MQL5 프로그래밍 기고글

이 문서에서는 적용 통계에 사용되는 랜덤 변수의 확률 분포(정규 분포, 로그-정규 분포, 이항 분포, 로그 분포, 지수 분포, 코시 분포, 스튜던트 t 분포, 라플라스 분포, 푸아송 분포, 쌍곡 시컨트 분포, 베타 및 감마 분포)를 다룹니다. 또한 이러한 배포를 처리하기 위한 클래스도 제공됩니다.

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.

과거 가격 변동과 미래의 트렌드 사이엔 어떠한 관계가 있을까요? 왜 오늘날의 가격이 과거에 했던 변동을 반복할까요? 통계학을 통하여 가격의 변동성을 예측할 수 있을까요? 답은, 맞다는 것입니다. 만약 아니라고 생각한다면 이 문서는 당신을 위한 것입니다. MQL5에서 거래 시스템에 대한 작동 필터를 만드는 방법을 알려드리겠습니다. 가격 변동에 대한 흥미로운 패턴을 보여줍니다.

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.

이 글은 템플릿을 사용하지 않고 ihernet 프로그래밍 스타일을 유지하는 프로그래밍 방법을 설명합니다. 사용자 지정 방법을 사용하여 템플릿을 구현하는 방법에 대해 설명하고 지정된 템플릿을 기반으로 코드를 생성하기 위해 미리 만들어진 스크립트가 첨부되어 있습니다.

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.

시장 가격은 다양한 경제적, 정치적, 심리적 요인에 따라 달라지는 수요와 공급 간의 안정적인 균형에서 형성됩니다. 이러한 요인들의 영향 요인과 성격의 차이로 인해 모든 구성 요소를 직접적으로 고려하기가 어렵습니다. 이 글은 정교한 회귀 모델을 기반으로 시장 가격을 예측하려는 시도를 설명합니다.

이 글에서는 MQL5 코드와 관리되는 C# 코드 간의 다양한 상호 작용 방법을 제시했습니다. 또한 C#에 대해 MQL5 구조를 마샬링하는 방법과 MQL5 스크립트에서 내보낸 DLL 함수를 호출하는 방법에 대한 몇 가지 예를 제공했습니다. 제공된 예제가 관리 코드에서 DLL을 작성하는 향후 연구의 기초가 될 수 있다고 생각합니다. 이 글은 또한 MetaTrader가 C#에서 이미 구현된 많은 라이브러리를 사용할 수 있는 기회를 제공합니다.

랜덤 워크는 실제 시장 데이터와 매우 유사해 보이지만 몇 가지 중요한 기능을 갖고 있습니다. 이 글에서는 동전 던지기 게임을 사용하여 시뮬레이션한 랜덤 워크의 속성을 고려할 것입니다. 데이터의 속성을 연구하기 위해 경향성 지표가 개발되었습니다.

지표를 계산하는 최적의 방법에 대한 논쟁은 끝이 없습니다. 지표 자체에서 지표 값을 계산하거나 이를 사용하는 Expert Advisor에 전체 논리를 포함시켜야 하는 곳은 어디입니까? 이 글에서는 계산을 최적화하고 prev_calculated 값을 모델링하여 Expert Advisor 또는 스크립트의 코드에서 사용자 지정 지표 iCustom의 소스 코드를 바로 이동하는 변형 중 하나를 설명합니다.

오늘날에는 웹 브라우저가 설치되어 있지 않은 컴퓨터를 찾기가 어렵습니다. 오랫동안 브라우저는 진화하고 개선되어 왔습니다. 이 문서에서는 브라우저에 표시하기 위해 MetaTrader 5 클라이언트 터미널에서 얻은 정보를 기반으로 차트와 다이어그램을 만드는 간단하고 안전한 방법에 대해 설명합니다.

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.

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.

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.

오랫동안 다중 통화 분석 및 다중 통화 거래는 많은 사람들의 관심을 불러일으켜왔습니다. 완전한 다중 통화 체제를 구현할 수 있는 기회는 MetaTrader 5 및 MQL5 프로그래밍 언어의 공개 릴리스에서만 가능했습니다. 이 글에서는 여러 기호에 대해 들어오는 모든 틱을 분석하고 처리하는 방법을 제안합니다. 예를 들어 USDx 달러 인덱스의 다중 통화 RSI 지표를 살펴보겠습니다.

거래 전략 생성기 MQL5 Wizard는 거래 아이디어 테스트를 크게 단순화합니다. 이 글에서는 거래 시 가격이 포지션 방향으로 이동할 때 손절매 수준을 무손실 영역으로 이동하여 오픈 포지션을 관리하는 MQL5 Wizard 자신의 클래스를 작성하고 거래 전략 생성기에 연결하여 이익 감소 드로다운을 보호할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 또한 MQL5 마법사에 대해 생성된 클래스 설명의 구조 및 형식에 대해서도 알려줍니다.

MQL5 Wizard의 거래 전략 생성기는 거래 아이디어 테스트를 크게 단순화합니다. 이 문서에서는 맞춤형 위험 및 자금 관리 모듈을 개발하고 MQL5 마법사에서 활성화하는 방법을 설명합니다. 예를 들어 우리는 거래량의 크기가 이전 거래의 결과에 따라 결정되는 자금 관리 알고리즘을 고려했습니다. MQL5 마법사용으로 생성된 클래스의 설명 구조 및 형식도 이 글에서 설명합니다.

이 문서에서는 1차원에 서로 다른 유형의 데이터가 포함된 동적 2차원 배열의 클래스를 설명합니다. 데이터를 테이블 형태로 저장하는 것은 서로 다른 유형의 바인딩된 정보로 배열, 저장 및 작동의 광범위한 문제를 해결하는 데 편리합니다. 테이블 작업 기능을 구현한 클래스의 소스 코드는 글에 첨부되어 있습니다.

이 글에서는 MQL5 마법사에 대해 생성된 클래스의 설명 형식 뿐 아니라, 가격과 이동 평균의 교차에 대한 신호 구현으로 자신만의 거래 신호 클래스를 작성하는 방법과 MQL5 마법사의 거래 전략 생성기에 포함하는 방법과 구조 뿐에 대해 설명합니다.

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 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.

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.

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.

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.

GUI 인터페이스가 있는 반자동 Expert Advisor에 대한 이전 글을 작성한 후 더 복잡한 지표와 Expert Advisors를 위한 몇 가지 새로운 기능으로 인터페이스를 향상시키는 것이 바람직하다는 것이 밝혀졌습니다. MQL5 표준 라이브러리 클래스에 익숙해 진 후 새로운 위젯을 구현했습니다. 이 글에서는 표시기 및 Expert Advisor에서 사용할 수 있는 새로운 MQL5 GUI 위젯을 설계하고 구현하는 프로세스를 설명합니다. 글에 제시된 위젯은 CChartObjectSpinner, CChartObjectProgressBar 및 CChartObjectEditTable입니다.

일부 거래자는 모든 거래를 자동으로 실행하고 일부는 여러 지표의 출력을 기반으로 자동 및 수동 거래를 혼합합니다. 후자 그룹의 일원이기 때문에 동적으로 위험을 평가하고 차트에서 직접 가격 수준을 보상 할 수 있는 대화형 도구가 필요했습니다. 이 글에서는 사전 정의된 주식 위험 및 R/R 비율을 사용하여 대화형 반자동 Expert Advisor를 구현하는 방법을 설명합니다. Expert Advisor 위험, R/R 및 랏 크기 매개 변수는 EA 패널에서 런타임 중에 변경할 수 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.

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.

이 문서는 가장 단순한 클래스와 단일 유형 클래스로 압축된 평균화의 전통적이고 특이한 알고리즘에 대해 설명합니다. 거의 모든 지표 개발에서 보편적으로 사용하기 위한 것입니다. 제안된 클래스가 사용자 지정 및 기술 지표의 '대량' 호출에 대한 좋은 대안이 되기를 바랍니다.

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.

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.

프로그래밍에 시간을 낭비하지 않고 거래 전략을 시도하고 싶습니까? MQL5 마법사에서 거래 신호 유형을 선택하고 추적 포지션 및 자금 관리 모듈을 추가하면 작업이 완료됩니다! 고유한 모듈 구현을 생성하거나 작업 서비스를 통해 주문하고 새 모듈을 기존 모듈과 결합합니다.

이 글은 성장 신경 가스 (GNG)라고하는 클러스터링의 적응 알고리즘을 구현하는 MQL5 프로그램을 개발하는 방법의 예를 보여줍니다. 이 글은 언어 문서를 공부하고 신경 정보학 분야에서 특정 프로그래밍 기술과 기본 지식을 보유한 사용자를 대상으로 합니다.

MQL5 프로그래밍 언어는 새로운 수준에서 문제를 해결할 수 있습니다. 객체 지향 프로그래밍 덕분에 이미 그러한 솔루션이있는 작업조차도 더 높은 수준으로 올라갈 수 있습니다. 이 기사에서는 차트에서 새로운 바를 확인하는 매우 간단한 예를 살펴 보겠습니다. 이는 다소 강력하고 다양한 도구로 변환되었습니다. 어떤 도구? 이 기사에서 알아보십시오.

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.

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.

Automated Trading Championship 2010에 참여할 전문가를 양성하기 위해 준비된 Expert Advisor의 템플릿을 사용해 보겠습니다. 기본 클래스, 기능, 템플릿이 이미 개발되었기 때문에 초보 MQL5 프로그래머도 이 작업을 수행할 수 있습니다. 거래 아이디어를 구현하기 위한 최소한의 코드만으로도 충분합니다.

무역 시스템에 대한 규칙을 찾고 Expert Advisor에서 프로그래밍하는 것은 작업의 절반입니다. 어쨋든 거래 결과가 누적되므로 Expert Advisor의 운영을 수정해야 합니다. 이 기사에서는 균형 곡선의 기울기를 측정하는 피드백을 생성하여 Expert Advisor의 성능을 향상시킬 수있는 접근 방식 중 하나를 설명합니다.

`이 글에서는 거래를 하기 전에 포지션 청산 및 수정, 주문 보류 및 삭제 및 마진 확인을 구현하는 Expert Advisors를 작성하는 데 MQL5 표준 라이브러리 거래 클래스의 주요 함수를 사용하는 방법을 설명합니다. 또한 트레이드 클래스를 사용하여 주문 및 거래 세부 정보를 얻는 방법을 시연했습니다.

이 글에서는 운용 중에 자산의 특정 부분을 인출하는 것을 의미하는 거래 시스템의 위험을 추정하기 위해 TesterWithDrawal() 함수를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 또한 이 함수가 전략 테스터의 지분 하락 계산 알고리즘에 미치는 영향을 설명합니다. 이 함수는 Expert Advisors의 매개 변수를 최적화 할 때 유용합니다.