MetaTrader 4의 매뉴얼 및 알고리즘 트레이딩 관련 기고글

이 문서에서는 코드 오류를 식별하고 해결하는 단계별 프로세스와 Expert Advisor 입력 매개변수를 테스트하고 최적화하는 단계를 설명합니다. MetaTrader 5 클라이언트 터미널의 Strategy Tester를 사용하여 Expert Advisor에 가장 적합한 기호와 입력 매개변수 세트를 찾는 방법을 배우게 됩니다.

거래 시스템의 효율성과 수익성을 결정할 수 있는 많은 조치가 있습니다. 그러나 트레이더는 항상 모든 시스템을 새로운 충돌 테스트에 적용할 준비가 되어 있습니다. 이 글은 효율성 측정에 기반한 통계가 MetaTrader 5 플랫폼에 어떻게 사용될 수 있는지 알려줍니다. 여기에는 S.V.의 "Statistika dlya traderov"("Statistics for traders") 책에 나와 있는 설명과 모순되지 않는 거래로 통계 해석을 변환하는 클래스가 포함됩니다. 불라쇼프 (Bulashev). 또한 최적화를 위한 사용자 정의 함수의 예도 포함되어 있습니다.

모든 트레이더는 주어진 시간에 추세를 정확하게 감지하는 기회를 많이 얻게 됩니다. 아마 이거야 말로 모두가 찾고 있는 성배 (Holy Grail)일 것입니다. 이 글에서는 추세를 감지하는 몇 가지 방법을 고려해보겠습니다. 더 정확하게 말하면 MQL5를 통해 추세를 감지하는 몇 가지 고전적인 방법을 프로그래밍하는 방법입니다.

월요일에 이 기호를 거래할 수 있습니까? 포지션을 열 수 있는 충분한 자금이 있습니까? 손절매가 발동되면 손실이 얼마나 됩니까? 보류 중인 주문 수를 제한하는 방법은 무엇입니까? 거래 작업이 현재 바에서 실행되었습니까 아니면 이전 바에서 실행되었습니까? 거래 로봇이 이러한 종류의 검증을 수행할 수 없다면 모든 거래 전략이 패배할 수 있습니다. 이 문서는 모든 Expert Advisor에서 유용한 검증의 예를 보여줍니다.

터미널을 한번 확인해 보세요. 가격이 어떤 형태로 나타나 있나요? 바, 캔들 그리고 여러 선이 있죠. 가격을 통해서만 이익이 창출되는데 시간과 가격 모두를 추적하고 있네요. 가격만을 이용한 시장 분석을 해보면 어떨까요? 이번 글은 P&F 차트 알고리즘과 스크립트를 다루고 있습니다. 본문에 언급된 가격 패턴에 대한 설명은 다음의 링크를 참조하세요.

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.

이번 글에서는 자동 매매 프로그램의 예를 살펴보겠습니다. 그리고 아무것도 모르는 상태에서 시작해 9개월만에 제 MQL5 활용 능력이 얼마나 늘었는지도 보여 드릴게요. 매매 프로그램은 가격 차트의 아주 작은 공간만을 활용하는 반면 굉장히 유익한 다양한 기능을 가지고 있죠. 거래 정보 패널이 얼마나 한눈에 알아보기 쉬운지도 살펴보겠습니다. 그 밖에도 정말 많은 기능이 있습니다.

지난 글 '닥터 트레이드러브...'에서는 미리 선택된 매매 시스템의 매개 변수를 독자적으로 최적화할 수 있는 엑스퍼트 어드바이저를 만들었습니다. 게다가 한 가지 매매 시스템의 매개 변수를 최적화할뿐만 아니라 여러 매매 시스템 가운데 가장 좋은 시스템을 선택해 주는 엑스퍼트 어드바이저까지 만들기로 했죠. 어떻게 되나 봅시다.

2011년 초에 MQL Wizard의 첫 버전을 릴리즈했습니다. 이 새로운 애플리케이션은 매매 봇을 자동으로 생성할 수 있는 간단하고 편리한 도구를 제공합니다. MetaTrader 5 사용자라면 MQL5 프로그래밍하는 방법을 알지 못해도 커스텀 Expert Advisor를 만들 수 있습니다.

MetaTrader 5 클라이언트 터미널은 Expert Advisor 패러미터 최적화 용도로 여러 선택지를 제공합니다. 전략 테스터에 포함된 최적화 기준 외에도 개발자에게 자신만의 기준을 만들 수 있는 기회가 주어집니다. 이를 통해 Expert Advisor를 테스트하고 최적화할 수 있는 가능성이 무궁무진해집니다. 본 문서에서 이러한 기준을 만드는 실제 방법(복잡하고 단순한 방법 모두)을 설명할 것입니다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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 클래스 라이브러리를 MetaTrader 5 Expert Advisor에 추가하면 MetaTrader 5의 포지션 기반 접근 방식이 아닌, MetaTrader 4와 거의 유사한 주문 중심의 접근 방식으로 작성할 수 있습니다. 이를 위해 MetaTrader 5 클라이언트 터미널의 가상 주문을 추적하는 동시에 재앙 보호를 위한 각 위치에 대한 보호 브로커 스톱을 유지합니다.

인터넷에서 웹서핑을 하다 보면 다양한 추천, 그리고 많은 전략을 쉽게 찾을 수 있습니다. 각 대륙의 시간대 차이를 바탕으로 내부자의 접근 방식을 통해 전략 수립 프로세스에 대해 알아보겠습니다.

이 글에서는 새로운 시장 조사 접근법인 방출형 인디케이터에 대해 알아보겠습니다. 방출은 서로 다른 인디케이터의 교차점을 기반으로 계산됩니다. 각각의 틱 다음에 형형색색의 점이 나타나죠. 이 점들이 모여 성운, 구름, 궤도, 직선, 포물선 등의 형태를 갖는 클러스터를 형성합니다. 클러스터의 모양에 따라 시장 가격의 변화에 영향을 미치는, 눈에는 보이지 않는 원동력을 어느 정도 감지할 수 있죠.

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

대부분의 투자자들이 수익 창출을 목적으로 하지만 투자 과정 자체를 즐기는 투자자들도 있습니다. 하지만 반드시 수동 매매여야만 그 과정이 즐거울 수 있는 건 아니예요. 자동 거래 시스템 개발 또한 꽤 흥미진진하답니다. 트레이딩 로봇 개발은 좋은 추리 소설을 읽는 것 만큼이나 재밌을 수 있어요.

이 문서에는 업데이트된 MQL5 마법사에서 사용할 수있는 새로운 기능에 대한 설명이 포함되어 있습니다. 수정된 신호 아키텍처를 통해 다양한 시장 패턴의 조합을 기반으로 거래 로봇을 만들 수 있습니다. 이 글에 포함된 예제는 Expert Advisor의 대화 형 생성 절차를 설명합니다.

거래 전략의 개발은 주로 시장 진입과 퇴출을 위한 패턴을 찾는 것뿐만 아니라 포지션을 유지하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 만약 일부 패턴을 자동 트레이딩을 위한 공식으로 만들 수 있다면, 투자자는 자동 투자 모드에서 오픈 포지션을 보장하기 위해서 안전한 수준의 모기지 자금뿐만 아니라 포지션의 양, 마진의 크기를 계산해야하는 문제에 직면하게 됩니다. 이 글에서 우리는 그러한 계산을 할 수 있는 간단한 예시를 보이기 위해 MQL5 언어를 사용할 것입니다.