|
3 년도
경험
|
14
제품
|
37
데모 버전
|
|
2
작업
|
0
거래 신호
|
0
구독자
|
머신 러닝을 기반으로 트레이딩 로봇을 개발하기: 자세한 가이드. 이 시리즈의 첫 번째 글에서는 데이터와 기능을 수집하고 준비하는 방법을 다룹니다. 이 프로젝트는 파이썬 프로그래밍 언어와 라이브러리, MetaTrader 5 플랫폼을 사용하여 구현됩니다.
마켓 메이커는 어떻게 움직이는 걸까요? 이 주제를 살펴보며 기본적인 마켓 메이킹 알고리즘을 만들어 봅시다.
우리는 정량적 분석이란 무엇인지 그리고 주요 거래 주체들은 이를 어떻게 활용하고 있는지에 대해 분석해 볼 것입니다. 우리는 MQL5 언어로 정량적 분석 알고리즘 중 하나를 만들 것입니다.
이 글에서는 Python으로 랜덤 포레스트 모델을 만들고 모델을 학습시킨 다음 데이터 전처리를 통해 ONNX 파이프라인으로 저장하는 방법을 살펴봅니다. 그 후 우리는 MetaTrader 5 터미널에서 이 모델을 사용할 것입니다.
Here is a quantitative analysis indicator for any market. Its essence is simple - it calculates the magnitude of the waves of price movement from top to bottom, and gives the median value of the magnitude of the non-recoil trend. If the current value of the movement has exceeded this threshold by more than 10% (110% of the indicator indicator), you can enter a trade against the trend and work with a large margin of action based on ATR. Transactions are obtained with a high risk-reward ratio and