기고글, 라이브러리 코멘트 - 페이지 38

새로운 기고글 MQL5 Coobook: 일반적인 차트 이벤트 처리 가 게재되었습니다: 이 문서에서는 일반적인 차트 이벤트를 고려하고 처리 예를 포함합니다. 우리는 차트 수정 이벤트에 대해서 뿐 아니라 마우스 이벤트, 키 입력, 그래픽 개체 생성/수정/제거, 차트 및 그래픽 개체에 대한 마우스 클릭, 마우스로 그래픽 개체 이동, 텍스트 필드의 텍스트 편집 완료에 중점을 둘 것입니다. 고려되는 각 이벤트 유형에 대해 MQL5 프로그램 샘플이 제공됩니다. 이 유형의 이벤트는 CHART_EVENT_MOUSE_MOVE 속성이 차트에 지정된

새로운 기고글 MQL5 프로그래밍 기본: 시간 가 게재되었습니다: 이 글은 시간 작업을 위한 표준 MQL5 기능과 Expert Advisors 및 지표를 생성할 때 필요한 시간 작업을 위한 프로그래밍 기술 및 실질적으로 유용한 기능에 중점을 둡니다. 시간 측정의 일반 이론에 특히 주의를 기울입니다. 이 글은 주로 초보 MQL5 프로그래머가 관심을 가져야 합니다. 잠시 주제에서 벗어나 천문학으로 넘어가 보겠습니다. 지구가 태양 주위를 공전하는 동시에 자전축을 중심으로 자전한다는 것은 알려진 사실입니다. 지구의 자전축은 태양 주위의

새로운 기고글 모집단 최적화 알고리즘: 파티클 스웜(PSO) 가 게재되었습니다: 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. 그림 2에 설명 된 시리즈의 첫 번째 기사에서와 동일한 구조를 사용하여 알고리즘을 구성할 것이기 때문에 (앞으로도 계속이 작업을 수행 할 것입니다) 알고리즘을 테스트 스탠드에 연결하는 것이

새로운 기고글 인구 최적화 알고리즘 가 게재되었습니다: 이 글은 최적화 알고리즘(OA) 분류에 관한 소개 글입니다. 이 글에서는 OA를 비교하고 널리 알려진 알고리즘 중에서 가장 보편적인 알고리즘을 알아보는 데 사용할 테스트 스탠드(함수 집합)를 만들려고 합니다. 분류 AO 트레이딩 시스템을 최적화할 때 가장 흥미로운 것은 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 최적화되는 함수의 공식에 대한 지식이 필요하지 않습니다. 글로벌 최적에 대한 수렴은 입증되지 않았지만 대부분의 경우 상당히 좋은 솔루션을 제공하며 이는 여러

새로운 기고글 차이킨 오실레이터로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법 알아보기 가 게재되었습니다: 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. 이번 주제에서는 살펴본 모든 전략에 대한 트레이딩 시스템을 만드는 데 도움이 되는 각 단계별 청사진을 설계할 것이며 이 단계는 목표를 달성하기 위해 아이디어를 정리하는 것이므로 매우 중요합니다. 그럼 이제 그 작업을 시작하겠습니다

새로운 기고글 매매 전략 다목적 엑스퍼트 어드바이저 가 게재되었습니다: 이 글은 대기 주문을 활용하는 전략 및 해당 전략 개발에 사용되는 Metalanguage, 그리고 그 Metalanguage를 기반으로 작동하는 다목적 엑스퍼트 어드바이저에 대한 설명입니다. 이 밖에 또 다른 분석이 필요한 경우도 있습니다. 현재 거래 상황 분석 라는 건데요. 거래 포지션 형태에 대한 분석과 대기 주문이 있는 경우 모든 대기 주문에 대한 분석을 포함합니다. 이런 분석을 통해 포지션 및 주문 관련 결정을 내리는 것이죠. 예를 들어 포지션

새로운 기고글 Expert Advisor 개발 기초부터 (파트 8): 개념적 도약 가 게재되었습니다: 새로운 기능을 구현하는 가장 쉬운 방법은 무엇일까요? 이 글에서 우리는 한 걸음 뒤로 물러난 다음 두 걸음 앞으로 나아갈 것입니다. 시스템은 현재 잘 작동하고 있으며 매우 안정적입니다. 하지만 이제 아래와 같이 EA를 재구성 할 것입니다. C_TemplateChart와 C_SubWindow의 위치가 변경되고 추가 클래스도 있다는 것을 알 수 있었을 겁니다. 이렇게 구조를 바꾼 목적은 무엇일까요? 플로팅 창을 구현한 방식이 자산

새로운 기고글 MQL5 마법사: 위험 및 자금 관리 모듈을 만드는 방법 가 게재되었습니다: MQL5 Wizard의 거래 전략 생성기는 거래 아이디어 테스트를 크게 단순화합니다. 이 문서에서는 맞춤형 위험 및 자금 관리 모듈을 개발하고 MQL5 마법사에서 활성화하는 방법을 설명합니다. 예를 들어 우리는 거래량의 크기가 이전 거래의 결과에 따라 결정되는 자금 관리 알고리즘을 고려했습니다. MQL5 마법사용으로 생성된 클래스의 설명 구조 및 형식도 이 글에서 설명합니다. MQL5 마법사 로 생성된 Expert Advisor는 4개의 기본

새로운 기고글 표준 편차로 거래 시스템을 설계하는 방법 알아보기 가 게재되었습니다: 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. 전략 1: 단순 표준 편차 - 변동성: 이 전략에 따르면 우리는 두 값을 확인하고 지속적으로 비교하는 거래 시스템이 필요합니다. 이 두 값은 이전 5개 값의 현재 표준 편차 및 표준 편차 평균입니다. 그 후

새로운 기고글 자신만의 추적 손절매 만드는 법 가 게재되었습니다: 트레이더의 기본 원칙 - 이익을 늘리고 손실을 줄이십시오! 이 글에서는 포지션 이익을 증가시킨 후 보수적인 중지 수준(손절매 수준)을 이동하는 이 규칙을 따를 수 있는 기본 기술 중 하나를 다뤄보도록 하겠습니다. 즉 - 추적 손절매 수준. SAR 및 NRTR 표시기에서 추적 손절매를 위한 클래스를 만드는 단계별 절차를 찾을 수 있습니다. 모든 사람은 이 추적 손절매를 expert에 삽입하거나 독립적으로 계정의 포지션을 ​​제어하는 ​​데 사용할 수 있습니다. 작성자

새로운 기고글 Expert Advisor 개발 기초부터(17부): 웹에서 데이터 액세스하기(III) 가 게재되었습니다: 이 문서에서는 웹에서 데이터를 가져와 Expert Advisor에서 사용하는 방법에 대해 계속 살펴봅니다. 이번에는 대체 시스템 개발에 대해 알아볼 것입니다. 강조 표시된 줄도 중요합니다. 서비스가 더 이상 실행되고 있지 않음을 알려주는 알림이 표시됩니다. 따라서 이 시스템을 실행하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다: 작성자: Daniel Jose

새로운 기고글 관리되지 않는 내보내기를 사용하여 MQL5에 C# 코드 노출 가 게재되었습니다: 이 글에서는 MQL5 코드와 관리되는 C# 코드 간의 다양한 상호 작용 방법을 제시했습니다. 또한 C#에 대해 MQL5 구조를 마샬링하는 방법과 MQL5 스크립트에서 내보낸 DLL 함수를 호출하는 방법에 대한 몇 가지 예를 제공했습니다. 제공된 예제가 관리 코드에서 DLL을 작성하는 향후 연구의 기초가 될 수 있다고 생각합니다. 이 글은 또한 MetaTrader가 C#에서 이미 구현된 많은 라이브러리를 사용할 수 있는 기회를 제공합니다

새로운 기고글 누적/분배(Accumulation/Distribution (AD))에 기반한 거래 시스템을 설계하는 방법 가 게재되었습니다: 이 글은 가장 인기 있는 기술 지표를 기반으로 거래 시스템을 설계하는 방법에 대한 시리즈의 새로운 글입니다. 이 글에서는 누적/분배 지표라는 새로운 기술 지표에 대해 배우고 간단한 AD 거래 전략을 기반으로 하여 MQL5 거래 시스템을 설계하는 방법에 대해 알아봅니다. 이제 거래 시스템을 만들기 위한 단계를 구성할 때입니다. 이 부분에서는 거래 시스템을 원활하게 구축하는 데 도움이 되도록 각

새로운 기고글 트레이딩 Expert Advisor를 처음부터 개발하기(16부): 웹에서 데이터 액세스하기(II) 가 게재되었습니다: 웹에서 Expert Advisor에 데이터를 입력하는 방법은 그리 당연하지 않습니다. MetaTrader 5가 제공하는 모든 가능성을 이해하지 않고는 그렇게 쉬운 일이 아닙니다. 이를 이해하려면 다음 동영상을 시청하면서 모든 세부 사항에 주의를 기울이세요. 모든 것이 잘 작동합니다. 예상대로입니다. 왜냐하면 이러한 종류의 솔루션은 클라이언트-서버 프로그램을 개발할 때 프로그래밍에서 널리 사용되기

새로운 기고글 거래 내역을 기반으로 한 거래 플레이어 가 게재되었습니다: 트레이딩 플레이어. 설명이 필요없는 딱 네 단어. 버튼이 있는 작은 상자에 대한 생각이 떠오릅니다. 버튼 하나 누르기 - 재생, 레버 이동 - 재생 속도가 변경됩니다. 실제로는 꽤 비슷합니다. 이 글에서는 거의 실시간으로 트레이딩 히스토리를 재생하는 제 발전을 보여주고 싶습니다. 이 글에서는 지표 작업 및 차트 관리, OOP의 일부 뉘앙스를 다룹니다. 플레이어를 사용하는 기능이 있습니다. 두 개체가 같은 필드에 있으면 버튼이 작동을 멈춥니다. 그렇기 때문에

새로운 기고글 리퀴드 차트 가 게재되었습니다: 매 시간별 2분과 5분을 기준으로 열리는 바가 있는 시간당 차트를 보고 싶진 않으신가요? 1분마다 바가 열리는 시간이 바뀌는 차트는 어떤 모양으로 나타날까요? 이런 차트를 이용하면 거래에 도움이 될까요? 아래에서 그 답을 알아보겠습니다. H4 타임프레임 또는 그 상위 타임프레임을 갖는 차트가 브로커마다 다르게 나타나더군요. 각 브로커가 위치한 시간대가 다르기 때문이었습니다. 시간대의 차이가 얼마 나지 않아도 동일한 차트 내 일부가 아주 다르게 나타나는 경우도 있었습니다. 한 차트에서는

새로운 기고글 CCI 지표. 업그레이드 및 새로운 기능 가 게재되었습니다: 이 기사에서는 CCI 지표를 업그레이드 하는 가능성에 대해 알아봅니다. 또한 저는 지표의 수정을 제시할 것입니다. 그러나 그 차이가 상당히 눈에 띄는 영역도 있습니다. 지표 비교를 위한 간단한 Expert Advisor 시각적 비교는 주관적이며 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니다. 결론을 내리기 위해서는 더 신뢰할 수 있는 근거가 필요합니다. 모든 지표 버전을 평가하기 위해 간단한 Expert Advisor를 작성해 보겠습니다. 포지션에 진입하고 청산하는 데

새로운 기고글 MQL5 프로그래밍 기본: 문자열 가 게재되었습니다: 이 글에서는 MQL5에서 문자열로 할 수 있는 모든 것을 다룹니다. 초보자 MQL5 프로그래머가 주로 관심을 가져야 하는 반면 숙련된 개발자는 지식을 요약하고 체계화할 수 있는 좋은 기회를 가질 수 있습니다. 사람에게 문자열이 무엇인지는 매우 분명합니다. 문자로 구성된 텍스트입니다. 컴퓨터는 인간에 비해 구조가 다소 단순하며 숫자만 취급합니다. 컴퓨터는 이미지, 문자열 및 기타 모든 것을 숫자로 봅니다. 문자열은 한 문자가 한 숫자에 해당하거나 오히려 코드, 다른

새로운 기고글 데이터 과학 및 머신 러닝(파트 06): 경사 하강법(Gradient Descent) 가 게재되었습니다: 경사 하강법은 신경망과 여러가지 머신러닝 알고리즘을 훈련하는 데 중요한 역할을 합니다. 경사 하강법은 인상적인 작업을 하면서도 빠르고 지능적인 알고리즘입니다. 많은 데이터 과학자들이 잘못 알고 있기도 한데 경사 하강법이 무엇인지 살펴보겠습니다. 기본적으로 경사 하강법은 함수의 최소값을 찾는 데 사용되는 최적화 알고리즘입니다: 경사 하강법은 데이터 세트에 대해 가장 적합한 모델의 매개변수를 찾는 데 도움이 되므로

새로운 기고글 MQL5 Cookbook: 파일에 거래 내역 쓰기 및 Excel의 각 기호에 대한 대차 대조표 생성 가 게재되었습니다: 다양한 포럼에서 커뮤니케이션할 때 Microsoft Excel 차트의 스크린샷으로 표시되는 테스트 결과의 예를 자주 사용했습니다. 그러한 차트를 만드는 방법을 설명하라는 요청을 여러 번 받았습니다. 마지막으로, 이제 이 글에서 모든 것을 설명할 시간이 있습니다. 생성된 파일을 Excel에서 열면 각 데이터 유형이 별도의 열에 있음을 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터 보기가 훨씬 더

새로운 기고글 Renko 차트 표시 가 게재되었습니다: 이 글에서는 Renko 차트 작성의 예와 MQL5에서 지표로 구현하는 방법을 설명합니다. 이 지표를 수정하면 기존 차트와 구별됩니다. 지표 창과 메인 차트 모두에서 구성할 수 있습니다. 또한 지그재그 표시기가 있습니다. 차트 구현의 몇 가지 예를 찾을 수 있습니다. Renko라는 이름은 벽돌을 뜻하는 일본어 "renga"에서 파생되었습니다. Renko 차트는 가격 변동에 따라 생성이 결정되는 일련의 벽돌로 구성됩니다. 가격이 상승하면 상승 벽돌이 차트에 배치되고 가격이 하락하면

새로운 기고글 계산을 위해 OpenCL을 설치하고 사용하는 방법 가 게재되었습니다: MQL5가 OpenCL에 대한 기본 지원을 제공하기 시작한 지 1년이 넘었습니다. 그러나 Expert Advisors, 지표 또는 스크립트에서 병렬 컴퓨팅 사용의 진정한 가치를 본 사용자는 많지 않습니다. 이 문서는 MetaTrader 5 거래 터미널에서 이 기술을 사용할 수 있도록 컴퓨터에 OpenCL을 설치하고 설정하는 데 도움이 됩니다. OpenCL이란 무엇입니까? OpenCL은 2008년 Khronos Group 컨소시엄에서 개발한 병렬

새로운 기고글 Williams PR로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법 알아보기 가 게재되었습니다: 이 기사는 MetaTrader 5 MQL5의 가장 인기 있는 기술 지표를 사용하여 거래 시스템을 설계하는 방법을 알아보는 시리즈의 새로운 기사입니다. 이 기사에서는 Williams의 %R 지표로 거래 시스템을 설계하는 방법에 대해 알아봅니다. 여기에서는 언급된 모든 전략을 수행하는 거래 시스템을 만들기 위한 단계별 청사진을 설계합니다. 이 단계는 조직화된 단계를 통해 수행해야 할 작업을 이해하는 데 도움이 되므로 거래 시스템을 생성하는

새로운 기고글 MFI로 거래 시스템을 설계하는 방법 알아보기 가 게재되었습니다: 가장 인기 있는 기술 지표를 기반으로 거래 시스템을 설계하는 방법에 대한 시리즈 중 이번 기사에서는 새로운 기술 지표인 MFI(Money Flow Index)를 사용할 것입니다. 우리는 MFI에 대해 자세히 알아보고 MetaTrader 5에서 실행할 수 있도록 MQL5로 간단한 거래 시스템을 개발할 것입니다. 이 부분에서는 각 전략과 관련한 청사진을 설계합니다. 전략 1: MFI - OB 및 OS: 이 전략을 기반으로 매 틱에서 MFI 값을 확인하고 이

새로운 기고글 Expert Advisor 개발 기초부터 (파트 14): 가격에 볼륨 추가 (II) 가 게재되었습니다: 오늘 우리는 EA에 더 많은 리소스를 추가할 것입니다. 이 흥미로운 기사는 정보를 표시하는 새로운 아이디어와 방법을 제공합니다. 동시에 프로젝트의 사소한 결함을 수정하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 아래 비디오에서 이러한 추적이 실제로 어떻게 작동하는지, 화면의 볼륨을 어떻게 조정하는지를 확인할 수 있습니다. 지표는 많은 도움이 되며 올바르게 사용하는 방법을 배우면 큰 도움이 됩니다. Times & Trade와

새로운 기고글 Expert Advisor 개발 기초부터 (파트 13): Time and Trade (II) 가 게재되었습니다: 오늘은 시장 분석을 위한 Times & Trade 시스템의 두 번째 부분입니다. 이전 기사 "Times & Trade (I)"에서 우리는 시장에서 실행된 거래에 대해 가능한 가장 빠른 해석을 가능하게 하는 지표를 가질 수 있는 차트 구성 시스템에 대해 알아보았습니다. 이 지표는 매우 강력하고 유익하기 때문에 이 지표의 값과 자산이 보여주는 실제 데이터 사이의 작은 비교를 보여주는 비디오를 만들기로 했습니다

MQL5 마법사 - 모닝 이브닝 스타스 + CCI에 기반한 매매 신호 : CCI에 기반한 "모닝 스타/이브닝 스타" 캔들 스틱 패턴 매매 신호를 살펴봅니다. 이 전략에 기반한 Expert Advisor 코드는 MQL5 마법사를 사용하여 자동으로 생성될 수 있습니다. 작성자: MetaQuotes

MQL5 마법사 - 해머/교수형 + MFI에 기반한 매매 신호 : Market Facilitation Index (MFI)에 기반한 "해머/교수형" 캔들스틱 패턴 매매 신호를 살펴봅니다. 이 전략에 기반한 Expert Advisor 코드는 MQL5 마법사를 사용하여 자동으로 생성될 수 있습니다. 작성자: MetaQuotes

새로운 기고글 데이터 과학 및 머신 러닝(파트 05): 의사 결정 트리 가 게재되었습니다: 의사 결정 트리는 인간이 데이터를 분류하기 위해 생각하는 방식을 모방합니다. 트리를 구축하고 트리를 사용하여 데이터를 분류하고 예측하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 의사 결정 트리 알고리즘의 주요 목표는 불순물이 있는 데이터를 순수한 것으로 분리하거나 노드에 가깝게 분리하는 것입니다. 의사 결정 트리는 노드를 두 개 이상의 하위 노드로 분할하는 것을 결정하기 위해 여러개의 알고리즘을 사용합니다. 하위 노드를 생성하면 결과 하위 노드의 동질성이

새로운 기고글 데이터 과학 및 머신 러닝(파트 04): 현재 주식 시장 붕괴 예측 가 게재되었습니다: 이 기사에서는 로지스틱 모델을 사용하여 미국 경제의 펀더멘털을 기반으로 주식 시장 폭락을 예측하려고 합니다. NETFLIX와 APPLE은 우리가 집중해서 볼 주식입니다. 이전의 2019년과 2020년의 시장 폭락을 통해 우리 모델이 현재의 암울한 상황에서 어떻게 작동하는지를 알아 봅시다. 이제 아래에 링크된 전체 코드를 볼 수 있습니다. 이제 전략 테스터에서 모델을 테스트할 시간입니다. APPLE 테스트 결과 그래프 작성자