트레이딩과 관련한 머신 러닝을 다룬 글
AI 기반의 트레이딩 로봇 생성: 네이티브 파이선과의 통합, 행령과 벡터, 수학과 통계 라이브러리와 이외 많은 자료.
머신 러닝을 트레이딩에 사용하는 방법을 알아보세요. 뉴런, 퍼셉트론, 컨볼루션 및 순환 신경망, 예측 모델 - 기본부터 시작해보세요 그리고 자신만의 AI를 개발하는 단계까지 진행해보세요. 금융 시장에서 알고리즘 거래를 위해 신경망을 훈련하고 적용하는 방법을 배우게 될 것입니다.
파이썬, ONNX 및 MetaTrader 5: RobustScaler 및 PolynomialFeatures 데이터 전처리를 사용하여 RandomForest 모델 만들기
이 글에서는 Python으로 랜덤 포레스트 모델을 만들고 모델을 학습시킨 다음 데이터 전처리를 통해 ONNX 파이프라인으로 저장하는 방법을 살펴봅니다. 그 후 우리는 MetaTrader 5 터미널에서 이 모델을 사용할 것입니다.
NeuroSolutions Neuronet 연결
Neuronet 생성 외에도 NeuroSolutions 소프트웨어 제품군을 사용하면 이를 DLL로 내보낼 수 있습니다. 이 글은 뉴로넷 (Neuronet) 생성, DLL 생성 및 MetaTrader 5 거래를 위해 Expert Advisor에 연결하는 과정을 설명합니다.
Python과 MQL5로 로봇 개발하기(1부): 데이터 전처리
머신 러닝을 기반으로 트레이딩 로봇을 개발하기: 자세한 가이드. 이 시리즈의 첫 번째 글에서는 데이터와 기능을 수집하고 준비하는 방법을 다룹니다. 이 프로젝트는 파이썬 프로그래밍 언어와 라이브러리, MetaTrader 5 플랫폼을 사용하여 구현됩니다.
윌리엄 간 메서드(3부): 점성술은 맞는 건가요?
행성과 별의 위치가 금융 시장에 영향을 미칠까요? 통계와 빅데이터로 무장하고 별과 주식 차트가 교차하는 세계로 흥미진진한 여행을 떠나보세요.
MetaTrader 5를 이용한 Python 고빈도 차익 거래 시스템
이 글에서 우리는 브로커의 시각에서 합법적인 차익거래 시스템을 만들고 외환 시장에서 수천 개의 합성 가격을 생성하고 이를 분석하고 성공적으로 수익을 창출하는 거래를 만들어 보겠습니다.