시장 가격은 다양한 경제적, 정치적, 심리적 요인에 따라 달라지는 수요와 공급 간의 안정적인 균형에서 형성됩니다. 이러한 요인들의 영향 요인과 성격의 차이로 인해 모든 구성 요소를 직접적으로 고려하기가 어렵습니다. 이 글은 정교한 회귀 모델을 기반으로 시장 가격을 예측하려는 시도를 설명합니다.
이 글에서는 잘 알려진 베르누이 기법을 알아보고 이를 트레이딩과 관련한 데이터 배열을 설명하는 데 어떻게 사용할 수 있는지 보여드리겠습니다. 그런 다음 이 모든 것이 스스로 적응하는 트레이딩 시스템을 만드는 데에 사용될 것입니다. 우리는 또한 베르누이 공식의 특별한 경우인 보다 일반적인 알고리즘을 찾아보고 관련된 응용 프로그램을 찾아볼 것입니다.
현재 모바일 터미널, 푸시 알림, ICQ 작업과 같이 거래 계정을 원격으로 편안하게 모니터링할 수 있는 방법이 많이 있습니다. 그러나 모두 인터넷 연결이 필요합니다. 이 글에서는 모바일 인터넷을 사용할 수 없는 경우에도 통화 및 문자 메시지를 통해 거래 단말기와 계속 연락할 수 있도록 하는 Expert Advisor를 만드는 과정에 대해 설명합니다.
앞서 살펴본 주제에 대해 논리적으로 연속적인 내용을 다루자면 그것은 아마도 트레이딩 작업을 위한 다기능 수학적 모델의 개발일 것입니다. 이 글에서 저는 프랙탈을 설명하는 최초의 수학적 모델의 개발과 관련된 전체의 과정을 처음부터 설명하겠습니다. 이 모델은 중요한 빌딩 블록이 되어야 하며 다 기능적이고 보편적이어야 합니다. 그리고 모델은 우리의 아이디어를 더욱 발전시키기 위한 이론적 기반을 구축할 것입니다.
이 기사에서 우리는 프랙탈에 대해 계속 알아보고 모든 자료를 요약하는 데 집중할 것입니다. 이를 위해 이전의 모든 개발 내용을 간결하게 정리하여 거래에 실제로 적용하기에 편리하고 이해하기 쉬운 형태로 만들 것입니다.
이 문서에서는 중간 서버를 사용하여 HTTP 요청 사용 및 터미널 간 데이터 교환을 통해 인터넷 작업 원칙을 설명합니다. MQL5 환경에서 인터넷 리소스로 작업하기 위한 MqlNet 라이브러리 클래스가 제공됩니다. 서로 다른 브로커의 가격을 모니터링하고, 단말기를 종료하지 않고 다른 거래자와 메시지를 교환하고, 인터넷에서 정보를 검색하며, 이 문서에서 검토하는 몇 가지 예시입니다.