기고글, 라이브러리 코멘트 - 페이지 34

새로운 기고글 MQL5를 사용하여 캔들 스틱 패턴을 감지하는 방법 가 게재되었습니다: 이 기사는 MQL5로 가격의 캔들 스틱 패턴을 자동으로 감지하는 방법을 알아보는 새로운 글입니다. 피어싱 라인과 다크 클라우드 커버 패턴: 피어싱 라인 패턴: 이 캔들은 강세 캔들이며 첫 번째 캔들이 약세 캔들이고 그 다음 약세 캔들보다 시가가 낮은 강세 캔들이 상승하여 첫 번째 약세 캔들의 중간점 위에서 종가를 형성하기 때문에 두 개의 캔들로 구성됩니다. 다음 그림은 이를 설명하는 그래프입니다: 이는 매도세의 통제 이후 매수세가 더 강해져 시장을

새로운 기고글 스토캐스틱으로 거래 시스템 설계 하는 방법 알아보기 가 게재되었습니다: 이 기사에서는 기존의 학습 시리즈를 계속합니다. 이번에는 가장 인기 있고 유용한 지표 중 하나인 스토캐스틱 오실레이터 지표를 사용하여 거래 시스템을 설계해 볼 것입니다. 여러분들이 기존에 가지고 있던 기본적인 지식에 새로운 지식을 쌓는 기회가 되기를 바랍니다. 전략 1: 상승세 전략 %K, %D < 50 --> %K > %D = 매수 신호 먼저 프로그램이 (%K, %D)를 확인하고 50 레벨 미만인지 또는 초과인지 결정해야 합니다. 그런 다음 50

새로운 기고글 피보나치 트레이딩 시스템 설계하는 방법 알아보기 가 게재되었습니다: 이번 글에서는 가장 인기 있는 보조지표를 기반으로 트레이딩 시스템을 만드는 시리즈를 이어가겠습니다. 우리에게는 피보나치라는 새로운 기술 도구가 있으며 이 기술 지표를 기반으로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 배워보겠습니다. 이 섹션에서는 피보나치 되돌림 도구에 대해 알아보고 차트에서 이 도구를 사용하는 방법을 알아보겠습니다. 피보는 차트에서 지지 또는 저항 영역을 찾는 데 사용할 수 있는 기술적 도구로 우리는 이러한 영역에서 가격의 변동을 기대할 수

ColorCandlesDaily : ColorCandlesDaily 지표는 주별 일봉 캔들 색을 다르게 나타내 줍니다. 작성자: MetaQuotes

새로운 기고글 데이터 과학 및 기계 학습(파트 01): 선형 회귀 가 게재되었습니다: 이제 우리는 트레이더로서 우리의 시스템과 우리 자신이 숫자가 나타내는 것에 따라 결정을 내리도록 훈련해야 할 때입니다. 우리의 눈과 우리의 직감이 우리에게 확신을 주는 것이 아닙니다. 세상은 그렇게 흘러 가는 것이니 파도의 방향에 맞서 봅시다. 단순 선형 회귀에는 하나의 종속 변수와 하나의 독립 변수가 있습니다. 여기에서 우리는 예를 들어 단순 이동 평균의 변화에 따라 주가가 어떻게 변하는지와 같은 두 변수 간의 관계를 이해해보고자 합니다. 복잡한

새로운 기고글 MQL5 Coobook: MQL5에서 다중 기호 변동성 지표 개발 가 게재되었습니다: 이 글에서는 다중 기호 변동성 지표의 개발을 고려해볼 것입니다. 다중 기호 지표의 개발은 이 글에서 명확히 하는 데 도움이 되는 초보 MQL5 개발자에게 몇 가지 어려움을 줄 수 있습니다. 다중 기호 지표 개발 과정에서 발생하는 주요 문제는 현재 기호에 대한 다른 기호 데이터의 동기화, 일부 지표 데이터의 부족 및 주어진 시간 프레임의 '참' 바에 대한 시작 식별과 관련이 있습니다. 이 모든 문제는 글에서 면밀히 고려해보겠습니다

새로운 기고글 알고리즘에 기반한 트레이딩 시스템을 설계하는 이유와 방법 가 게재되었습니다: 이 글에서는 MQL5와 관련한 몇가지 기본적인 사항에 대해 살펴본 후 간단한 알고리즘 거래 시스템의 설계를 통해 초보자가 알고리즘 거래 시스템(Expert Advisor)을 설계할 때 필요한 MQL의 기본적인 것들을 보여줄 것입니다. 우리 모두가 알다시피 거래를 하는 동안 우리의 훈련을 방해하는 가장 일반적인 것은 감정이며 감정은 부정적인 방식으로 거래의 결정에 영향을 미치므로 이러한 감정을 우리는 피해야 합니다. 인간의 간섭 없이 미리

새로운 기고글 모집단 최적화 알고리즘: 박테리아 먹이 채집 최적화(BFO) 가 게재되었습니다: 대장균 박테리아 먹이 채집 전략은 과학자들이 BFO 최적화 알고리즘을 개발하는 데 영감을 주었습니다. 이 알고리즘에는 최적화에 대한 독창적인 아이디어와 유망한 접근 방식이며 앞으로 더 연구해 볼 만한 가치가 있습니다. 박테리아 먹이 채집 최적화(BFO) 알고리즘은 매우 복잡하거나 불가능한 수치 함수 최대화/최소화 문제에 대한근사 솔루션을 찾는 데 사용할 수 있는 흥미로운 최적화 기법입니다. 이 알고리즘은 분산 최적화 및 제어를 위한 글로벌

새로운 기고글 MQL5 마법사 및 Hlaiman EA 생성기를 사용하여 신경망 EA 생성 가 게재되었습니다: 이 글에서는 MQL5 Wizard 및 Hlaiman EA Generator를 사용하여 신경망 EA를 자동으로 생성하는 방법을 설명합니다. 이론적인 정보 전체를 배우고 코드를 작성하지 않고도 신경망 작업을 쉽게 시작할 수 있는 방법을 보여줍니다. 거의 모든 거래자는 신경망의 존재에 대해 알고 있습니다. 그러나 그들 대부분은 블랙박스로 남아 있으며, 신경망이 패턴을 인식하고 솔루션에 대한 연관 검색을 생성하고 학습하며 시장

새로운 기고글 예제로 패턴 살펴보기(1부): 멀티 탑 가 게재되었습니다: 이번 글은 알고리즘 트레이딩 프레임워크의 반전 패턴과 관련된 시리즈의 첫 번째 글입니다. 더블 탑과 더블 바텀 패턴에서 유래한 가장 흥미로운 패턴 계열부터 살펴보겠습니다. 이 기사의 주제와 관련하여 더블 탑에서 시작하는 패턴의 트리로 다이어그램을 그려 보겠습니다. 이는 이 개념의 가능성이 얼마나 광범위한지 이해하는 데 도움이 될 것입니다: 저는 여러 패턴의 개념이 거의 동일한 아이디어에 기반한다는 가정 하에 이들을 결합하기로 결정했습니다. 이 아이디어의 시작은

새로운 기고글 트레이딩에서의 수학: 샤프 및 소르티노 비율 가 게재되었습니다: 투자에 따른 수익은 투자자와 초보 트레이더가 거래의 효율성을 분석하기 위해 사용하는 가장 확실한 지표입니다. 전문적인 트레이더는 샤프 및 소르티노 비율과 같은 전략을 분석하기 위해 보다 안정적인 도구를 사용합니다. 다이어그램은 연간 샤프 비율의 값이 매월 변경됨을 명확하게 보여줍니다. 이는 이번 달 EURUSD가 어떻게 변했는지에 따라 다릅니다. 반면 모든 기간의 월별 연간 샤프 비율은 거의 변하지 않습니다. 따라서 연간 샤프 비율은 모든 기간에서 계산할

새로운 기고글 내가 어째서 걱정을 멈추고 자가학습형 Expert Advisor를 만들었는가 가 게재되었습니다: 1년 조금 더 전에 joo는 자신의 글 "Genetic Algorithms - It's Easy!"에서 MQL5에서 유전 알고리즘을 구현할 도구를 주었습니다. 그 도구를 활용하여 우리는 한계 조건에 맞춰 자신의 패러미터를 스스로 유전적으로 수정하는 Expert Advisor를 만들어 볼 것입니다... 그러기에 앞서 먼저 Expert Advisor란 무얼 하는 존재인가 정의할 필요가 있습니다. 먼저, 말할 것도 없이 선택한

새로운 기고글 스왑(1부): 잠금 및 합성 포지션 가 게재되었습니다: 이 기사에서 저는 스왑 거래 방법의 고전적인 개념을 확장하고자 합니다. 저는 이 개념이 특별한 관심을 기울일 가치가 있고 연구에 절대적으로 권장된다는 결론에 도달했습니다. 이제 그 이유를 설명하겠습니다. 스왑의 개념과 이론에 대해서는 설명하지 않겠습니다. 저는 스왑의 실제 적용에만 관심이 있습니다. 가장 중요한 질문은 스왑을 통해 수익을 창출할 수 있는지 여부입니다. 트레이더의 관점에서 스왑은 이익 또는 손실입니다. 게다가 많은 트레이더들은 장중 거래를 고수하기

새로운 기고글 Expert Advisor 개발 기초부터(31부): 미래를 향해(IV) 가 게재되었습니다: 이제 EA에서 별도의 부분을 계속 제거합니다. 이 글은 이 시리즈의 마지막 글입니다. 마지막으로 제거해야 할 것은 사운드 시스템입니다. 이 시리즈를 읽지 않은 분이라면 다소 혼란스러울 수 있습니다. 이 모든 작업이 끝나면 아래 그림과 같이 플랫폼의 정보의 흐름이 완성됩니다: 보시다시피 누가 신호를 제공하든 우리는 항상 동일한 목적지를 갖게 됩니다. 작성자: Daniel Jose

새로운 기고글 Expert Advisor 개발 기초부터(30부): 차트 트레이드(Chart Trade)를 지표로 사용하시나요? 가 게재되었습니다: 오늘 우리는 차트 트레이드(Chart Trade)를 다시 사용하겠습니다. 그러나 이번에는 차트 트레이드가 차트에 표시되거나 표시되지 않을 수도 있는 차트상의 지표가 될 것입니다. 이제 지표를 컴파일하면 아래 동영상에 표시된 결과를 얻을 수 있습니다: EA가 아직 완전한 기능을 갖추지는 못했지만 차트 트레이드(Chart Trade)가 EA와 동일한 기능을 갖거나 이전과 현재

새로운 기고글 Expert Advisor 개발 기초부터(29부): 대화형 플랫폼 가 게재되었습니다: 이 글에서는 MetaTrader 5 플랫폼이 말을 하도록 하는 방법에 대해 알아보겠습니다. EA를 더 재미있게 만들면 어떨까요? 금융 시장 트레이딩은 너무 지루하고 단조로운 경우가 많지만 우리는 덜 지루하게 만들 수 있습니다. 이 프로젝트는 중독 증세가 있는 사람들에게는 위험할 수 있다는 점에 유의하세요. 하지만 일반적인 경우에는 지루함을 덜 느끼게 해줄 것입니다. 이 스크립트를 실행하면 툴바에 사용할 위치를 나타내는 정보가

MQL5 Programming for Traders - 책의 소스 코드. 파트 4 : 이 책의 네 번째 파트에서는 기본 제공 함수(MQL5 API)를 마스터하는 데 중점을 둘 것입니다. 그리고 이후 점차 전문화된 하위 시스템을 살펴볼 것입니다. 모든 MQL5 프로그램은 다양한 기술과 기능을 활용할 수 있게 합니다. 따라서 여러분은 대부분의 프로그램에서 활용할 수 있는 가장 간단하고 유용한 기능부터 시작하는 것이 좋습니다. 작성자: MetaQuotes

새로운 기고글 MACD을 기반으로 한 거래 시스템을 설계하는 방법 배우기 가 게재되었습니다: 이 기사에서는 이 시리즈에서 새로운 도구를 배웁니다: 가장 인기 있는 기술 지표 중 하나인 MACD(Moving Average Convergence Divergence)를 기반으로 하는 거래 시스템을 설계하는 방법을 배웁니다. 전략 1: MACD 시장 종류 감지기. 이 전략에 따르면 우리는 매 틱마다 MACD 메인 라인의 값을 확인하고 0 레벨과 비교한 값을 기반으로 시장의 종류를 출력하도록 컴퓨터에 지시해야 합니다. MACD 메인 라인이

새로운 기고글 채널 그리기 - 내부 및 외부 보기 가 게재되었습니다: 채널이 시장 분석과 이동 평균 이후 거래 결정을 위한 가장 인기있는 도구라고 말하면 과장이 아닐 것 같습니다. 채널과 그 구성 요소를 사용하는 대량의 거래 전략에 깊이 들어 가지 않고 수학적 기반과 지표의 실제 구현에 대해 논의 할 것입니다. 채널을 그리기 위해 우리는 극값이 필요합니다. 수학 공식에 들어가지 않고 그래픽으로 보여 봅시다. 아래의 그림 1에는 빨간색 가격 수준으로 표시된 세 개의 로컬 극한값이 있습니다. 직사각형 점은 두 개의 최대 값과 하나의

새로운 기고글 빌 윌리엄스의 MFI로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법 알아보기 가 게재되었습니다: 이번 글은 인기 있는 보조지표를 기반으로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 알아보는 시리즈의 새로운 글입니다. 이번에는 빌 윌리엄스의 시장 촉진 지수(BW MFI)를 다뤄보겠습니다. 전략 1: BW MFI - 이동 상태 이 전략에 따르면 우리는 매 틱마다 네 가지 값을 비교하고 각각의 위치를 결정함으로써 지표의 특성에 따라 결정되는 지표 바의 색상을 기반으로 BW MFI 지표의 움직임에 대한 신호를 얻을 수 있는 거래 시스템을

MQL5 마법사 - 가격이 이동 평균과 교차할 때를 기준으로 한 트레이딩 신호 : 가격이 이동 평균과 교차할 때를 기준으로 한 트레이딩 신호(MQL5 스탠다드 라이브러리의 CSignalMA) 이 전략에 기반한 Expert Advisor 코드는 MQL5 마법사를 사용하여 자동으로 생성될 수 있습니다. 작성자: MetaQuotes

새로운 기고글 게이토 오실레이터로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법 알아보기 가 게재되었습니다: 인기 보조지표를 기반으로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 알아보는 시리즈의 새로운 글, 게이터 오실레이터 보조지표와 간단한 전략을 통해 트레이딩 시스템을 만드는 방법 게이터 오실레이터 청사진 이 부분에서 우리는 살펴본 모든 전략에 대한 단계별 청사진을 작성하여 트레이딩 시스템을 효과적이고 쉽게 만들 수 있도록 해 보겠습니다. 이 단계는 중요한 단계를 잊어버리고 작업을 반복하는 것을 피할 수 있게 해주기 때문에 이 단계를 거치는 것이

새로운 기고글 MQL5에서 라인을 다루는 방법 가 게재되었습니다: 이 글에서는 추세선, 지지선, 저항선과 같은 가장 중요한 선을 MQL5로 다루는 방법을 알아보세요. 우리는 추세선 유형에 따라 주문하는 방식으로 추세선을 트레이딩에 사용할 수 있습니다. 상승 추세선이 있는 경우 우리는 가격이 하락하여 이 추세선을 위에서 테스트한 후 반등하여 상승할 것으로 예상하고 이 추세선을 중심으로 매수 주문을 넣을 수 있습니다. 반대로 하락 추세선이 있다면 가격이 상승하여 이 추세선을 테스트하고 하락할 수 있으며 이 하락 추세선을 중심으로 우리는

새로운 기고글 MQL5: 나만의 인디케이터를 만들기 가 게재되었습니다: 인디케이터란 무엇인가? 이는 우리가 간편하게 스크린에 표시하고싶은 계산값들의 집합을 일컫는 것 입니다. 값의 집합은 프로그램에서는 어레이로 표현되어있습니다. 따라서, 인디케이터의 생성이란 몇몇 어레이 (가격 어레이) 와 다른 어레이 (인디케이터 값) 를 다루는 알고리즘을 짜는 것을 말하는 것입니다.. 실제강도지수 인덱스의 생성을 설명하는 것으로, 저자는 MQL5에서 인디케이터를 쓰는 법에 대해서 안내합니다. 두 가지 버전의 인디케이터를 시작하고 차트를 처음부터

새로운 기고글 Named Pipes를 사용하여 MetaTrader 5 터미널 간 통신을 위한 DLL없는 솔루션 가 게재되었습니다: 이 글에서는 명명된 파이프를 사용하여 MetaTrader 5 클라이언트 터미널 간의 프로세스 간 통신을 구현하는 방법을 설명합니다. 명명된 파이프를 사용하기 위해 CNamedPipes 클래스가 개발되었습니다. 사용을 테스트하고 연결 처리량을 측정하기 위해 눈금 인디케이터, 서버 및 클라이언트 스크립트가 제공됩니다. 실시간 따옴표에는 명명된 파이프를 사용하면 충분합니다. 아래 스크린 샷에는 세 개의 눈금

새로운 기고글 일목균형 지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법 알아보기 가 게재되었습니다: 다음은 가장 인기 있는 지표인 거래 시스템을 설계하는 방법에 대한 시리즈의 새로운 기사입니다. 일목균형 지표에 대해 자세히 설명하고 이 지표로 거래 시스템을 설계하는 방법에 대해 설명합니다. 이제 우리는 각 전략에 대한 청사진을 만들 것입니다. 이 단계는 우리가 무엇을 이해하는 데 도움이 될 단계별 청사진을 설계하는 데 도움이 될 것이기 때문에 거래 시스템을 만드는 단계에서 가장 중요하다고 할 수 있습니다 전략 1: 일목균형 트렌드 식별자

새로운 기고글 Scikit-Learn 라이브러리의 분류 모델 및 ONNX로 내보내기 가 게재되었습니다: 이 글에서는 피셔의 붓꽃 데이터 세트의 분류 작업을 해결하기 위해서 Scikit-Learn 라이브러리에서 사용할 수 있는 모든 분류 모델을 적용하는 방법을 살펴봅니다. 우리는 이러한 모델을 ONNX 형식으로 변환하고 그 결과 모델을 MQL5 프로그램에서 활용하려고 합니다. 또한 전체 붓꽃 데이터 세트에서 원래 모델의 정확도를 ONNX 버전과 비교합니다. 보도 자료 "ONNX 런타임은 이제 오픈 소스입니다" 에 따르면 ONNX

새로운 기고글 하나의 지표를 다른 지표에 적용하기 가 게재되었습니다: OnCalculate() 함수 호출의 간단한 형식을 사용하는 지시자를 작성할 때, 가격 데이터뿐만 아니라 다른 지시자의 데이터로도 지시자를 계산할 수 있다는 사실을 놓칠 수 있습니다 (내장형이든 맞춤형이든 상관없이). 다른 지표의 데이터에 대한 올바른 적용을 위해 지표를 개선하고 싶습니까? 이 글에서는 그러한 수정에 필요한 모든 단계를 검토할 것입니다. 작성자: MetaQuotes

새로운 기고글 데이터 과학 및 기계 학습(파트 02): 로지스틱 회귀 가 게재되었습니다: 데이터 분류는 알고리즘 트레이더와 프로그래머에게 중요합니다. 이 기사에서 우리는 예 또는 아니오, 상방 또는 하방, 매수 또는 매도를 식별하는 데 도움이 될 수 있는 분류 로지스틱 알고리즘 중 하나에 초점을 맞출 것입니다. 선형 모델은 로지스틱 함수(sigmoid/p) =1/1+ e ^t로 전달됩니다. 여기서 t 는 0과 1 사이의 값인 선형 모델 결과입니다. 이것은 클래스에 속하는 데이터 포인트의 확률을 나타냅니다. 선형 모델의 y를 종속으로

새로운 기고글 MQL4 및 MQL5 개발 프레임워크 내 OpenAI의 ChatGPT 기능 가 게재되었습니다: 이 글에서는 Expert Advisors, 지표 및 스크립트를 개발하는 데 드는 시간과 노동 강도를 줄이는 측면에서 OpenAI의 ChatGPT를 살펴보고 그 기능에 대해 알아보겠습니다. 이제부터 ChatGPT를 MQL4 및 MQL5에서 프로그래밍에 올바르게 사용하는 방법을 보여 드리겠습니다. 저는 사람들이 이런 종류의 기술에 대해 배우게 되면 대략 세 가지 하위 그룹으로 나뉘기 시작한다고 생각합니다: "이제 우리는 슈퍼