MQL5.com의 프로그래밍 기고글

모든 트레이더는 주어진 시간에 추세를 정확하게 감지하는 기회를 많이 얻게 됩니다. 아마 이거야 말로 모두가 찾고 있는 성배 (Holy Grail)일 것입니다. 이 글에서는 추세를 감지하는 몇 가지 방법을 고려해보겠습니다. 더 정확하게 말하면 MQL5를 통해 추세를 감지하는 몇 가지 고전적인 방법을 프로그래밍하는 방법입니다.

이 글에서는 다중 색상 표시기를 생성하거나 기존 표시기를 다중 색상으로 변환하는 방법을 고려할 것입니다. MQL5를 사용하면 정보를 편리한 형식으로 표현할 수 있습니다. 이제 지표가 있는 수십 개의 차트를 보고 RSI 또는 스토캐스틱 수준의 분석을 수행할 필요가 없습니다. 지표의 값에 따라 다른 색상으로 캔들을 페인트하는 것이 좋습니다.

트레이더의 기본 원칙 - 이익을 늘리고 손실을 줄이십시오! 이 글에서는 포지션 이익을 증가시킨 후 보수적인 중지 수준(손절매 수준)을 이동하는 이 규칙을 따를 수 있는 기본 기술 중 하나를 다뤄보도록 하겠습니다. 즉 - 추적 손절매 수준. SAR 및 NRTR 표시기에서 추적 손절매를 위한 클래스를 만드는 단계별 절차를 찾을 수 있습니다. 모든 사람은 이 추적 손절매를 expert에 삽입하거나 독립적으로 계정의 포지션을 ​​제어하는 ​​데 사용할 수 있습니다.

월요일에 이 기호를 거래할 수 있습니까? 포지션을 열 수 있는 충분한 자금이 있습니까? 손절매가 발동되면 손실이 얼마나 됩니까? 보류 중인 주문 수를 제한하는 방법은 무엇입니까? 거래 작업이 현재 바에서 실행되었습니까 아니면 이전 바에서 실행되었습니까? 거래 로봇이 이러한 종류의 검증을 수행할 수 없다면 모든 거래 전략이 패배할 수 있습니다. 이 문서는 모든 Expert Advisor에서 유용한 검증의 예를 보여줍니다.

OnCalculate() 함수 호출의 간단한 형식을 사용하는 지시자를 작성할 때, 가격 데이터뿐만 아니라 다른 지시자의 데이터로도 지시자를 계산할 수 있다는 사실을 놓칠 수 있습니다 (내장형이든 맞춤형이든 상관없이). 다른 지표의 데이터에 대한 올바른 적용을 위해 지표를 개선하고 싶습니까? 이 글에서는 그러한 수정에 필요한 모든 단계를 검토할 것입니다.

터미널을 한번 확인해 보세요. 가격이 어떤 형태로 나타나 있나요? 바, 캔들 그리고 여러 선이 있죠. 가격을 통해서만 이익이 창출되는데 시간과 가격 모두를 추적하고 있네요. 가격만을 이용한 시장 분석을 해보면 어떨까요? 이번 글은 P&F 차트 알고리즘과 스크립트를 다루고 있습니다. 본문에 언급된 가격 패턴에 대한 설명은 다음의 링크를 참조하세요.

가장 뛰어난 MQL5.com 참가자에게 보상을 하기로 결정한 후, 커뮤니티 개발에 대한 각 참가자의 기여도를 결정하기 위한 핵심 기준을 선정했습니다. 그 결과 홈페이지에 가장 많은 양의 기사를 게재한 investeo (11개 기사)와 victorg (10개 기사)와 Code Base에 그들의 프로그램을 제출하신 분 - GODZILLA(340개 프로그램), Integer(61개 프로그램), abolk(21개 프로그램), 등의 챔피언이 탄생했습니다.

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.

이 자료에서는 OpenCL 커널이 실행되는 기본 하드웨어에 대한 고려 사항이 있을 때 열리는 몇 가지 최적화 기능에 초점을 맞춥니다. 얻어진 수치는 상한값과는 거리가 멀지만, 심지어 그 수치들조차도 현재 현재 사용 가능한 기존 자원을 가지고 있다는 것을 시사합니다. (터미널 개발자가 구현한 OpenCL API는 최적화에 중요한 일부 매개변수-특히 작업 그룹 크기-를 제어할 수 없습니다.) 호스트 프로그램 실행에 대한 성능 향상 효과는 매우 큽니다.

2012년 1월 말, MetaTrader 5의 개발을 뒷받침하는 소프트웨어 개발 회사는 MQL5에서 OpenCL에 대한 기본 지원을 발표했습니다. 예시적인 예를 들어, 이 문서에서는 MQL5 환경에서 OpenCL의 프로그래밍 기본 사항을 설명하고 운영 속도 향상을 위한 프로그램 최적화의 몇 가지 예를 제공합니다.

MQL5.community Market 은 Expert Advisor 개발자에게 수천 명의 잠재 고객으로 구성된 이미 형성된 시장을 제공합니다. 이곳은 거래로봇과 기술지표를 판매하기에 가장 좋은 장소입니다!

이번 글에서는 자동 매매 프로그램의 예를 살펴보겠습니다. 그리고 아무것도 모르는 상태에서 시작해 9개월만에 제 MQL5 활용 능력이 얼마나 늘었는지도 보여 드릴게요. 매매 프로그램은 가격 차트의 아주 작은 공간만을 활용하는 반면 굉장히 유익한 다양한 기능을 가지고 있죠. 거래 정보 패널이 얼마나 한눈에 알아보기 쉬운지도 살펴보겠습니다. 그 밖에도 정말 많은 기능이 있습니다.

Marekt을 통해 전 세계 수백만 명의 MetaTrader 사용자에게 트레이딩 애플리케이션을 제공하십시오. 이미 구축된 인프라가 있습니다: 많은 사용자, 라이선스 솔루션, 평가판, 업데이트 게시 및 결제등의 인프라를 활용할 수 있습니다. 간단한 판매자 등록 절차를 완료하고 제품을 게시하기만 하면 됩니다. 이러한 서비스를 통해 저희가 구축해 놓은 각종 기술들을 사용해서 귀하의 프로그램을 만들어 추가적인 수익을 창출 하십시오.

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.

클래스 및 함수 구현 세부 사항을 .ex5 파일에 은닉함으로써 다른 개발자들과 노하우를 공유하고 공동 프로젝트 작업을 하며 온라인에서 프로젝트를 홍보할 수도 있습니다. MetaQuotes에서 EX5 라이브러리 클래스의 직접 상속을 가능하게 하기 위해 열심히 개발 중이긴 하지만 우리가 한번 먼저 구현해 보도록 하겠습니다.

개발자라면 자신이 개발한 프로그램이 안전하게 보호되길 바라죠. 이번 글에서는 MQL5 소프트웨어를 보호할 수 있는 몇 가지 방법을 알아보겠습니다. 어떻게 하면 MQL5 스크립트, 엑스퍼트 어드바이저 및 인디케이터에 대한 라이선스를 획득할 수 있는지 설명해 드릴게요. 보안 암호, 키 생성기, 계정 라이선스, 시간 제한 및 MQL5-RPC 원격 호출에 대해 다룰 겁니다.

지난 글 '닥터 트레이드러브...'에서는 미리 선택된 매매 시스템의 매개 변수를 독자적으로 최적화할 수 있는 엑스퍼트 어드바이저를 만들었습니다. 게다가 한 가지 매매 시스템의 매개 변수를 최적화할뿐만 아니라 여러 매매 시스템 가운데 가장 좋은 시스템을 선택해 주는 엑스퍼트 어드바이저까지 만들기로 했죠. 어떻게 되나 봅시다.

MetaTrader 5 의 엑스퍼트 어드바이저 비주얼 마법사는 매우 직관적인 그래픽 환경과 다양한 매매 블록을 제공하여 단 몇 분만에 엑스퍼트 어드바이저를 만들 수 있도록 도와줍니다. 클릭, 드래그 앤드 드롭만 할 줄 알면 종이에 그리는 것처럼 외환 거래 전략을 시각화할 수 있습니다. 이렇게 만들어진 매매 다이어그램은 몰라니스(Molanis) MQL5 코드 생성기로 자동 분석되며 즉시 사용 가능한 엑스퍼트 어드바이저로 완성됩니다. 인터랙티브 그래픽 환경 덕분에 MQL5 코드를 쓰지 않고 간단하게 디자인할 수 있죠.

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.

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.

기술적 분석은 기본 시세 정보를 '보다 명확하게' 나타내는 인디케이터를 구현하여 투자자가 시장을 분석하고 가격 움직임을 예측할 수 있도록 해줍니다. 그러니 초기 시세 변동 및 획득 결과의 신뢰도와 관련된 문제를 해결할 수 없다면 인디케이터를 사용할 필요가 없겠죠. 당연히 매매 시스템에 적용할 필요도 없고요. 왜 그런지 자세히 알아보도록 하겠습니다.

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.

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.

이 문서에서는 MQL5으로 적응형 Cyber Cycle, 적응형 Center of Gravity 및 적응형 RVI를 비롯한 진보된 적응형 인디케이터와 구현법에 대해 다루어볼 것입니다. 이들 인디케이터는 원래 John F. Ehlers의 "Cybernetic Analysis for Stocks and Futures"에서 제시되었습니다.

2011년 초에 MQL Wizard의 첫 버전을 릴리즈했습니다. 이 새로운 애플리케이션은 매매 봇을 자동으로 생성할 수 있는 간단하고 편리한 도구를 제공합니다. MetaTrader 5 사용자라면 MQL5 프로그래밍하는 방법을 알지 못해도 커스텀 Expert Advisor를 만들 수 있습니다.

MetaTrader 5 클라이언트 터미널은 Expert Advisor 패러미터 최적화 용도로 여러 선택지를 제공합니다. 전략 테스터에 포함된 최적화 기준 외에도 개발자에게 자신만의 기준을 만들 수 있는 기회가 주어집니다. 이를 통해 Expert Advisor를 테스트하고 최적화할 수 있는 가능성이 무궁무진해집니다. 본 문서에서 이러한 기준을 만드는 실제 방법(복잡하고 단순한 방법 모두)을 설명할 것입니다.

자체 구성 기능 맵(코호넨 맵)의 가장 흥미로운 측면 중 하나는 사람이 관리하지 않아도 스스로 데이터를 분류하는 법을 배운다는 것입니다. 기본적인 형태로 입력 데이터의 유사성 맵(클러스터링)을 생성합니다. SOM 맵은 고차원 데이터의 분류 및 시각화에 사용할 수 있습니다. In this article we will consider several simple applications of Kohonen maps.

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.

실행된 코드의 구조 생성과 추적에 따른 전체 문제를 큰 어려움 없이 해결할 수 있습니다. MQL5 언어의 새로운 기능인 복잡한 유형의 데이터(구조 및 클래스)의 자동 생성과 로컬 범위를 벗어날 때 이러한 변수가 제거됨에 따라 MetaTrader 5에서 이러한 가능성이 대두되었습니다. 이 문서에서는 방법론에 대한 해석과 레디메이드 툴을 보여드리겠습니다.

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 문서에서는 인디케이터들의 메소드와 최적화 알고리즘에 대해 다루어볼 것입니다. 모든 독자분이 자신에게 적합한 메소드를 찾을 수 있을것입니다. 총 3개의 메소드가 다뤄집니다. 그 중 하나는 몹시 간단하며, 두번째 것은 탄탄한 수학적 지식을 필요로 하며 마지막 것은 약간 지혜가 필요합니다. 설명된 메소드 대부분을 이해하기 위해 인디케이터나 MetaTrader5 터미널 디자인 기능이 사용되었습니다. 이 메소드들은 매우 보편적이며 선형 회귀 계산의 가속뿐만 아니라 다른 많은 지표에도 사용할 수 있습니다.

과거 가격 변동과 미래의 트렌드 사이엔 어떠한 관계가 있을까요? 왜 오늘날의 가격이 과거에 했던 변동을 반복할까요? 통계학을 통하여 가격의 변동성을 예측할 수 있을까요? 답은, 맞다는 것입니다. 만약 아니라고 생각한다면 이 문서는 당신을 위한 것입니다. MQL5에서 거래 시스템에 대한 작동 필터를 만드는 방법을 알려드리겠습니다. 가격 변동에 대한 흥미로운 패턴을 보여줍니다.

본 문서는 MQL5의 통계 확률 분포에 대해 논하고 이론적 통계 분산을 다루는 클래스들을 다룬 제 다른 문서의 논리적 후속작입니다. 이제 이론적 기반이 확보되었으므로 실제 데이터 셋으로 직접 이동하여 이 기반을 정보적으로 활용할 것을 제안합니다.

이 글은 템플릿을 사용하지 않고 ihernet 프로그래밍 스타일을 유지하는 프로그래밍 방법을 설명합니다. 사용자 지정 방법을 사용하여 템플릿을 구현하는 방법에 대해 설명하고 지정된 템플릿을 기반으로 코드를 생성하기 위해 미리 만들어진 스크립트가 첨부되어 있습니다.

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.

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 MQL5 코드와 관리되는 C# 코드 간의 다양한 상호 작용 방법을 제시했습니다. 또한 C#에 대해 MQL5 구조를 마샬링하는 방법과 MQL5 스크립트에서 내보낸 DLL 함수를 호출하는 방법에 대한 몇 가지 예를 제공했습니다. 제공된 예제가 관리 코드에서 DLL을 작성하는 향후 연구의 기초가 될 수 있다고 생각합니다. 이 글은 또한 MetaTrader가 C#에서 이미 구현된 많은 라이브러리를 사용할 수 있는 기회를 제공합니다.

랜덤 워크는 실제 시장 데이터와 매우 유사해 보이지만 몇 가지 중요한 기능을 갖고 있습니다. 이 글에서는 동전 던지기 게임을 사용하여 시뮬레이션한 랜덤 워크의 속성을 고려할 것입니다. 데이터의 속성을 연구하기 위해 경향성 지표가 개발되었습니다.

지표를 계산하는 최적의 방법에 대한 논쟁은 끝이 없습니다. 지표 자체에서 지표 값을 계산하거나 이를 사용하는 Expert Advisor에 전체 논리를 포함시켜야 하는 곳은 어디입니까? 이 글에서는 계산을 최적화하고 prev_calculated 값을 모델링하여 Expert Advisor 또는 스크립트의 코드에서 사용자 지정 지표 iCustom의 소스 코드를 바로 이동하는 변형 중 하나를 설명합니다.

오늘날에는 웹 브라우저가 설치되어 있지 않은 컴퓨터를 찾기가 어렵습니다. 오랫동안 브라우저는 진화하고 개선되어 왔습니다. 이 문서에서는 브라우저에 표시하기 위해 MetaTrader 5 클라이언트 터미널에서 얻은 정보를 기반으로 차트와 다이어그램을 만드는 간단하고 안전한 방법에 대해 설명합니다.

트레이딩 플레이어. 설명이 필요없는 딱 네 단어. 버튼이 있는 작은 상자에 대한 생각이 떠오릅니다. 버튼 하나 누르기 - 재생, 레버 이동 - 재생 속도가 변경됩니다. 실제로는 꽤 비슷합니다. 이 글에서는 거의 실시간으로 트레이딩 히스토리를 재생하는 제 발전을 보여주고 싶습니다. 이 글에서는 지표 작업 및 차트 관리, OOP의 일부 뉘앙스를 다룹니다.

다음 글에서는 Z.G.Silagadze의 논문 'Moving Mini-max: 기술 분석을 위한 새로운 지표'를 기반으로 Moving Mini-Max 지표를 구현하는 과정을 설명합니다. 지표의 아이디어는 알파 붕괴 이론에서 G. Gamov가 제안한 양자 터널링 현상의 시뮬레이션을 기반으로 합니다.

Neuronet 생성 외에도 NeuroSolutions 소프트웨어 제품군을 사용하면 이를 DLL로 내보낼 수 있습니다. 이 글은 뉴로넷 (Neuronet) 생성, DLL 생성 및 MetaTrader 5 거래를 위해 Expert Advisor에 연결하는 과정을 설명합니다.

오랫동안 다중 통화 분석 및 다중 통화 거래는 많은 사람들의 관심을 불러일으켜왔습니다. 완전한 다중 통화 체제를 구현할 수 있는 기회는 MetaTrader 5 및 MQL5 프로그래밍 언어의 공개 릴리스에서만 가능했습니다. 이 글에서는 여러 기호에 대해 들어오는 모든 틱을 분석하고 처리하는 방법을 제안합니다. 예를 들어 USDx 달러 인덱스의 다중 통화 RSI 지표를 살펴보겠습니다.