Jian Dong Tang / 프로필

이 문서는 프로젝트에서 SQL을 사용하는 데 관심이 있는 개발자를 대상으로 합니다. SQLite의 기능과 장점을 설명합니다. 이 문서에서는 SQLite 기능에 대한 특별한 지식이 필요하지 않지만 SQL에 대한 최소한의 이해만으로도 유용합니다.

2년 전 "마지막 십자군"에서 우리는 꽤 흥미롭지만 현재 널리 사용되지 않는 시장 정보 표시 방법인 포인트 및 피겨(point and figure) 차트를 검토했습니다. 이제 포인트 및 피겨 차트에서 감지된 패턴을 기반으로 거래 로봇을 작성해 보십시오.

사용자 지정 표시기를 기반으로 거래 신호 생성기를 만드는 방법은 무엇입니까? 사용자 지정 표시기를 생성하는 방법은 무엇인가요? 사용자 지정 표시기 데이터에 액세스하는 방법은 무엇입니까? IS_PATTERN_USAGE(0) 구조와 모델 0이 필요한 이유는 무엇입니까?

본 문서에서는 MQL5에서 원격 프로시져 호출(Remote Procedure Call)을 활성화시켜주는 MQL5-RPC 프레임워크에 대해 알아볼 것입니다. 우선 XML-RPC 기초로 시작하여, MQL5 구현을 짚고, 그 뒤엔 실용 예제 두개를 다뤄볼 것입니다. 첫 예제는 간단한 외부 웹 서비스를 이용하는 것이고 두번째 예제는 간단한 XML-RPC ATC 2011 분석기 서비스 클라이언트입니다. 만약 리얼타임으로 ATC 2011의 각기 다른 통계 자료를 구현하고 분석하는지 보고싶으시다면 이 문서는 바로 당신을 위한 것입니다.

많은 개발자가 동일한 문제에 직면하고 있습니다 - 안전하지 않은 DLL을 사용하지 않고 거래 터미널 샌드박스로 이동하는 방법. 가장 쉽고 안전한 방법 중 하나는 정상적인 파일 작업으로 작동하는 표준 명명된 파이프를 사용하는 것입니다. 프로그램 간의 프로세서 간 클라이언트-서버 통신을 구성할 수 있습니다. C++ 및 MQL5에서 서버, 클라이언트, 두 서버 간의 데이터 교환 및 성능 벤치마크를 포함하는 실용적인 예를 살펴 보십시오.

거래 전략 개발을 위한 프로그래밍 언어의 새 버전인 MQL[MQL5]은 이전 버전[MQL4]에 비해 더 강력하고 효과적인 기능을 제공합니다. 이점은 본질적으로 객체 지향 프로그래밍 기능에 있습니다. 이 글에서는 노드 및 목록과 같은 복잡한 사용자 지정 데이터 유형을 사용할 가능성을 조사합니다. 또한 MQL5의 실제 프로그래밍에서 목록을 사용하는 예를 제공합니다.

이 글에서는 MQL5 Wizard 및 Hlaiman EA Generator를 사용하여 신경망 EA를 자동으로 생성하는 방법을 설명합니다. 이론적인 정보 전체를 배우고 코드를 작성하지 않고도 신경망 작업을 쉽게 시작할 수 있는 방법을 보여줍니다.

이 글에서는 각각 고유한 "가상" 거래 작업을 수행하는 여러 전략으로 구성된 적응형 시스템의 변형을 제안합니다. 실제 거래는 현재 가장 수익성이 높은 전략의 신호에 따라 수행됩니다. 객체 지향 접근 방식, 데이터 작업을 위한 클래스 및 표준 라이브러리의 거래 클래스 덕분에 시스템 아키텍처는 단순하고 확장 가능한 것처럼 보였습니다. 이제 수백 가지 거래 전략을 포함하는 적응형 시스템을 쉽게 만들고 분석할 수 있습니다.

기본적으로 MQL5의 모든 오브젝트는 참조로 전달되지만 오브젝트 포인터를 사용할 가능성이 있습니다. 그러나 객체가 초기화되지 않을 수 있으므로 포인터 검사를 수행해야 합니다. 이 경우 MQL5 프로그램은 심각한 오류로 종료되고 언로드됩니다. 자동으로 생성된 객체는 이러한 오류를 일으키지 않으므로 이 점에서 매우 안전합니다. 이 글에서는 개체 참조와 개체 포인터의 차이점을 이해하고 포인터를 사용하는 보안 코드를 작성하는 방법을 고려합니다.