Vladimir Skorina / 프로필

이 글은 미지의 확률 밀도 함수에 대한 커널 밀도를 추정하는 프로그램 작성 방법을 다룹니다. 커널 밀도 추정 방법을 이용할 겁니다. 소프트웨어 구현 소스 코드 및 사용 예시와 설명이 포함되어 있습니다.

이 글은 대기 주문을 활용하는 전략 및 해당 전략 개발에 사용되는 Metalanguage, 그리고 그 Metalanguage를 기반으로 작동하는 다목적 엑스퍼트 어드바이저에 대한 설명입니다.

기본적 분석을 이용하는 투자자도 어느 정도의 통계적 연산은 필요로 합니다. 본문에서는 통계의 기초와 기본 구성 요소, 그리고 의사결정 과정에 있어 통계의 중요성을 알아보겠습니다.

이 글은 박스-칵스 변환에 대한 설명입니다. 박스-칵스 변환 사용 관련 문제를 다루며 임의의 시퀀스와 실제 시세를 적용한 변환 효율성 평가 예제가 포함되어 있습니다.

자동 매매 시스템을 만들다 보면 어떤 인디케이터와 어떤 신호가 가장 잘 맞을지 선택하기 어려울 때가 있습니다. 판별 분석은 인디케이터와 신호 간의 조합을 찾는 데에 도움이 되는 방법 중 하나인데요. 이 글은 시장 데이터 수집용 엑스퍼트 어드바이저 개발과 스타티스티카(Statistica)를 이용한 외환 시장(FOREX)용 예측 모델에 대한 판별 분석 적용법을 다룹니다.

복잡한 거래 시스템을 철저히 살펴보면 일련의 간단한 거래 신호를 기반으로 한다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 초보 개발자가 복잡한 알고리즘 작성을 즉시 시작할 필요가 없습니다. 이 글은 거래를 수행하기 위해 세마포어 인디케이터를 사용하는 거래 시스템의 예를 제공합니다.

이 글에서는 MetaTrader 5 용 다중 시간 프레임 및 다중 통화 패널을 생성하는데 객체 지향 프로그래밍을 사용하는 방법을 설명합니다. 주요 목표는 패널 자체의 코드를 수정할 필요 없이 가격, 가격 변동, 지표 값 또는 맞춤형 구매/판매 조건과 같은 다양한 종류의 데이터를 표시하는 데 사용할 수 있는 범용 패널을 구축하는 것입니다.

이 글에서는 MetaTrader 5를 ENCOG(Advanced Neural Network and Machine Learning Framework)에 연결하는 방법을 설명합니다. 여기에는 표준 기술 지표를 기반으로 하는 간단한 신경망 지표와 신경 지표를 기반으로 하는 Expert Advisor에 대한 설명과 구현이 포함되어 있습니다. 모든 소스 코드, 컴파일된 바이너리, DLL 및 훈련된 예시적인 네트워크가 글에 첨부되어 있습니다.

이번 글에서는 MetaTrader 5 의 첫 번째 엘리엇 파동 반자동 분석 기구인 AutoElliottWaveMaker에 대해 알아보겠습니다. 해당 도구는 MQL5만으로 작성되어 있으며 외부 라이브러리를 포함하지 않습니다. 이는 MQL5 언어만으로도 충분히 고급 프로그래밍이 가능하다는 반증이기도 하죠.

이 글은 MQL4와 MQL5에서 EA, 지표 및 스크립트를 개발하는 데 있어 완전히 새로운 방향을 제시합니다. 향후 이러한 프로그래밍 패러다임은 EA 구현에 있어 모든 거래자의 기본 기준이 될 것입니다. MQL5와 MetaTrader5 개발자는 오토마타 기반 프로그래밍 패러다임을 이용하여 새로운 언어인 MQL6와 새로운 플랫폼인 MetaTrader 6를 만들 수 있습니다.

MQL5 기능이 부족하다고 느껴지면 개발자는 추가 도구를 이용하게 됩니다. 다른 프로그램 언어를 이용해 중간 DLL을 만들어야 하죠. MQL5로 다양한 형식의 데이터를 만들어 API로 전송할 수는 있지만 수락된 포인터에 대한 데이터 추출 과정에서 발생하는 문제는 해결할 수 없습니다. 이 글에서는 복합 데이터 유형을 다루고 교환하는 간단한 메커니즘에 대해 자세히 알아보겠습니다.

이 글은 경험적 모드 분해법(EMD)에 대한 설명입니다. 경험적 모드 분해는 힐베르트-황 변환의 기초가 되며 비정상 비선형 데이터 분석에 사용됩니다. EMD의 소프트웨어 구현 방법과 그 특징을 설명한 후 사용 예시를 함께 보겠습니다.

EA Tree는 최초의 드래그 앤 드랍 MetaTrader MQL5 Expert Advisor 생성기입니다. 매우 사용하기 편리한 GUI를 이용하여 복잡한 MQL5도 만들 수 있습니다. EA 트리에서는 박스들을 서로 연결하는 것으로 Expert Advisor를 만들 수 있습니다. 각 박스에는 MQL5 함수, 기술 인디케이터, 커스텀 인디케이터, 혹은 값이 들어있을 수 있습니다. "박스 트리"를 이용하여 EA 트리는 Expert Advisor MQL5 코드를 생성합니다.

이번 글에서는 매매 시스템 개발에 여러 방식으로 다중 선형 회귀 분석을 적용하는 방법을 다룹니다. 자동 전략 검색에 회귀 분석을 이용하는 방법을 알아보겠습니다. 프로그래밍에 대한 이해도가 높지 않아도 이용할 수 있는 회귀 방정식이 포함된 EA를 예로 들겠습니다.

이 문서를 통해 시계열의 단기 예측에 사용되는 지수 평활 모형을 독자분들이 익숙해지실 수 있도록 설명해드릴 것입니다. 또한 예측 결과의 최적화 및 추정과 관련된 주제를 다루고, 스크립트와 인디케이터를 예시삼아 몇 가지 제공해드릴 것입니다. 이 문서는 지수 평활 모형에 기초한 예측 원칙을 처음 숙지하는 데 유용할 것입니다.

이번 글에서는 이전 글에서 만든 인디케이터를 한층 업그레이드해 보고, 부트스트랩과 분위수를 이용한 예측 신뢰 구간 측정 방법에 대해서도 간단하게 알아보겠습니다. 예측 인디케이터 개발과 예측 정확도 측정에 사용될 스크립트 작성이 목표입니다.

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.

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.

시장 분석에서 가장 인기 좋은 방법 중 하나는 엘리엇 파동(Elliot Wave) 이론입니다. 하지만 이 과정은 꽤나 복잡하기때문에 다른 툴을 사용해야합니다. 그런 툴 중 하나는 자동 마커입니다. 본 문서에서는 MQL5로 엘리엇 파동 자동 분석기를 만드는 법에 대해서 다뤄보겠습니다.

이 문서를 통해 다양한 시계열의 특성에 대한 빠른 예비 추정치를 제공하기 위해 고안된 클래스를 소개해드릴 것입니다. 이 경우 통계적 모수와 자기 상관 함수가 추정되고 시계열의 스펙트럼 추정이 수행되며 히스토그램이 작성됩니다.