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Close Profit Positions - MetaTrader 5용 스크립트

Volodymyr Bobal
Volodymyr Bobal

Volodymyr Bobal

4.7 (14)
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🏆 프리미엄 EA:
⭐ Aurora Golden Goddess: https://www.mql5.com/en/market/product/180719
10 제품 1 시그널 2 코드 4 topics 13 comments
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이 코드의 개발 배경: 이 스크립트는 포지션을 즉시 정리해야 하는 수동 트레이더와 알고리즘 운용자를 위해 설계되었습니다. 표준 MetaTrader 5 인터페이스에서는 각 포지션을 개별적으로 청산해야 하므로, 변동성이 높은 상황에서는 상당한 슬리피지가 발생할 수 있습니다. 이 스크립트는 모든 미결제 포지션을 순차적으로 처리하여, 선택한 모드에 따라 순식간에 청산함으로써 이 과정을 자동화합니다.

지표 해석 방법: 이 스크립트는 사용자 친화적인 드롭다운 메뉴(열거형)를 통해 작동하며, 차트 위로 드래그하는 즉시 실행됩니다. 또한 전문가 로그 터미널에 성공적으로 청산된 포지션의 정확한 수를 표시하여 명확한 피드백을 제공합니다.

외부 변수(입력값) 설명:

  • CloseMode: 청산 시 적용할 필터링 논리를 결정합니다.

    • CLOSE_PROFIT — 현재 순이익(스왑 및 수수료 포함) 상태인 포지션만 청산합니다.

    • CLOSE_LOSS — 현재 손실 상태(순이익이 마이너스인) 포지션만 청산합니다.

    • CLOSE_ALL — 모든 미결제 포지션을 청산하여 계좌를 완전히 정리합니다.

  • TargetMagic: 매직 넘버로 필터링합니다.

    • 0으로 설정된 경우, 스크립트는 모든 수동 거래와 모든 전문가 자문(EA)의 거래에 영향을 미칩니다.

    • 특정 숫자(예: 12345)로 설정하면, 해당 EA로 개설된 포지션만 청산합니다.

권장 사용법:

  • 심볼: 범용 (모든 통화 쌍, 금 또는 암호화폐에서 작동).

  • 시간대: 모든 시간대 (스크립트는 즉시 실행되며 차트 기간에 영향을 받지 않습니다).


MetaQuotes Ltd에서 영어로 번역함.
원본 코드: https://www.mql5.com/en/code/73093

Gold FVG 파인더 Gold FVG 파인더

이 지표는 차트상에서 불균형 구간(Fair Value Gap)을 찾아내고, 가격이 해당 구간으로 되돌아올 때 화살표로 신호를 보냅니다. 금(Gold), 외환(Forex) 및 M5에서 H4까지의 시간대에서 거래되는 모든 유동성 높은 상품에 적합합니다.

Fixed-Width Fractional Differencing (FFD) Fixed-Width Fractional Differencing (FFD)

López de Prado의 『Advances in Financial Machine Learning』(제5장)에 소개된 고정 폭 분수 차분법(FFD)을 MQL5로 구현한 것입니다. 최대 역사적 기억을 유지하면서 비정상적인 가격 시계열을 정상적인 시계열로 변환하며, 출력은 Python afml 라이브러리와 교차 검증 시 1e-12 이내의 오차를 보입니다.

Institutional Harmonic Volumetric Gravity Center Institutional Harmonic Volumetric Gravity Center

가중 조화 평균(Weighted Harmonic Mean) 수학적 원리를 활용하여 산술적 이상치를 제거하고, 기관 투자자의 실제 유동성 중심을 파악하는 정량적 거래량 밀도 분석 엔진.

TransactionCostCollector — 브로커 비용 프로파일링 스크립트 TransactionCostCollector — 브로커 비용 프로파일링 스크립트

트리플 배리어 라벨링 파이프라인은 종종 임의의 상수(0.5–1.0%)나 기존의 스프레드 가정을 min_ret 임계값으로 사용합니다. 실제 왕복 거래 비용보다 낮게 설정된 임계값은 파이프라인이 비용에 의한 잡음을 거래 가능한 신호로 오인하게 만듭니다. 이렇게 라벨링된 데이터셋은 에지를 체계적으로 과대평가하게 되며, 해당 라벨을 기반으로 훈련된 모델은 진정한 시장 구조가 아닌 라벨링 방식에서 비롯된 인공적 현상에 과적합하게 됩니다. TransactionCostCollector.mq5는 이 문제의 데이터 수집 단계를 해결하는 독립형 스크립트입니다.