MQL4 및 MQL5 프로그래밍 기고글

이 글은 대기 주문을 활용하는 전략 및 해당 전략 개발에 사용되는 Metalanguage, 그리고 그 Metalanguage를 기반으로 작동하는 다목적 엑스퍼트 어드바이저에 대한 설명입니다.

모든 개발자는 코드를 더 빨리 작성할 수 있기를 바랍니다. 그러나 이렇게 더 빠르고 효율적으로 코드를 작성할 수 있는 것은 소수의 사람들이 가지고 태어난 일종의 특별한 능력이 아닙니다. 이러한 능력은 키보드를 몇년간 사용했는지 여부와 상관없이 코더라면 누구나가 배울 수 있는 기술입니다.

MQL5 프리랜서 서비스 런칭 4주년을 맞아 지난 4년 간의 서비스 결과를 나타내는 인포그래픽을 준비했습니다. 약 60만 달러에 달하는 1만 개의 주문이 처리되었고, 3천 여 명의 고객과 약 3백 명의 개발자가 프리랜서 서비스를 이용했죠.

이 문서에서는 MQL5으로 적응형 Cyber Cycle, 적응형 Center of Gravity 및 적응형 RVI를 비롯한 진보된 적응형 인디케이터와 구현법에 대해 다루어볼 것입니다. 이들 인디케이터는 원래 John F. Ehlers의 "Cybernetic Analysis for Stocks and Futures"에서 제시되었습니다.

이 글은 MQL4와 MQL5에서 EA, 지표 및 스크립트를 개발하는 데 있어 완전히 새로운 방향을 제시합니다. 향후 이러한 프로그래밍 패러다임은 EA 구현에 있어 모든 거래자의 기본 기준이 될 것입니다. MQL5와 MetaTrader5 개발자는 오토마타 기반 프로그래밍 패러다임을 이용하여 새로운 언어인 MQL6와 새로운 플랫폼인 MetaTrader 6를 만들 수 있습니다.

가정용 컴퓨터에 몇 개의 코어가 있습니까? 거래 전략을 최적화하기 위해 몇 대의 컴퓨터를 사용할 수 있습니까? 여기에서는 MQL5 클라우드 네트워크를 사용하여 마우스 클릭으로 전 세계의 컴퓨팅 성능을 받아 계산을 가속화하는 방법을 보여줍니다. "시간은 돈이다"라는 표현은 해가 갈수록 더욱 화제를 불러 일으키며 수십 시간 또는 며칠 동안 중요한 계산을 기다릴 여유가 없습니다.

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.

복잡한 코드는 여러 개의 간단한 코드로 이루어집니다. 익숙한 코드들이라면 별로 복잡해 보이지 않죠. 이 글에서는 복수 개의 인디케이터 버퍼를 이요한 인디케이터 작성법을 알아보겠습니다. 아룬 인디케이터를 예시로 분석했으며, 두 가지 코드가 포함되어 있습니다.

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.

이 글에서 기술 지표는 디지털 필터로 취급됩니다. 디지털 필터의 작동 원리와 기본 특성을 설명합니다. 또한 MetaTrader 5 터미널에서 필터 커널을 수신하고 "스펙트럼 분석기 구축" 글에서 제안한 기성 스펙트럼 분석기와 통합하는 몇 가지 실용적인 방법을 고려합니다. 일반적인 디지털 필터의 펄스 및 스펙트럼 특성을 예로 사용합니다.

MetaEditor에서 프로젝트를 작업할 때 개발자는 종종 코드 버전을 관리해야 하는 상황에 직면합니다. MetaQuotes는 최근 코드 버전 관리 및 협업 기능을 갖춘 MQL5 Algo Forge의 출시와 함께 GIT로의 마이그레이션을 발표했습니다. 이 글에서는 이 새로운 도구와 기존 도구를 더 효율적으로 사용하는 방법에 대해 설명합니다.

객체 지향 프로그래밍 (OOP)을 사용하기 위해 다형성, 캡슐화 등이 무엇인지 알 필요가 없습니다. 단순히 이러한 기능을 사용할 수 있습니다. 이 글에서는 실습 예제를 통해 OOP의 기본 사항을 다룹니다.

트레이딩 플레이어. 설명이 필요없는 딱 네 단어. 버튼이 있는 작은 상자에 대한 생각이 떠오릅니다. 버튼 하나 누르기 - 재생, 레버 이동 - 재생 속도가 변경됩니다. 실제로는 꽤 비슷합니다. 이 글에서는 거의 실시간으로 트레이딩 히스토리를 재생하는 제 발전을 보여주고 싶습니다. 이 글에서는 지표 작업 및 차트 관리, OOP의 일부 뉘앙스를 다룹니다.

클래스 및 함수 구현 세부 사항을 .ex5 파일에 은닉함으로써 다른 개발자들과 노하우를 공유하고 공동 프로젝트 작업을 하며 온라인에서 프로젝트를 홍보할 수도 있습니다. MetaQuotes에서 EX5 라이브러리 클래스의 직접 상속을 가능하게 하기 위해 열심히 개발 중이긴 하지만 우리가 한번 먼저 구현해 보도록 하겠습니다.

이번 글에서는 이전 글에서 만든 인디케이터를 한층 업그레이드해 보고, 부트스트랩과 분위수를 이용한 예측 신뢰 구간 측정 방법에 대해서도 간단하게 알아보겠습니다. 예측 인디케이터 개발과 예측 정확도 측정에 사용될 스크립트 작성이 목표입니다.

이 문서에서는 MQL4로 쓰인 가격 생성을 MQL5로 넘길때의 특이성에 대해 다뤄보겠습니다. MQL4에서 인디케이터 계산을 MQL5로 보다 쉽게 이전하기 위해선 mql4_2_mql5.mqh 라이브러리 함수를 추천드립니다. 기본적으로 활용법은 MACD, Stochastic 그리고 RSI 인디케이터 이전의 기초입니다.

본 문서는 매매 시스템의 알고리즘과 요소들을 만드는 원리를 요약하고 체계화합니다. 본 문서는 익스퍼트 알고리즘 디자인을 다룹니다. 예시로서 빠르고 손쉬운 매매 시스템에 쓰일 수 있는 CExpertAdvisor 클래스가 사용될 것입니다.

자체 구성 기능 맵(코호넨 맵)의 가장 흥미로운 측면 중 하나는 사람이 관리하지 않아도 스스로 데이터를 분류하는 법을 배운다는 것입니다. 기본적인 형태로 입력 데이터의 유사성 맵(클러스터링)을 생성합니다. SOM 맵은 고차원 데이터의 분류 및 시각화에 사용할 수 있습니다. In this article we will consider several simple applications of Kohonen maps.

이 문서에서는 수리통계학의 기초 중 하나인 가설에 대해 다뤄보겠습니다. 다양한 가설들은 실제 예시에 수리통계적 관점으로 접근해서 검토, 검증됩니다. 실제 데이터는 비모수적 방법을 사용하여 일반화됩니다. 데이터 처리에는 Statistica 패키지와 포팅된 ALGLIB MQL5 수리분석 라이브러리가 사용됩니다.

이것은 처음부터 간단한 OO EA를 빌드하는 방법을 보여주고 객체 지향 프로그래밍에 대한 몇 가지 팁을 제공한 또 다른 MQL5 OOP 클래스 글의 연속입니다. 오늘은 뉴스를 거래할 수 있는 EA를 개발하는 데 필요한 기술적인 기본 사항을 보여 드리겠습니다. 제 목표는 계속해서 OOP에 대한 아이디어를 제공하고 파일 시스템으로 작업하는 이 일련의 글에서 새로운 주제를 다루는 것입니다.

MQL5 기능이 부족하다고 느껴지면 개발자는 추가 도구를 이용하게 됩니다. 다른 프로그램 언어를 이용해 중간 DLL을 만들어야 하죠. MQL5로 다양한 형식의 데이터를 만들어 API로 전송할 수는 있지만 수락된 포인터에 대한 데이터 추출 과정에서 발생하는 문제는 해결할 수 없습니다. 이 글에서는 복합 데이터 유형을 다루고 교환하는 간단한 메커니즘에 대해 자세히 알아보겠습니다.

이 문서에서는 스트림 데이터에서 유용한 신호(트렌드)를 결정하는 방법 중 하나를 설명합니다. 마켓 견적에 적용된 소규모 필터링(스무딩) 테스트는 마지막 막대에 다시 그려지지 않은 지연되지 않는 디지털 필터(지시자)를 만들 수 있는 가능성을 보여줍니다.

이 문서에서는 인디케이터들의 메소드와 최적화 알고리즘에 대해 다루어볼 것입니다. 모든 독자분이 자신에게 적합한 메소드를 찾을 수 있을것입니다. 총 3개의 메소드가 다뤄집니다. 그 중 하나는 몹시 간단하며, 두번째 것은 탄탄한 수학적 지식을 필요로 하며 마지막 것은 약간 지혜가 필요합니다. 설명된 메소드 대부분을 이해하기 위해 인디케이터나 MetaTrader5 터미널 디자인 기능이 사용되었습니다. 이 메소드들은 매우 보편적이며 선형 회귀 계산의 가속뿐만 아니라 다른 많은 지표에도 사용할 수 있습니다.

이 문서는 MetaTrader 5를 통해 시장 예상을 게시할 수 있게 해주는 레디메이드 솔루션을 다룰 것입니다. MetaTrader 명세서를 게시하기 위해 전용 웹 사이트를 사용하는 것에서부터 웹 프로그래밍 경험이 거의 필요 없는 자체 웹 사이트를 구축하는 것, 그리고 마지막으로 많은 독자들이 예측에 참여하고 따를 수 있는 소셜 네트워크 마이크로블로깅 서비스와의 통합에 이르기까지 다양한 아이디어를 다루고 있습니다. 이 문서에서 다룰 솔루션들은 100% 무료이며, 이메일이나 ftp 서비스에 대한 기초적인 지식이 있는 독자라면 누구건 따라할 수 있습니다. 전문 호스팅 및 상업 거래 예측 서비스에 동일한 기술을 사용하는 데도 어렵지 않습니다.

이 글은 현재 가격에서 어떤 거리에서도 보류 주문을 설정할 수 있도록 하는 기능의 구현을 위해 거래 신호 모듈의 코드를 수정하는 방법을 설명합니다. 즉, 이는 이전 바의 종가 또는 시가 또는 이동 평균 닫거나 오픈할 수 있습니다. 많은 옵션이 있습니다. 중요한 것은 보류 중인 주문에 대해 시작 가격을 설정할 수 있다는 것입니다. 이 글은 보류 중인 주문으로 거래하는 거래자에게 유용합니다.

이 문서에서는 매매 서버 리턴 코드 작업을 위한 클래스를 생성하는 예와 MQL 프로그램 실행 중에 발생하는 모든 오류에 대해 설명합니다. 이 문서를 다 읽고나면 당신은 MQL5로 클래스나 객체를 어떻게 다뤄야하는지 알게될 것입니다. 또한 이 도구는 오류를 처리하는 데 편리한 도구이며 특정 필요에 따라 이 도구를 추가로 변경할 수 있습니다.

MQL5에서 객체 지향 접근 방식을 사용하면 다중 통화/다중 시스템/다중 타임 프레임 Expert Advisors 생성이 크게 간소화됩니다. 하나의 EA가 수십 가지 거래 전략, 사용 가능한 모든 상품 및 모든 가능한 타임 프레임에서 거래한다고 상상해보십시오! 또한 EA는 테스터에서 쉽게 테스트되며 구성에 포함된 모든 전략에 대해 하나 또는 여러 개의 자금 관리 시스템이 있습니다.

본 문서의 목적은 가장 단순한 매매 전략인 "올인" 게임 원칙을 구현하는 것입니다. 우리의 목적은 딱히 수익을 올리는 Expert Advisor를 만드는게 아닙니다. 우리의 목표는 가장 나은 확률을 검토하여 여러번에 거쳐 초기 액수를 늘리는 것입니다. 인디케이터나 기술 분석, 이런 것에 대해 하나도 모르면서 외환시장에서 대박을 터뜨리는 것이 과연 가능할까요?

간 이론의 본질은 무엇일까요? 간 각도는 어떻게 구성될까요? 우리는 여기서 MetaTrader 5용 간 각도 지표를 만들어 보겠습니다.

시장 프로필은 정말 뛰어난 사상가인 Peter Steidlmayer가 개발했습니다. 그는 완전히 다른 모델 세트로 이어지는 "수평" 및 "수직"시장 이동에 대한 정보의 대체 표현을 사용할 것을 제안했습니다. 그는 시장의 근본적인 맥박이나 균형과 불균형의 순환이라는 근본적인 패턴이 있다고 가정했습니다. 이 기사에서는 시장 프로필의 단순화된 모델인 가격 히스토그램을 고려하고 MQL5에서의 구현에 대해 설명합니다.

선물 계약의 짧은 수명은 기술적 분석을 복잡하게 만듭니다. 짧은 차트를 기술적으로 분석하는 것은 어렵습니다. 예를 들어, UX-9.13 우크라이나 주가 지수 선물의 일 차트에 있는 바의 수는 100개 이상입니다. 따라서 거래자는 합성 선물 매수 계약을 생성합니다. 이 글은 MetaTrader 5 터미널에서 날짜가 다른 선물 계약을 연결하는 방법을 설명합니다.

이 문서는 MQL5의 활성 제어 패널 개발 문제를 다룹니다. 인터페이스 요소는 이벤트 처리 메커니즘에 의해 관리됩니다. 또한 제어 요소 속성의 범용적인 설정 옵션을 사용할 수 있습니다. 활성 제어판을 사용하면 포지션을 다루거나, 시장 혹은 보류 중인 주문을 설정, 수정 및 삭제할 수 있습니다.

기본적 분석을 이용하는 투자자도 어느 정도의 통계적 연산은 필요로 합니다. 본문에서는 통계의 기초와 기본 구성 요소, 그리고 의사결정 과정에 있어 통계의 중요성을 알아보겠습니다.

이 기사에서는 디렉터리 만들기, 데이터 복사, 파일 작성, 마켓워치 또는 공통 목록의 기호 사용 예와 오류 처리 예 등에 대해 설명합니다. 이러한 모든 요소는 사용자 정의 형식으로 데이터를 파일링하기 위한 단일 스크립트로 수집될 수 있습니다.

이 문서에서는 고유 키로 요소에 액세스할 수 있는 특수 알고리즘에 대해 설명합니다. 모든 기본 데이터 유형을 키로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 문자열이나 정수 변수로 나타낼 수 있습니다. 이러한 데이터 컨테이너는 일반적으로 사전 또는 연관 배열이라고 합니다. 보다 쉽고 효율적인 문제 해결 방법을 제공합니다.