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Breakout은 구조적인 강세장에서 알고리즘 기반의 돌파 모멘텀을 포착하도록 설계된 깔끔하고 자동화된 MetaTrader 5 전문가 자문가(EA)입니다. 이 전략은 정밀한 바(bar) 돌파 설정, 노이즈를 최소화하기 위해 새로운 바의 시가에서 엄격하게 실행되는 기능, 그리고 시장 변동성과 관계없이 모든 설정에서 고정된 통화 금액을 위험에 노출하도록 보장하는 고급 동적 로트 크기 조정 모듈을 특징으로 합니다.
이 EA는 나스닥(NAS100) 과 같이 방향성이 뚜렷한 지수 및 금융상품에 특별히 맞춤 설계되었으며, 이러한 시장에서는 자산 가치 상승이 체계적인 구조적 매수 전략을 통해 수익을 창출하는 경향이 있습니다.
전략 개요
핵심 논리는 즉각적이고 발생 확률이 높은 구조적 확장 국면을 포착하는 데 중점을 두고 있습니다:
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신호: EA는 가장 최근에 완료된 봉(봉 1)을 분석합니다. 해당 봉의 종가가 이전 봉(봉 2)의 고가보다 확실히 높을 경우, 강세 돌파 신호가 발생합니다.
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실행: 이EA는 엄격히 새로운 봉이 열릴 때(OnTick 구조) 실행되어, 실행 지연 및 봉 내 노이즈로부터 사용자를 보호합니다.
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손절매(SL): 돌파 캔들(바 1)의 최저가에 동적으로 설정됩니다.
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익절(TP): 사용자 지정 위험 대비수익 비율을 기반으로 수학적으로 계산됩니다.
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방향성: 매수 전용. 구조적인 거시적 강세 추세 기간 동안 수익을 확보하도록 특별히 설계되었습니다.
성과 및 백테스팅 참고 사항
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테스트 대상 종목: 나스닥(NAS100)
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시간대: H4
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백테스트 기간: 3.5년 (순수익이 양수인 것으로 나타남)
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백테스트 방법: M1 OHLC(시가, 고가, 저가, 종가) 바를 사용하여 수행.
⚠️ 사용자 주의사항: 이 전략은 M1 OHLC 테스트를 통해 견고한 구조적 수익률을 보여주었습니다. 그러나 아직 “실제 틱 데이터를 기반으로 한 매 틱(Every Tick)” 시뮬레이션은 수행되지 않았습니다. 실제 거래를 시작하기 전에, 사용자는 본인의 브로커별 스프레드 및 계약 사양에 맞춰 직접 실제 틱 시뮬레이션과 최적화를 수행할 것을 강력히 권장합니다.

고급 리스크 관리 및 동적 로트 크기 조정
고정된 랏 크기를 사용하는 기본 EA와 달리, Breakout은 계좌 자산을 지능적으로 활용합니다.
사용자는 감수할 수 있는 정확한 통화 금액(예: $20 또는 $50)을 입력합니다. EA는 현재 시장의 SYMBOL_TRADE_TICK_VALUE 및 SYMBOL_TRADE_TICK_SIZE를 추출하여 틱 단위로 스톱 로스까지의 정확한 거리를 계산합니다. 그런 다음 이 데이터를 계산된 포지션 거래량으로 정규화하여 브로커 규칙(SYMBOL_VOLUME_STEP)에 원활하게 조정합니다. 설정에 필요한 랏 크기가 브로커의 최소 허용치보다 작을 경우, 해당 거래는 안전하게 건너뜁니다.
입력 매개변수 및 최적화 가이드
이 EA는 MT5 전략 테스터에 최적화된 매우 유연한 입력 매개변수를 제공합니다:
| 매개변수 | 기본값 | 설명 | 최적화 잠재력 |
| InpRiskAmount | 20.0 | 거래당 위험에 노출될 고정 통화 금액(예: $20). | 계좌 규모에 따라 조정하십시오. |
| InpMinSLPoints | 5000 | 포인트 단위로 허용되는 최소 손절 거리. | 높음. 미미하고 모멘텀이 낮은 브레이크아웃이나 미세한 노이즈를 걸러냅니다. |
| InpRewardToRiskRatio | 1.0 | 목표 수익 배율 (예: 1.5는 TP가 SL 거리의 1.5배임을 의미). | 높음. 선택한 자산에서 기대 수익이 최대가 되는 최적의 지점을 찾습니다. |
| InpMagicNumber | 654321 | EA 포지션에 대한 고유 추적 식별자입니다. | 하나의 계좌에서 여러 EA를 실행하는 경우 변경하십시오. |
최적화 방법:
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대상 지수에 대해 빠른(유전 알고리즘) 최적화를 실행하십시오.
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InpMinSLPoints 값을 조정하여 허위 돌파를 유발하는 작은 구조적 캔들을 걸러냅니다.
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H4 시간대의 수학적 우위를 찾기 위해 InpRewardToRiskRatio를 0.5에서 2.5 사이로 최적화하십시오.
MetaQuotes Ltd에서 영어로 번역함.
원본 코드: https://www.mql5.com/en/code/73638
EA KCI Embeded Sniper
The KCI Embedded Sniper is an algorithmic trading solution designed for high-precision reversal entries. Unlike conventional Expert Advisors that rely on external indicator dependencies (which often suffer from thread desynchronization and latency), this EA features a fully embedded Kinetic Compression Index (KCI) engine. By transplanting the entire mathematical framework of the KCI—calculating Velocity Quotients, Kinetic Displacement, Energy Dispersion, and Phase Velocity—directly into the EA’s core logic, we have eliminated "asynchronous lag." The result is a lightning-fast sniper engine that validates market exhaustion (Singularity) and momentum extremes (Williams %R) with micro-second precision, operating solely on completed bars to ensure zero-repaint performance.
KCI Standard: A Pure Kinematic Computing Engine for Market Singularity Detection
The Kinetic Compression Index (KCI) is a custom oscillator designed to detect market exhaustion and localized compression events. By calculating its kinematic metrics internally rather than relying on external standard indicator handles, the KCI reduces overhead and simplifies buffer management for Expert Advisor (EA) integration. This article details the mathematical foundation, system architecture, buffer mapping, and practical integration guides for developers looking to implement this tool in MetaTrader 5.
Quantum XAUUSD Silver Trader
금(XAUUSD) 및 은(XAGUSD)용 다중 지표 EA: RSI, ADX 및 MA 신호, 적응형 ATR 트레일링 스톱 및 내장형 자본 보호 기능.
Execution Cost Sensitivity Analyzer
A pure-MQL5 script that measures how robust a strategy's edge is to execution costs. It reads a Date,Profit,Volume CSV of closing deals and models each deal's cost as a fixed part plus a per-lot part. It prints the breakeven cost per deal, the cushion (the multiple of an assumed realistic cost at which the net profit reaches zero), the net profit and profit factor re-priced at the assumed cost, the share of winners the cost turns into losers, and a composite A+ to F cost-robustness score with recommendations. If no file is present it generates a reproducible sample and analyzes it, so the output is visible on the first run. No external libraries, no Python, no AI.