스탈린 : 스탈린 지표는 "신호" 유형에 속하며, 즉 트레이더에게 시장에 대한 정확한 진입 지점을 제공합니다. Author: Nikolay Kositsin
XRSX : 선택 가능한 평균화 알고리즘과 동적으로 가변적인 과매도/과매수 수준을 갖춘 상대 강도 지수입니다. Author: Nikolay Kositsin
ASCtrend : 이 지표는 거래를 위한 신호를 제공합니다. Author: Nikolay Kositsin
샤프 트렌드 주기 : 샤프 트렌드 사이클 표시기는 사이클을 사용하여 MASD 라인에 의한 확률 메커니즘을 사용하는 작업 원리에 의한 주기적 오실레이터입니다. 결과적으로이 지표의 개발자는 스크립트의보다 안정적이고 신뢰할 수있는 결과를 얻을 수있었습니다. Author: Nikolay Kositsin
3LineBreak : 상승 추세의 막대를 파란색으로, 하락 추세의 막대를 빨간색으로 표시하는 인디케이터입니다. Author: Nikolay Kositsin
SHI 채널 true(NB 채널) : SHI_Channel_true 표시기는 자동 모드에서 차트에 동적 바리쉬폴츠 이동 채널을 표시합니다. Author: Nikolay Kositsin
새로운 기고글 파이썬으로 트레이딩 로봇 개발하기(3부): 모델 기반 트레이딩 알고리즘 구현하기 가 게재되었습니다: 파이썬과 MQL5로 트레이딩 로봇을 개발하는 방법에 대한 시리즈 기사를 계속 이어갑니다. 이 글에서 우리는 파이썬으로 트레이딩 알고리즘을 만들어 볼 것입니다. 모델을 기반으로 트레이딩 알고리즘을 구현하기 위해 우리는 다음과 같은 접근 방식을 사용할 것입니다. 기본 알고리즘은 미리 설정된 손절매로 거래를 시작하고 모델에서 생성한 레이블과 일치하는 수익을 취하는 것입니다. 모델이 자산 가격의 상승을 예측하면 손절매와 이익
Profit labels for closed trades (deals) : 전략 테스터에도 표시되는 거래(체결된 거래)에 수익 레이블 만들기 Author: Conor Mcnamara
Trend_CF : 현재 추세의 강도와 방향을 보여주는 간단하고 명확한 지표입니다. Author: Nikolay Kositsin
JFatlAcceleration : 현재 추세의 가속도를 측정하는 데는 JFatlAcceleration 지표가 사용됩니다. Author: Nikolay Kositsin
하이켄 아시 스무딩 : 표준 하이켄 아시지만 가격 시계열의 평균값으로 계산됩니다. Author: Nikolay Kositsin
새로운 기고글 Expert Advisor 최적화 시 커스텀 조건 만들기 가 게재되었습니다: 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. 밸런스 곡선 기준 외에 우리가 개발한
Trade Assistant MT5 : 트레이딩 도우미 메타트레이더 보조지표 - 세 가지 표준 지표를 기반으로 하는 다중 차트주기 보조지표입니다: 스토캐스틱 오실레이터, RSI(상대강도지수), CCI(원자재 채널 지수). M1, M5, M15, M30, H1, H4, D1, W1, MN1 차트주기에 대한 현재 추세 방향을 표시합니다. 이러한 지표를 따라가면 모든 중요한 주기에 걸쳐 추세를 명확하게 파악할 수 있습니다. 이 지표를 어느 차트주기에 적용하든 상관없습니다. 이 인디케이터는 MT4 및 MT5용으로 다운로드할 수 있습니다
Buffers for each hour (binary) and an hour buffer from 0-23 - for data collection purposes : 데이터 수집을 위한 프로토타입. 하루 중 한 시간 동안의 데이터 창(데이터 수집 목적)을 위한 더미 버퍼와 하루 중 한 시간 동안의 추가 버퍼입니다. 하루 중 시간을 코멘트합니다. Author: samuk1000
X2MA : 두 개의 평균이 있는 범용 이동 평균과 수십 가지 가능한 변형 중에서 각 평균을 선택할 수 있습니다. Author: Nikolay Kositsin
AT_CF : V.Kravchuk의 AT&CF 방식의 기초가 되는 네 가지 디지털 필터를 하나의 별도 창에서 확인할 수 있습니다. Author: Nikolay Kositsin
차이킨 오실레이터 : 평균화 알고리즘을 선택할 수 있는 차이킨 오실레이터. Author: Nikolay Kositsin
평균 알고리즘을 선택할 수 있는 차이킨 변동성 인디케이터 : 차이킨 변동성 지표는 최소값과 최대값 사이의 범위 폭에 따라 변동성을 결정합니다. 이 인기 지표의 변형에서는 10가지 가능한 변형 중에서 평균 알고리즘을 선택할 수 있습니다. Author: Nikolay Kositsin
새로운 기고글 프랙탈로 트레이딩 시스템 설계하는 방법 알아보기 가 게재되었습니다: 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. 1. 프랙탈의 고점과 저점 이 전략을 기반으로 우리는 fracUpvalue 및 fracDownValue를 지속적으로 확인하여 Fractals 지표의 고점들과 저점들을 차트에 주석으로 반환하는
ICT_conceptsEA by Emil : ICT 실버 불릿과 2022 모델을 기반으로 후행 스톱 및 부분적으로 거래를 수행하며 OTE에 따라 진입을 유지하며 위험을 최소화합니다. 실버 불릿, 특히 뉴욕 세션의 짧은 시간대에 작동하며 거래가 발견되지 않으면 2022 모델과 피보나치 OTE가 거래를 얻기 위해 뛰어 들어갑니다. 그러나 진입은 이러한 모델이 존재하는지 확인한 후에만 가능하므로 최소한의 손실과 높은 승률을 위해 거래가 줄어 듭니다. 이러한 전략에 대해 자세히 알아보려면 이너서클 트레이더 유튜브 채널을 방문하세요
새로운 기고글 Python과 MQL5로 로봇 개발하기(2부): 모델 선택, 생성 및 훈련, Python 사용자 지정 테스터 가 게재되었습니다: 파이썬과 MQL5로 트레이딩 로봇을 개발하는 방법에 대한 시리즈 기사를 계속 이어갑니다. 오늘 우리는 모델 선택 및 훈련, 테스트, 교차 검증, 그리드 검색 구현, 모델 앙상블 문제를 해결해 보겠습니다. 이전 기사 에서 우리는 머신 러닝에 대해 조금이나마 알아보고 데이터 증강을 수행하고 미래 모델을 위한 피처들을 개발하고 그 중 가장 좋은 것을 선택했습니다. 이제 다음 단계로 넘어가서 우리의
켈트너 레벨 세트 : 범용 스무딩을 기반으로 하는 켈트너 레벨 세트입니다. Author: Nikolay Kositsin
다중 확률 : 관련 금융 자산의 공명을 기반으로 한 다중 통화 기술 분석을 위한 지표입니다. Author: Nikolay Kositsin
현재 막대의 머레이 레벨 : 금융 시장을 예측하는 데 효과적인 도구는 현재 막대에 대한 머레이 수학 레벨입니다. Author: Nikolay Kositsin
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