Ironframe SMC Gold MT5 EA

Range-Bound Edition · EA 매뉴얼 · v1.31 아키텍처

검증된 시장 구조로 골드를 거래하고 실행을 자동화하세요

대부분의 개인용 Expert Advisor(EA)는 지표 크로스오버, 이동평균 또는 단순 패턴과 같은 하나의 트리거를 기반으로 거래를 실행합니다. Ironframe SMC Gold MT5 EA는 다른 방식으로 설계되었습니다. 이 EA는 다층 Smart Money Concept(SMC) 프레임워크를 자동 실행 워크플로우로 전환하며, 확인된 가격 행동 구조를 중심으로 선택적 오더플로우 확인, 옵션시장 컨플루언스, 거시경제 레짐 및 시장 심리를 결합하여 평가합니다.

본 EA는 Ironframe SMC Gold MT5 인디케이터와 동일한 핵심 아키텍처를 기반으로 합니다. 단순히 차트에 시그널을 표시하는 데 그치지 않고, 조건을 충족하는 셋업을 평가하고 EA에 구현된 설정에 따라 거래 관리 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

Order Block, Liquidity Sweep, Supply/Demand Zone 및 기관형 시장 구조를 이미 이해하고 있으며, 이러한 조건을 자동화된 시스템을 통해 일관되게 평가하고자 하는 트레이더를 대상으로 설계되었습니다.

중요: 정확한 주문 진입, 손절, 포지션 사이징, 스프레드, 거래 시간 및 거래 관리 입력값은 EA 구현에 따라 달라집니다. 아래 섹션은 문서화된 전략 아키텍처와 실제 EA 입력값에 맞춰야 하는 실행 레이어를 설명합니다.

차별화 요소

• 완전한 SMC 구조 엔진 — 확인된 종가 기준 가격 행동을 바탕으로 Order Block, Liquidity Sweep 및 Supply/Demand Zone을 구축합니다.

• 구조만이 아닌 다층 확인. 구조적 셋업은 실행 전에 Divergence, Exhaustion, Absorption 및 Cluster Confluence와 교차 검증될 수 있습니다.

• 실제 옵션시장 컨플루언스. 지원되는 데이터 소스가 설정된 경우 COMEX Gold 선물옵션의 Open Interest, Max Pain 및 유동성 레벨을 사용할 수 있습니다.

• 거시경제를 고려한 설계. 펀더멘털 입력에는 연준 대차대조표, CPI/PPI, 고용 데이터 및 관련 거시경제 레짐 정보가 포함될 수 있습니다.

• 시장 심리 반영. CFTC Commitment of Traders 포지셔닝 및 Fear & Greed 데이터를 역추세 필터로 사용할 수 있습니다.

• 목적별로 설계된 두 가지 시그널 모드. Conservative Mode는 보다 강한 확인을 위한 점수화 프레임워크를 사용하며, Range-Bound Mode는 횡보 조건에서 구조적 영역과 확인 요소에 집중합니다.

• 자동 실행. 셋업이 EA의 활성 규칙을 충족하면 EA는 실행 및 리스크 관리 설정에 따라 시그널을 자동 거래로 전환할 수 있습니다.

• 구성 가능한 아키텍처. 고급 레이어를 비활성화할 수 있으므로 외부 의존성을 줄인 상태에서 핵심 구조 엔진을 사용할 수 있습니다.

EA의 판단 방식

EA는 단일 인디케이터 시그널이 아니라 다음과 같은 의사결정 파이프라인으로 이해해야 합니다.

Market Structure → Structural Setup → Confirmation → Confluence → Regime Check → Trade Filter → Execution → Trade Management

각 단계는 낮은 품질의 셋업이 실행 레이어에 도달하는 것을 줄이는 것을 목적으로 합니다.

1. .ex5 파일을 터미널의 MQL5\Experts 폴더에 복사합니다. (MT5에서 File → Open Data Folder를 선택하면 해당 폴더에 접근할 수 있습니다.) 소스 코드로 설치하는 경우 MetaEditor에서 .mq5 파일을 컴파일합니다.

2. EA가 Navigator에 즉시 나타나지 않으면 Navigator를 재시작하거나 새로고침합니다.

3. EA를 골드 차트에 적용합니다. 원래 아키텍처는 XAUUSD를 중심으로 설계되었지만, 구현 방식에 따라 핵심 구조 로직은 다른 심볼에서도 작동할 수 있습니다.

4. 자동 거래를 활성화하기 전에 심볼, 시간 프레임, 브로커의 계약 사양 및 거래 조건을 확인합니다.

5. 먼저 EA의 기본 설정으로 시작합니다. 문서화된 빌드의 기본 전략 모드는 Range-Bound Mode입니다.

6. EA가 시장 데이터를 정상적으로 수신하고 필요한 모든 데이터 소스를 사용할 수 있는지 확인한 후 Algo Trading / AutoTrading을 활성화합니다.

7. 최초 실행 시 Experts 및 Journal 탭을 모니터링합니다. 외부 데이터 오류, 실행 오류, 주문 거부, 잘못된 스톱 또는 브로커 제한사항은 무인 운용 전에 해결해야 합니다.

8. 옵션시장 컨플루언스를 사용하려면 지원되는 데이터 경로 중 하나를 설정합니다. 해당 레이어를 비활성화하면 옵션 데이터 없이도 EA를 사용할 수 있습니다.

enum ENUM_SIGNAL_MODE { MODE_CONSERVATIVE, MODE_RANGEBOUND };

Conservative Mode

포인트 기반 점수화 프레임워크를 사용합니다. Order Block, Liquidity Sweep, Divergence, Exhaustion, Absorption, Cluster Confluence 및 Options Confluence가 시그널 점수에 기여할 수 있습니다.

점수가 MinSignalScore 를 충족하고 활성화된 방향성/레짐 필터가 해당 셋업을 허용하는 경우에만 거래를 고려합니다.

Range-Bound Mode

Range-Bound Mode는 본 빌드에서 문서화된 기본 모드입니다.

다음 조건을 요구합니다.

• 하나의 구조 조건: Order Block 또는 활성 Demand/Supply Zone

• 하나의 확인 조건: Divergence, Exhaustion 또는 Absorption

• RangeBoundMinScore 를 통한 최소 점수 충족 (문서화된 기본값: 2)

Range-Bound Mode에서는 레짐 필터가 거래 방향을 차단하지 않습니다. 따라서 펀더멘털이나 시장 심리가 특정 방향의 편향을 형성하더라도 매수와 매도 양방향이 계속 허용됩니다.

EA 버전은 시그널 프레임워크를 실제 실행 프로세스로 변환합니다. 아래 항목의 정확한 구현은 컴파일된 EA에서 제공되는 입력값과 일치해야 합니다.

Entry

EA는 활성 시그널 모드, 구조 규칙, 확인 레이어, 선택적 컨플루언스 레이어, 시간 프레임 필터 및 실행 필터가 모두 충족된 경우에만 포지션을 진입해야 합니다.

Stop Loss

Stop Loss는 EA에 구현된 구조 기반 리스크 모델에 따라 설정되어야 합니다. 원래 인디케이터 로직이 유지되는 경우 Order Block 또는 조건을 충족한 구조적 Zone이 무효화 기준점의 핵심 참조로 사용됩니다.

Take Profit

원래 아키텍처는 Fibonacci Extension 목표값을 표시합니다.

• FibTP1 = 1.618

• FibTP2 = 2.618

• FibTP3 = 4.236

전략 아키텍처는 컨플루언스 레이어에 옵션시장 정보를 제공하기 위한 두 가지 방법을 지원합니다. Options Confluence가 활성화된 경우 두 소스 중 하나만 필요합니다.

Option A — FlashAlpha Live API

1. lab.flashalpha.com 에서 API 키를 발급받습니다.

2. UseLiveAPI = true 로 설정하고 FlashAlpha_API_Key 에 키를 입력합니다.

3. FlashAlpha_Expiration 을 yyyy-MM-dd 형식으로 원하는 만기일에 설정합니다.

4. 특별한 변경 이유가 없다면 FlashAlpha_Symbol 은 문서화된 기본값인 NEM 으로 유지합니다.

Option B — Barchart.com 월간 CSV

이 방식은 주식 프록시가 아닌 실제 COMEX Gold ( GC ) 선물옵션 데이터를 사용합니다.

1. Barchart에서 원하는 계약 월의 Gold Futures Options Chain을 다운로드합니다.

2. Chain을 CSV 형식으로 저장합니다.

3. 문서화된 파서는 각 행에 최소 13개의 쉼표로 구분된 열을 요구합니다.

4. 필수 위치는 다음과 같습니다.

   • Column 1 = Strike

   • Column 9 = Volume

   • Column 10 = Open Interest

   • Column 13 = Option Type ( C 또는 P )

5. CSV를 터미널의 MQL5\Files 디렉터리에 저장합니다.

6. CSV_File_Name 에 정확한 파일명을 입력합니다.

7. UseLiveAPI = false 로 설정합니다.

Options Display / Confluence Settings

원래 프레임워크는 두 개의 정규화된 점수를 사용합니다.

• Fundamental Score: 0 = 골드에 Bearish, 100 = 골드에 Bullish.

• Sentiment Score: 0 = Extreme Fear, 100 = Extreme Greed.

• 중립/기본값: 50

수동 입력

자동으로 가져오는 입력값

활성화된 경우 아키텍처는 다음 데이터를 가져올 수 있습니다.

• FRED의 연준 대차대조표 데이터

• BLS의 CPI, PPI 및 실업률 데이터

• 브로커 Oil Symbol 가격

• CFTC Commitment of Traders 포지셔닝

• JM Bullion Fear & Greed 데이터

Tools → Options → Expert Advisors → Allow WebRequest for listed URL

현재 설정에서 실제로 필요한 도메인만 추가하십시오.

문서화된 아키텍처에서는 다음 URL을 참조합니다.

https://publicreporting.cftc.gov

https://www.jmbullion.com

https://api.stlouisfed.org

https://api.bls.gov

https://lab.flashalpha.com