Chao Jie Shen / 프로필

저는 전문 프로그래머가 아닙니다. 따라서 거래 시스템 개발 작업을 할 때 "단순한 것에서 복잡한 것으로가는 것"의 원칙이 가장 중요합니다. 나에게 정확히 무엇이 간단합니까? 우선 그것은 시스템을 만드는 과정과 그 작업의 논리를 시각화하는 것입니다. 또한 최소한의 수기 코드입니다. 이 기사에서는 Matlab 패키지를 기반으로 거래 시스템을 만들고 테스트한 다음 MetaTrader 5에 대한 Expert Advisor를 작성하려고 합니다. MetaTrader 5의 과거 데이터는 테스트 프로세스에 사용됩니다.

최적화 프로세스는 여러분의 컴퓨터 리소스의 상당 부분을 필요로 합니다. MQL5 클라우드 네트워크 테스트 에이전트의 리소스까지 필요로 하는 경우도 있죠. 이번 글에서는 제가 이 과정을 용이하게 하기 위해, 또 MT5 전략 테스터르 개선하기 위해 이용하는 몇 가지 간단한 아이디어를 공유해 보겠습니다. 관련 자료 및 포럼 등을 통해 얻은 아이디어입니다.

여러분, 안녕하세요! 엑스퍼트 어드바이저 생성 방식이나 인디케이터 활용법을 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 돕고자 이번 글을 씁니다. 이 글은 초보자를 대상으로 하며 복잡하거나 난해한 예제는 포함하지 않습니다.

본 문서는 매매 시스템의 알고리즘과 요소들을 만드는 원리를 요약하고 체계화합니다. 본 문서는 익스퍼트 알고리즘 디자인을 다룹니다. 예시로서 빠르고 손쉬운 매매 시스템에 쓰일 수 있는 CExpertAdvisor 클래스가 사용될 것입니다.

이 문서는 MetaTrader 5를 통해 시장 예상을 게시할 수 있게 해주는 레디메이드 솔루션을 다룰 것입니다. MetaTrader 명세서를 게시하기 위해 전용 웹 사이트를 사용하는 것에서부터 웹 프로그래밍 경험이 거의 필요 없는 자체 웹 사이트를 구축하는 것, 그리고 마지막으로 많은 독자들이 예측에 참여하고 따를 수 있는 소셜 네트워크 마이크로블로깅 서비스와의 통합에 이르기까지 다양한 아이디어를 다루고 있습니다. 이 문서에서 다룰 솔루션들은 100% 무료이며, 이메일이나 ftp 서비스에 대한 기초적인 지식이 있는 독자라면 누구건 따라할 수 있습니다. 전문 호스팅 및 상업 거래 예측 서비스에 동일한 기술을 사용하는 데도 어렵지 않습니다.

무역 시스템에 대한 규칙을 찾고 Expert Advisor에서 프로그래밍하는 것은 작업의 절반입니다. 어쨋든 거래 결과가 누적되므로 Expert Advisor의 운영을 수정해야 합니다. 이 기사에서는 균형 곡선의 기울기를 측정하는 피드백을 생성하여 Expert Advisor의 성능을 향상시킬 수있는 접근 방식 중 하나를 설명합니다.

거래를 위한 특정 신경 네트워크 프로그램이 비싸고 복잡해 보이거나 반대로 너무 단순한 경우에는 NeuroPro를 사용해 보십시오. 그것은 무료이며 아마추어들을 위한 최적의 기능들을 포함하고 있습니다. 이 문서에서는 MetaTrader 5와 함께 사용하는 방법에 대해 설명합니다.

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 저자가 직접 개발한 유전 알고리즘을 이용한 진화 연산에 대해 이야기합니다. 예제를 이용해 알고리즘의 기능을 설명하고, 실제 적용 가능한 경우를 설명합니다.

본문은 거시 경제 통계에 대한 다중 회귀 분석 적용법을 다룹니다. EURUSD를 이용해 환율 변동에 대한 통계의 영향에 대해서도 평가해 보겠습니다. 해당 평가를 통해 기본적 분석을 자동화하여 초보 투자자들도 이용할 수 있습니다.

시장 주기의 확률 밀도 함수(PDF)는 가우스 파 보다는 사인파의 PDF와 비슷해보는데, 대부분의 인디케이터는 시장 주기 PDF가 가우스파라고 가정합니다. 우리는 이를 "수정"할 수 있는 방법이 필요합니다. 해법은 피셔 변환을 사용하는 것입니다. 피셔 변환은 어떠한 형태의 PDF건 가우스 파 형태로 변환합니다. 이 글은 피셔 변환과 인버스 피셔 변환의 이면에 있는 수학과 이들의 거래 적용에 대해 설명합니다. 인버스 피셔 변환 기반으로 하는 독점 거래 신호 모듈을 제시하고 평가합니다.

이 문서에서는 적용 통계에 사용되는 랜덤 변수의 확률 분포(정규 분포, 로그-정규 분포, 이항 분포, 로그 분포, 지수 분포, 코시 분포, 스튜던트 t 분포, 라플라스 분포, 푸아송 분포, 쌍곡 시컨트 분포, 베타 및 감마 분포)를 다룹니다. 또한 이러한 배포를 처리하기 위한 클래스도 제공됩니다.

이 글에서는 CTFC 보고서 분석에 필요한 도구를 개발해 보겠습니다. 우리가 해결할 문제는 다음과 같습니다. 중간 계산이나 변환을 거치지 않고 CFTC 보고서 내 데이터를 곧바로 활용할 수 있도록 해주는 인디케이터를 개발하는 것이죠. 그 외에도 여러 가지로 활용할 수 있습니다. 데이터 플로팅이라든지, 다른 인디케이터의 데이터로 활용하거나, 자동 분석 스크립트에서도 사용될 수 있고, 액스퍼트 어드바이저 매매 전략에서 사용될 수도 있죠.

대부분의 수학적 모델과 방법은 서로 다른 가정을 기반으로 하기 때문에 시퀀스의 통계적 모수 추정은 매우 중요합니다. 예를 들어 분포 법칙의 정규성이나 분산 값 또는 기타 모수가 있습니다. 따라서 시계열 분석 및 예측 시 주요 통계 모수를 빠르고 명확하게 추정할 수 있는 간단하고 편리한 도구가 필요합니다. 이 문서는 랜덤 시퀀스의 가장 간단한 통계적 모수와 시각적 분석의 여러 메소드에 대해 설명할 것입니다. MQL5에서는 이러한 방법의 구현과 Gnuplot 애플리케이션을 사용한 계산 결과의 시각화 메소드를 제공합니다.

거래 시스템의 효율성과 수익성을 결정할 수 있는 많은 조치가 있습니다. 그러나 트레이더는 항상 모든 시스템을 새로운 충돌 테스트에 적용할 준비가 되어 있습니다. 이 글은 효율성 측정에 기반한 통계가 MetaTrader 5 플랫폼에 어떻게 사용될 수 있는지 알려줍니다. 여기에는 S.V.의 "Statistika dlya traderov"("Statistics for traders") 책에 나와 있는 설명과 모순되지 않는 거래로 통계 해석을 변환하는 클래스가 포함됩니다. 불라쇼프 (Bulashev). 또한 최적화를 위한 사용자 정의 함수의 예도 포함되어 있습니다.

가정용 컴퓨터에 몇 개의 코어가 있습니까? 거래 전략을 최적화하기 위해 몇 대의 컴퓨터를 사용할 수 있습니까? 여기에서는 MQL5 클라우드 네트워크를 사용하여 마우스 클릭으로 전 세계의 컴퓨팅 성능을 받아 계산을 가속화하는 방법을 보여줍니다. "시간은 돈이다"라는 표현은 해가 갈수록 더욱 화제를 불러 일으키며 수십 시간 또는 며칠 동안 중요한 계산을 기다릴 여유가 없습니다.

MetaTrader 5를 사용하면 Expert Advisors와 MQL5 언어를 사용하여 임베디드 전략 테스터 내에서 자동 거래를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이러한 유형의 시뮬레이션을 Expert Advisors 테스트라고 하며 다중 스레드 최적화를 사용하여 동시에 여러 기기에서 구현할 수 있습니다. 철저한 테스트를 제공하려면 사용 가능한 분 기록을 기반으로 하는 틱 생성을 수행해야 합니다. 이 글은 MetaTrader 5 클라이언트 터미널에서 이력 테스트를 위해 틱이 생성되는 알고리즘에 대한 자세한 설명을 제공합니다.

본문은 머신러닝의 새로운 관점에 대해 다룹니다. 딥러닝, 정확히 말하면 심층 신경망에 대한 글이죠. 2세대 신경망도 간략하게 살펴볼 겁니다. 연결 구조, 종류, 학습 메소드 및 규칙, 단점을 다룬 후 3세대 신경망 개발의 역사, 종류, 특성 및 학습 메소드에 대해 알아보겠습니다. 실제 데이터를 이용한 적층 오토인코더를 이용한 심층 신경망 구축 및 학습 실험도 할 겁니다. 인풋 데이터 선택부터 편차 메트릭까지 자세히 다룰 겁니다. 본문의 마지막 부분에서는 MQL4/R 기반 인디케이터가 탑재된 EA를 이용해 심층 신경망을 구현해 보도록 하겠습니다.