MQL5에서 개발된 지표의 예를 포함한 기고글

새로운 주제는 초보자에게 복잡하고 배우기 어려운 것 같습니다. 우리가 알고있는 주제는 우리에게 매우 간단하고 명확해 보입니다. 그러나 우리는 모든 사람이 처음부터 무언가를 심지어 우리의 모국어로 공부해야 한다는 걸 기억하지 못하는 것 같습니다. 자신의 거래 전략을 개발할 수있는 광범위한 가능성을 제공하는 MQL5 프로그래밍 언어도 마찬가지입니다. 기본 개념과 가장 간단한 예를 통해 학습을 시작할 수 있습니다. 기술 인디케이터와 MetaTrader 5 클라이언트 터미널의 상호 작용은 간단한 사용자 지정 인디케이터 SMA의 예에 대한 이 글에서 고려됩니다.

이 글에서는 다중 색상 표시기를 생성하거나 기존 표시기를 다중 색상으로 변환하는 방법을 고려할 것입니다. MQL5를 사용하면 정보를 편리한 형식으로 표현할 수 있습니다. 이제 지표가 있는 수십 개의 차트를 보고 RSI 또는 스토캐스틱 수준의 분석을 수행할 필요가 없습니다. 지표의 값에 따라 다른 색상으로 캔들을 페인트하는 것이 좋습니다.

채널이 시장 분석과 이동 평균 이후 거래 결정을 위한 가장 인기있는 도구라고 말하면 과장이 아닐 것 같습니다. 채널과 그 구성 요소를 사용하는 대량의 거래 전략에 깊이 들어 가지 않고 수학적 기반과 지표의 실제 구현에 대해 논의 할 것입니다.

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.

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.

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.

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.

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.

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

MQL4에서는 6가지 드로잉 스타일이, MQL5에서는 18가지 드로잉 스타일이 지원됩니다. 그러니까 MQL5의 드로잉 스타일을 알아 보면 되겠죠? 이번 글에서는 MQL5에서 지원되는 드로잉 스타일에 대해 상세히 알아 보겠습니다. 그리고 인디케이터를 생성해서 드로잉 스타일도 설명하고 플롯도 개선해 보도록 할게요.

본 문서에서는 MQL5에서 원격 프로시져 호출(Remote Procedure Call)을 활성화시켜주는 MQL5-RPC 프레임워크에 대해 알아볼 것입니다. 우선 XML-RPC 기초로 시작하여, MQL5 구현을 짚고, 그 뒤엔 실용 예제 두개를 다뤄볼 것입니다. 첫 예제는 간단한 외부 웹 서비스를 이용하는 것이고 두번째 예제는 간단한 XML-RPC ATC 2011 분석기 서비스 클라이언트입니다. 만약 리얼타임으로 ATC 2011의 각기 다른 통계 자료를 구현하고 분석하는지 보고싶으시다면 이 문서는 바로 당신을 위한 것입니다.

이 글은 금융 시장 분석을위한 fuzzy logic 개념의 실제 적용에 전념합니다. Envelopes 인디케이터를 기반으로 두 가지 퍼지 규칙을 기반으로 신호를 생성하는 인디케이터의 예를 제안합니다. 개발된 인디케이터는 여러 인디케이터 버퍼를 사용함: 계산용 버퍼 7 개, 차트 디스플레이 용 버퍼 5 개, 색상 버퍼 2 개.

최근 FOREX 시장의 클러스터 분석에 대한 관심이 높아지고 있습니다. MQL5는 통화 쌍의 이동 동향을 조사할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다. MQL4와 차별화되는 MQL5의 주요 기능은 인디케이터 버퍼를 무제한으로 사용할 수 있다는 것입니다. 이 문서에서 그러한 다중 화폐 인디케이터를 만드는 예시에 대해 다뤄보겠습니다.

MQL5 표준 라이브러리는 개발자로서의 삶을 더 쉽게 만들어줍니다. 그럼에도 불구하고 전 세계 모든 개발자의 요구 사항을 모두 구현하지는 않으므로 사용자 지정 항목이 더 필요하다고 느끼면 한 단계 더 나아가 확장할 수 있습니다. 이 글은 MetaQuotes의 Zig-Zag 기술 지표를 표준 라이브러리에 통합하는 방법을 안내합니다. 우리는 MetaQuotes의 디자인 철학에서 영감을 얻어 목표를 달성합니다.

시간은 인류 내역을 통틀어 큰 가치로 여겨져 왔으며, 불필요하게 낭비하지 않도록 노력하고 있습니다. 이 글에서는 컴퓨터에 멀티 코어 프로세서가 있는 경우 Expert Advisor의 작업을 가속화하는 방법에 대해 설명합니다. 또한 제안된 방법의 구현에는 MQL5 외에 다른 언어에 대한 지식이 필요하지 않습니다.

다음 글에서는 Z.G.Silagadze의 논문 'Moving Mini-max: 기술 분석을 위한 새로운 지표'를 기반으로 Moving Mini-Max 지표를 구현하는 과정을 설명합니다. 지표의 아이디어는 알파 붕괴 이론에서 G. Gamov가 제안한 양자 터널링 현상의 시뮬레이션을 기반으로 합니다.

이 글에서는 다중 기호 변동성 지표의 개발을 고려해볼 것입니다. 다중 기호 지표의 개발은 이 글에서 명확히 하는 데 도움이 되는 초보 MQL5 개발자에게 몇 가지 어려움을 줄 수 있습니다. 다중 기호 지표 개발 과정에서 발생하는 주요 문제는 현재 기호에 대한 다른 기호 데이터의 동기화, 일부 지표 데이터의 부족 및 주어진 시간 프레임의 '참' 바에 대한 시작 식별과 관련이 있습니다. 이 모든 문제는 글에서 면밀히 고려해보겠습니다.

인디케이터가 다른 인디케이터들의 값을 받아와 계산하는 경우 많은 메모리량이 필요합니다. 본 문서에서는 보조 인디케이터를 사용할 때에 소모되는 메모리량을 감소시키는 다양한 방법에 대하여 논할 것입니다. 메모리를 절약하면 클라이언트 내에서 동시에 이용 가능한 화폐쌍, 인디케이터, 전략을 늘려 더욱 ㅏㄴ은 여지를 줍니다. 이는 매매 포트폴리오의 안정성을 증진시킵니다. 이러한 간단한 관리만으로도 당신의 컴퓨터 리소스가 자산으로 환원될 수 있습니다.

이 글에서는 지정된 기간의 가격 다이버전스를 분석하기 위해 다중 기호 지표의 개발을 고려할 것입니다. 핵심 주제는 다중 통화 표시기 프로그래밍에 대한 이전 글 "MQL5 Cookbook: MQL5의 다중기호 변동성 지표 개발"에서 이미 논의되었습니다. 따라서 이번에는 극적으로 변경된 새로운 기능에 대해서만 설명하겠습니다. 다중 통화 표시기 프로그래밍이 처음이라면 먼저 이전 글을 읽는 것이 좋습니다.

사용자 및 기술 인디케이터에 대한 호출은 자동 거래 시스템의 프로그램 코드에서 매우 적은 공간을 차지합니다. 종종 단순히 몇 줄의 코드 일뿐입니다. 그러나 가장 많은 시간을 사용하는 몇 줄의 코드로 Expert Advisor를 테스트하는 데 소비해야 하는 경우가 종종 있습니다. 따라서 인디케이터 내 데이터 계산과 관련된 모든 것은 언뜻 보기 보다 훨씬 더 철저히 고려되어야 합니다. 이 글은 이것에 대해 정확하게 이야기 할 것입니다.

이 글에서는 계량경제학적 분석 방법, 자기 상관 분석 및 특히 조건부 분산 분석에 대해 설명합니다. 여기에 설명된 접근 방식의 이점은 무엇입니까? 비선형 GARCH 모델을 사용하면 수학적 관점에서 공식적으로 분석된 시리즈를 표현하고 지정된 단계 수에 대한 예측을 생성할 수 있습니다.

이 글에서는 버튼 컨트롤이 있는 사용자 인터페이스를 개발하는 예를 고려할 것입니다. 사용자에게 상호 작용에 대한 아이디어를 전달하기 위해 커서가 버튼 위에 있을 때 버튼의 색상이 변경됩니다. 버튼 위에 커서가 있으면 버튼 색상이 약간 어두워지고 버튼을 클릭하면 훨씬 더 어두워집니다. 또한 각 버튼에 툴팁을 추가하여 직관적인 인터페이스를 만듭니다.

새로운 MetaTrader 5 클라이언트 터미널과 MQL5 언어는 트레이더에게 시각적 정보를 제공 할 수 있는 새로운 기회를 제공합니다. 이 기사에서는 차트에 임의의 텍스트 정보를 표시하는 모든 작업을 처리하는 확장 가능한 범용 클래스 집합을 제안합니다. Market Watch 지표의 예가 표시됩니다.

계속해서 다양한 컨트롤을 탐색하고 이번에는 스크롤바에 주의를 기울이겠습니다. "MQL5 Cookbook: 지표 하위 창 컨트롤 - 버튼"라는 제목의 이전 글와 마찬가지로 모든 작업은 지표 하위 창에서 수행됩니다. OnChartEvent() 함수의 이벤트 작업에 대한 자세한 설명을 제공하는 위에서 언급한 글을 잠시 읽어보십시오. 설명을 위해 이번에는 MQL5 리소스를 사용하여 얻을 수 있는 모든 금융 상품 속성의 큰 목록에 대한 세로 스크롤 바를 만듭니다.

이 글은 독자들이 MQL5 언어의 그래픽 객체를 사용하는 가능한 변형에 대해 알게 하기 위한 것입니다. 그래픽 개체를 사용하여 간단한 스펙트럼 분석기를 관리하는 패널을 구현하는 표시기를 분석합니다. 이 기사는 MQL5의 기본 사항에 대해 잘 알고 있는 독자를 대상으로 합니다.

MQL5 프로그램의 유용성은 풍부한 기능과 정교한 그래픽 사용자 인터페이스에 의해 결정됩니다. 빠르고 안정적인 작동보다 시각적인식이 때때로 더 중요합니다. 다음은 표준 라이브러리 클래스를 기반으로 디스플레이 패널을 만드는 방법에 대한 단계별 가이드입니다.

시장 분위기가 무엇인지 안다면 MACD 인디케이터(이동 평균 수렴 확산 지수)도 아실 겁니다. 컴퓨터 분석이 가능해지면서 투자자들이 사용하기 시작한 가격 변동을 파악할 수 있는 아주 뛰어난 분석 도구죠. 이 글에서는 MACD 지표를 어떤 식으로 변형할 수 있는지 알아보고 그래픽 설정 변경이 가능한 하나의 인디케이터로 변형된 MACD 지표를 구현해 보겠습니다.

이 글에서는 MetaTrader 5 용 다중 시간 프레임 및 다중 통화 패널을 생성하는데 객체 지향 프로그래밍을 사용하는 방법을 설명합니다. 주요 목표는 패널 자체의 코드를 수정할 필요 없이 가격, 가격 변동, 지표 값 또는 맞춤형 구매/판매 조건과 같은 다양한 종류의 데이터를 표시하는 데 사용할 수 있는 범용 패널을 구축하는 것입니다.

데이터를 다루는 것이야말로 스탠드얼론이나 네트워크 앱을 가리지 않고, 오늘날 개발되는 소프트웨어들의 주 임무가 되었습니다. 이런 문제를 해결하기위해 특화된 소프트웨어가 탄생했습니다. 이들은 데이터베이스 매니지먼트 시스템(Database Management Systems, DBMS)이라고 불리며, 컴퓨터 저장 및 처리를 위해 구조화, 시스템화, 자료 정리가 가능합니다. 거래와 관련해서는 대부분의 분석가들이 업무에서 데이터베이스를 사용하지 않습니다. 그러나 이러한 솔루션을 쓰는 편이 편리한 작업도 있습니다. 이 문서에서는 클라이언트-서버 및 파일-서버 아키텍처 모두에서 데이터베이스에서 데이터를 저장하고 로드할 수 있는 인디케이터의 일례를 보여드리겠습니다.

이 글에서는 MetaTrader 5에서 L1 추세 필터링을 실제로 적용하는 사례를 살펴보고 그 수학적 기초와 MQL5 프로그램에서의 사용법을 다룹니다. L1 필터는 가격의 노이즈를 줄이면서 시장의 핵심 구조를 보존하는 구간별 선형 추세를 추출할 수 있도록 합니다. 본 연구는 매개변수 스케일링, 추세 추정 행동, 그리고 알고리즘 트레이딩 전략에 그 방법을 통합하는 것에 대해 분석합니다. 실험 결과는 L1 추세 필터링이 신호 안정성, 매매 시점, 그리고 트레이딩 시스템의 전반적인 견고성을 어떻게 향상시킬 수 있는지 보여줍니다.