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MQL4 및 MQL5 프로그래밍 기고글

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커뮤니티 구성원들이 주로 작성한 수많은 게시된 글에서 트레이딩 전략 프로그래밍을 위한 MQL5 언어를 학습. 기고글은 테스터, 트레이딩 전략, 통합 프로그래밍과 관련된 질문에 대한 답변을 더 빨리 찾을 수 있도록 카테고리로 그룹화되어 있습니다.

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클래스에서 ONNX 모델 래핑하기

클래스에서 ONNX 모델 래핑하기

객체 지향 프로그래밍을 사용하면 읽기 쉽고 수정하기 쉬운 보다 간결한 코드를 작성할 수 있습니다. 여기서는 세개의 ONNX 모델에 대한 예제를 살펴보겠습니다.
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Expert Advisor 개발 기초부터(25부): 시스템 견고성 확보(II)

Expert Advisor 개발 기초부터(25부): 시스템 견고성 확보(II)

이 글에서는 EA의 성능을 향상하기 위한 마지막 단계를 밟아보겠습니다. 그러니 오랫동안 읽을 준비를 하세요. Expert Advisor의 신뢰성을 높이기 위해 우리는 코드에서 모든 것을 제거합니다. 이 코드는 거래 시스템의 일부가 아닌 코드입니다.
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MQL5에서 행렬 및 벡터: 활성화 함수

MQL5에서 행렬 및 벡터: 활성화 함수

여기서는 머신 러닝에서의 활성화 함수에 대해서만 설명하겠습니다. 인공 신경망에서 뉴런 활성화 함수는 입력 신호 또는 입력 신호 세트의 값을 기반으로 출력 신호의 값을 계산합니다. 우리는 이 프로세스의 내부의 작동 방식에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.
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Expert Advisor 개발 기초부터(24부): 시스템 견고성(I)

Expert Advisor 개발 기초부터(24부): 시스템 견고성(I)

이 글에서 우리는 시스템을 더욱 안정적으로 만들고 강력하고 안전하게 사용할 수 있도록 하겠습니다. 이러한 견고성을 달성하는 방법 중 하나는 코드를 가능한 한 많이 재사용하여 다양한 경우에 지속적으로 테스트하는 것입니다. 하지만 이것은 여러 방법 중 하나일 뿐입니다. 또 다른 하나는 OOP를 사용하는 것입니다.
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앨리게이터로 트레이딩 시스템 설계 방법 알아보기

앨리게이터로 트레이딩 시스템 설계 방법 알아보기

이번 글이 가장 인기 있는 보조지표를 기반으로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법에 대한 시리즈의 마지막 기사입니다. 우리는 앨리게이터 지표를 기반으로 트레이딩 시스템을 만드는 방법을 배워볼 것입니다.
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MQL5에서 ONNX 모델을 사용하는 방법

MQL5에서 ONNX 모델을 사용하는 방법

ONNX(Open Neural Network Exchange)는 머신 러닝 모델을 나타내기 위해 구축된 개방형 형식입니다. 이 기사에서는 금융 시계열을 예측하기 위해 CNN-LSTM 모델을 만드는 방법에 대해 살펴보겠습니다. 또한 MQL5 Expert Advisor에서 생성된 ONNX 모델을 사용하는 방법도 보여드리겠습니다.
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모집단 최적화 알고리즘: 물고기 떼 검색(FSS)

모집단 최적화 알고리즘: 물고기 떼 검색(FSS)

물고기 떼 검색(FSS)은 대부분의 물고기(최대 80%)가 친척들로 구성된 집단인 물고기 떼에서 물고기의 행동에서 영감을 얻은 새로운 최적화 알고리즘입니다. 물고기의 떼가 먹이 사냥의 효율성과 포식자로부터 보호하는 데 중요한 역할을 한다는 것은 이미 입증된 사실입니다.
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Expert Adviso 개발 기초부터(22부): 새로운 주문 시스템(V)

Expert Adviso 개발 기초부터(22부): 새로운 주문 시스템(V)

오늘은 새로운 주문 시스템을 계속 개발할 예정입니다. 새로운 시스템을 구현하는 것은 그리 쉬운 일이 아닙니다. 프로세스를 복잡하게 만드는 문제가 종종 발생하기 때문입니다. 이러한 문제가 나타나면 우리는 개발을 멈추고 우리의 개발 방향에 대해 다시 분석해야 합니다.
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MetaTrader VPS 시작하기: 단계별 지침

MetaTrader VPS 시작하기: 단계별 지침

트레이딩 로봇이나 시그널 구독을 사용해 본 사람이라면 누구나 트레이딩 플랫폼에 안정적인 연중무휴 호스팅 서버를 임대해야 한다는 필요성을 알고 있습니다. 저희는 다양한 이유로 메타트레이더 VPS 사용을 권장합니다. MQL5.community 계정을 통해 간단하게 서비스 비용을 결제하고 구독을 관리할 수 있습니다.
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모집단 최적화 알고리즘: 회색 늑대 옵티마이저(GWO)

모집단 최적화 알고리즘: 회색 늑대 옵티마이저(GWO)

이번에는 최신의 최적화 알고리즘 중 하나인 그레이 울프 최적화에 대해 알아봅시다. 테스트 함수에서의 오리지널 행동은 이 알고리즘을 앞서 고려한 알고리즘 중 가장 흥미로운 알고리즘 중 하나로 만듭니다. 이 알고리즘은 신경망 훈련, 많은 변수가 있는 부드러운 함수의 훈련에 사용되는 최고의 알고리즘 중 하나입니다.
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VIDYA으로 트레이딩 시스템 설계하는 방법 알아보기

VIDYA으로 트레이딩 시스템 설계하는 방법 알아보기

가장 인기 있는 보조지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 알아보는 이 시리즈의 새로운 글에 오신 것을 환영합니다. 이번 글에서는 새로운 보조지표 도구에 대해 알아보고 가변 지수 동적 평균(VIDYA)으로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 배워보겠습니다.
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Expert Advisor 개발 기초부터(21부): 새로운 주문 시스템(IV)

Expert Advisor 개발 기초부터(21부): 새로운 주문 시스템(IV)

이제 비록 완성되지는 않았지만 시각적 시스템이 작동하기 시작합니다. 여기서 이제 우리는 주요 변경 사항을 다 적용할 것입니다. 꽤 많은 항목이 있지만 모두 필요한 항목입니다. 아마도 전체 작업이 꽤 흥미로울 것입니다.
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모집단 최적화 알고리즘: 인공 꿀벌 군집(ABC)

모집단 최적화 알고리즘: 인공 꿀벌 군집(ABC)

이 글에서는 인공 꿀벌 군집의 알고리즘을 연구하고 기능적 공간을 연구하는 새로운 원칙을 더해 우리의 지식을 보완할 것입니다. 이 글에서는 고전적인 버전의 알고리즘에 대한 저의 해석을 보여드리겠습니다.
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Expert Advisor 개발 기초부터(19부): 새로운 주문 시스템(II)

Expert Advisor 개발 기초부터(19부): 새로운 주문 시스템(II)

이 글에서는 "무슨 일이 일어나는지를 보여주는" 그래픽 주문 시스템을 개발할 것입니다. 이번에는 처음부터 다시 시작하는 것이 아니라 거래하는 자산의 차트에 더 많은 객체와 이벤트를 추가하여 기존 시스템을 수정할 예정입니다.
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모집단 최적화 알고리즘: 파티클 스웜(PSO)

모집단 최적화 알고리즘: 파티클 스웜(PSO)

이 글에서는 널리 사용되는 파티클 스웜 최적화(PSO) 알고리즘에 대해 살펴보겠습니다. 이전에는 수렴, 수렴 속도, 안정성, 확장성과 같은 최적화 알고리즘의 중요한 특성에 대해 알아보고 테스트 스탠드를 개발했으며 가장 간단한 RNG 알고리즘에 대해 알아보았습니다.
인구 최적화 알고리즘
인구 최적화 알고리즘

인구 최적화 알고리즘

이 글은 최적화 알고리즘(OA) 분류에 관한 소개 글입니다. 이 글에서는 OA를 비교하고 널리 알려진 알고리즘 중에서 가장 보편적인 알고리즘을 알아보는 데 사용할 테스트 스탠드(함수 집합)를 만들려고 합니다.
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표준 편차로 거래 시스템을 설계하는 방법 알아보기

표준 편차로 거래 시스템을 설계하는 방법 알아보기

이 기사는 MetaTrader 5 거래 플랫폼에서 가장 인기 있는 기술 지표를 사용하여 거래 시스템을 설계하는 방법에 대해 알아보는 시리즈의 새로운 기사입니다. 이번 기사에서는 표준 편차 지표로 거래 시스템을 설계하는 방법에 대해 알아봅니다.
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데이터 과학 및 머신 러닝(파트 06): 경사 하강법(Gradient Descent)

데이터 과학 및 머신 러닝(파트 06): 경사 하강법(Gradient Descent)

경사 하강법은 신경망과 여러가지 머신러닝 알고리즘을 훈련하는 데 중요한 역할을 합니다. 경사 하강법은 인상적인 작업을 하면서도 빠르고 지능적인 알고리즘입니다. 많은 데이터 과학자들이 잘못 알고 있기도 한데 경사 하강법이 무엇인지 살펴보겠습니다.
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Williams PR로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법 알아보기

Williams PR로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법 알아보기

이 기사는 MetaTrader 5 MQL5의 가장 인기 있는 기술 지표를 사용하여 거래 시스템을 설계하는 방법을 알아보는 시리즈의 새로운 기사입니다. 이 기사에서는 Williams의 %R 지표로 거래 시스템을 설계하는 방법에 대해 알아봅니다.