MQL4 및 MQL5 프로그래밍 기고글

차트에서 좀 더 완전한 주문 시스템을 살펴보겠습니다. 이 글에서는 주문 시스템을 수정하거나 오히려 더 직관적으로 만드는 방법을 보여드리겠습니다.

오늘은 주문 시스템을 한 단계 더 발전시켜 보겠습니다. 하지만 그 전에 우리는 몇 가지 문제를 해결해야 합니다. 우리가 어떻게 하고 싶은지, 거래일 동안 우리가 어떤 일을 할 것인지와 관련된 몇 가지 질문이 있습니다.

이 글은 가장 인기 있는 보조지표를 기반으로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법에 대한 시리즈의 새로운 글입니다. 우리는 프랙탈 지표인 새로운 지표에 대해 배우고 이를 기반으로 MetaTrader 5 터미널에서 실행될 거래 시스템을 설계하는 방법을 알아볼 것입니다.

다양한 조건에서 살아남는 잡초의 놀라운 능력은 강력한 최적화 알고리즘을 만들기 위한 아이디어가 되었습니다. IWO는 앞서 검토한 알고리즘 중 가장 우수한 알고리즘 중 하나입니다.

객체 지향 프로그래밍을 사용하면 읽기 쉽고 수정하기 쉬운 보다 간결한 코드를 작성할 수 있습니다. 여기서는 세개의 ONNX 모델에 대한 예제를 살펴보겠습니다.

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.

회귀는 레이블이 지정되지 않은 예제에서 실제의 값을 예측하는 작업입니다. 회귀 메트릭은 회귀 모델 예측의 정확도를 평가하는 데 사용됩니다.

ONNX(Open Neural Network eXchange)는 신경망을 위해 만들어진 개방형 형식입니다. 이 글에서는 하나의 Expert Advisor에서 두 개의 ONNX 모델을 동시에 사용하는 방법을 소개하겠습니다.

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.

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.

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.

이 기사는 인기 있는 기술 지표를 기반으로 거래 시스템을 설계하는 방법과 관련한 시리즈의 새로운 글입니다. 우리는 엑셀러레이터 오실레이터 지표라는 새로운 지표에 대해 알아보고 이를 활용하여 거래 시스템을 설계하는 방법을 알아볼 것입니다.

이 기사에서는 부드러운 함수에서 좋은 수렴을 보이는 박쥐 알고리즘(BA)에 대해 알아볼 것입니다.

이 글에서는 반딧불이 알고리즘(FA) 최적화 방법에 대해 살펴보겠습니다. 수정을 통해 알고리즘은 주변부의 존재에서평점 테이블의 실제 리더가 되었습니다.

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.

이제 주문 시스템을 더욱 유연하게 만들어 볼 것입니다. 여기서는 포지션 스톱 레벨을 훨씬 더 빠르게 변경할 수 있도록 코드를 더 유연하게 변경하는 방법을 알아보겠습니다.

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.

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.

이번 글에서는 트레이딩에 유용하게 사용될 수 있는 새로운 기술 도구에 대해 알아보겠습니다. 그것은 어썸 오실레이터(AO) 지표입니다. 이 지표로 거래 시스템을 설계하는 방법에 대해 알아볼 것입니다.

가장 인기 있는 기술 지표를 기반으로 거래 시스템을 설계하는 방법에 대한 시리즈의 새로운 기사입니다. 이 글에서는 상대 활력 지수(Relative Vigor Index) 지표를 사용하여 이를 수행하는 방법을 알아봅니다.

다음은 가장 인기 있는 보조 지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법에 대한 시리즈의 새 글입니다. 이 글에서는 디마커 지표로 트레이딩 시스템을 만드는 방법을 소개합니다.

다음으로 살펴볼 알고리즘은 레비 비행을 사용한 뻐꾸기 검색 최적화입니다. 이는 최신의 최적화 알고리즘 중 하나이며 인기 있는 새로운 알고즘 중 하나입니다.

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.

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.

이번 글은 가장 인기 있는 보조지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 알아보는 시리즈의 새로운 글입니다. 이번에는 불스 파워 보조지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법에 대해 알아봅니다.

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.

새로운 주문 시스템을 계속 만들어 보겠습니다. 이러한 시스템을 만들려면 MetaTrader 5 플랫폼이 실제로 어떻게 작동하고 어떤 자원을 제공하는지 이해해야 할 뿐만 아니라 MQL5를 잘 다룰 수 있어야 합니다.

이번에는 개미 군집 최적화 알고리즘을 분석해 보겠습니다. 이 알고리즘은 매우 흥미롭고 복잡합니다. 이 글에서는 새로운 유형의 ACO를 만들기 위한 시도를 할 것입니다.

이번 글은 가장 인기 있는 보조지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 알아보는 시리즈의 새로운 글입니다. 이번에는 베어스 파워 보조지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 알아봅니다.

가장 인기 있는 보조지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 소개하는 시리즈의 새로운 글에 오신 것을 환영합니다. 이 글에서는 새로운 기술 지표와 포스 인덱스 지표를 사용하여 트레이딩 시스템을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.

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.

이것이 새로운 주문 시스템의 첫 번째 부분입니다. 기사를 통해 EA를 문서화하기 시작한 이후 우리는 차트 주문 시스템 모델을 그대로 유지하면서 다양한 변경 및 개선을 추가했습니다.

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.

가장 인기 있는 보조지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 소개하는 시리즈의 새로운 글에 오신 것을 환영합니다. 이 새로운 기사를 통해 우리는 차이킨 오실레이터 지표로 거래 시스템을 설계하는 방법을 배웁니다.

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.

이 문서에서는 웹에서 데이터를 가져와 Expert Advisor에서 사용하는 방법에 대해 계속 살펴봅니다. 이번에는 대체 시스템 개발에 대해 알아볼 것입니다.

웹에서 Expert Advisor에 데이터를 입력하는 방법은 그리 당연하지 않습니다. MetaTrader 5가 제공하는 모든 가능성을 이해하지 않고는 그렇게 쉬운 일이 아닙니다.