선 그것은 시스템을 만드는 과정과 그 작업의 논리를 시각화하는 것입니다. 또한 최소한의 수기 코드입니다. 이 기사에서는 Matlab 패키지를 기반으로 거래 시스템을 만들고 테스트한 다음 MetaTrader 5에 대한 Expert Advisor를 작성하려고 합니다. MetaTrader 5의 과거 데이터는 테스트 프로세스에 사용됩니다.

Expert Advisor에서 내장 또는 사용자 지정 인디케이터의 값을 얻으려면 먼저 해당 기능을 사용하여 핸들을 만들어야 합니다. 이 글에서의 예는 자신의 프로그램을 만드는 동안 이 또는 해당 기술 지표를 사용하는 방법을 보여줍니다. 이 글에서는 MQL5 언어로 빌드된 인디케이터에 대해 설명합니다. 트레이딩 전략 개발에 대한 경험이 많지 않은 사람들을 위해 제공되는 기능 라이브러리를 사용하여 지표로 작업하는 간단하고 명확한 방법을 제공합니다.

응용통계학에 있어 가장 큰 문제는 가설 검증입니다. 아주 오랫동안 해결 불가능한 것으로 치부되어 왔죠. 하지만 고유값 좌표계가 나타나면서 상황이 바뀌었죠. 현대 응용통계학을 이용한 것보다 훨씬 효율적인 시그널 구조 연구가 가능해졌습니다. 본문은 고유값 좌표계의 실제 적용과 MQL5 구현을 다룹니다. Hilhorst와 Schehr가 소개한 분포를 예로 들어 함수 식별 문제에 대해서도 알아보겠습니다.

이번에는 보류 중인 주문 Buy Stop 및 Sell Stop 작업을 기반으로 하는 거래 알고리즘을 사용하여 다중 통화 Expert Advisor를 만들 것입니다. 이 글은 다음 사항을 고려합니다: 지정된 시간 범위의 거래, 보류 주문 배치/수정/삭제, 이익 실현 또는 손절매에서 마지막 포지션이 마감되었는지 확인하고 각 기호에 대한 거래 내역 제어.

이 비디오 튜토리얼은 15분 만에 MetaTrader 신호 서비스가 무엇인지 설명하고, 거래 신호에 가입하는 방법과 우리 서비스에서 신호 공급자가 되는 방법을 자세히 보여줍니다. 이 튜토리얼을 시청하면 거래 신호에 가입하거나 자체 신호를 게시 및 홍보할 수 있습니다.

실행된 코드의 구조 생성과 추적에 따른 전체 문제를 큰 어려움 없이 해결할 수 있습니다. MQL5 언어의 새로운 기능인 복잡한 유형의 데이터(구조 및 클래스)의 자동 생성과 로컬 범위를 벗어날 때 이러한 변수가 제거됨에 따라 MetaTrader 5에서 이러한 가능성이 대두되었습니다. 이 문서에서는 방법론에 대한 해석과 레디메이드 툴을 보여드리겠습니다.

2012년 1월 말, MetaTrader 5의 개발을 뒷받침하는 소프트웨어 개발 회사는 MQL5에서 OpenCL에 대한 기본 지원을 발표했습니다. 예시적인 예를 들어, 이 문서에서는 MQL5 환경에서 OpenCL의 프로그래밍 기본 사항을 설명하고 운영 속도 향상을 위한 프로그램 최적화의 몇 가지 예를 제공합니다.

지표 배출은 시장 조사에서 거의 연구되지 않은 영역입니다. 이는 주로 시변 데이터의 매우 큰 배열 처리로 인한 분석의 어려움 때문입니다. 기존 그래픽 분석은 리소스 집약적이므로 시계열 배출을 사용하는 간결한 알고리즘 개발을 촉발했습니다. 이 글은 시각적(직관적인 이미지) 분석이 배출의 통합 특성 연구로 대체될 수 있는 방법을 보여줍니다. 자동 거래 시스템의 거래자와 개발자 모두에게 흥미로울 수 있습니다.

이제는 프로그래밍 언어를 몰라도 매매 봇을 만들 수 있게 되었습니다. 옛날에는 프로그래밍을 할 줄 모르면 자신의 매매 전략을 도입하여 봇을 만들기가 무척 어려웠습니다만, MQL5 마법사가 도입되면서 상황은 급반전하였습니다. 이제 신규 트레이더들은 프로그래밍 경험이 없다고해서 두려워할 필요가 없어졌습니다. 새로운 MQL5 마법사와 함께라면 Expert Advisor를 짜는데에 프로그래밍 경험은 필요 없습니다.

거래 전략 개발을 위한 프로그래밍 언어의 새 버전인 MQL[MQL5]은 이전 버전[MQL4]에 비해 더 강력하고 효과적인 기능을 제공합니다. 이점은 본질적으로 객체 지향 프로그래밍 기능에 있습니다. 이 글에서는 노드 및 목록과 같은 복잡한 사용자 지정 데이터 유형을 사용할 가능성을 조사합니다. 또한 MQL5의 실제 프로그래밍에서 목록을 사용하는 예를 제공합니다.

이 글에서는 Bill Williams의 "New Trading Dimensions: How to Profit from Chaos in Stocks, Bonds, and Commodities" 책을 기반으로 한 Expert Advisor의 개발에 대해 논의할 것입니다. 이 전략 자체는 잘 알려져 있으며 그 사용은 여전히 ​​트레이더들 사이에서 논란이 되고 있습니다. 이 글은 시스템의 거래 신호, 구현의 세부 사항 및 과거 데이터에 대한 테스트 결과를 고려합니다.

이 글의 목적은 James Hyerczyk의 "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems"라는 책의 몇 가지 아이디어를 기반으로 지표 및 Expert Advisor의 형태로 거래 자동화 및 분석의 가능성을 조사하는 것입니다. 완전하다고 주장하지 않고 여기서 우리는 Gann 이론의 첫 번째 부분인 모델만 조사합니다.

시험의 성배 (Holy Grail)를 찾는 데는 문제가 없지만 제거하는 것은 훨씬 더 어렵습니다. 이 글에서는 터미널 성능 기능을 최대한 활용하고 최종 사용자 부하를 최소화할 때 최적화 및 테스트 결과의 자동화된 그룹 처리를 통해 Expert Advisor 작동 매개변수 선택에 대해 설명합니다.

원치 않는 가격 이동으로부터 오픈 퍼지티브 스왑 포지션을 통계적으로 보호하는 알고리즘. 이 자료에는 오픈 포지션이 아닌 다른 방향으로 가격 이동의 잠재적 위험을 보상할 수 있는 운송 거래 보호 전략의 변형이 수록되어 있습니다.

이 글은 윌리엄 블라우의 저서 'Momentum, Direction, and Divergence'에서 다루어진 인디케이터에 대한 소개입니다. 윌리엄 블라우의 접근법을 이용하면 수요 곡선 상의 변동을 빠르고 정확하게 계산할 수 있으며, 가격 변동 추세와 전환점을 판단하고, 노이즈를 제거할 수 있습니다. 이와 동시에 시장의 과매수/과매도 상태와 추세의 끝과 가격 움직임의 반전을 나타내는 신호를 감지할 수도 있죠.

여러분, 안녕하세요! 엑스퍼트 어드바이저 생성 방식이나 인디케이터 활용법을 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 돕고자 이번 글을 씁니다. 이 글은 초보자를 대상으로 하며 복잡하거나 난해한 예제는 포함하지 않습니다.

MetaEditor 5에는 디버깅 기능이 있습니다. 그러나 MQL5 프로그램을 작성할 때 종종 개별 값이 아니라 테스트 및 온라인 작업 중에 나타나는 모든 메시지를 표시하려고 합니다. 로그 파일 내용이 큰 경우 필요한 메시지의 빠르고 쉬운 검색을 자동화하는 것이 분명합니다. 이 기사에서는 MQL5 프로그램에서 오류를 찾는 방법과 로깅 방법을 고려할 것입니다. 또한 파일 로그인을 단순화하고 로그를 편안하게 볼 수 있는 간단한 프로그램인 LogMon을 알게 될 것입니다.

Support Vector Machine은 복잡한 데이터 세트를 평가하고 데이터를 분류하는 데 사용할 수 있는 유용한 패턴을 추출하기 위해 생물정보학 및 응용 수학과 같은 분야에서 오랫동안 사용되어 왔습니다. 이 글에서는 서포트 벡터 머신이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 왜 복잡한 패턴을 추출하는 데 유용할 수 있는지 살펴봅니다. 그런 다음 시장에 적용할 수 있는 방법과 잠재적으로 거래에 조언하는 데 사용할 수 있는 방법을 조사합니다. Support Vector Machine Learning Tool을 사용하여 이 글은 독자가 자신의 거래를 실험할 수 있는 작업 예제를 제공합니다.

MetaTrader 5 클라이언트 터미널에 포함된 MQL5(MetaQuotes Programming Language 5)는 MQL4에 비해 많은 새로운 가능성과 더 높은 성능을 가지고 있다. 이 글은 당신이 이 새로운 프로그래밍 언어에 익숙해지도록 도와줄 것이다. 이 문서에는 전문가 자문 및 사용자 지정 지표 작성 방법의 간단한 예가 나와 있습니다. 저희는 또한 이러한 예를 이해하는 데 필요한 MQL5 언어의 몇 가지 세부 사항을 고려할 것이다.