
이 기사에서는 Linux 버전 중 널리 사용되는 Ubuntu와 Debian에서 MetaTrader 5를 설치하는 방법을 알아봅니다. 이들 시스템은 서버 하드웨어와 트레이더의 개인용 컴퓨터로 널리 사용됩니다.

3차원 바를 활용한 자동 트레이딩의 새로운 세계를 만나보세요. 다차원의 가격 바에서 트레이딩 로봇은 어떤 모습일까요? 3차원 바에서 "노란색" 클러스터들이 추세의 반전을 예측할 수 있을까요? 다차원 트레이딩이란 어떤 모습일까요?

이 글은 다변량 3차원 가격 차트와 이러한 차트를 생성하는 방법에 대해 자세히 다룹니다. 또한 3차원 바가 가격의 반전을 예측하는 방법과 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 이러한 볼륨 바를 실시간으로 그리는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

외환 시장에서 포트폴리오 거래는 어떻게 이루어지나요? 포트폴리오 비율 최적화를 위한 마코위츠 포트폴리오 이론과 포트폴리오 위험 최적화를 위한 VaR 모델이 어떻게 통합될 수 있을까요? 여기서 우리는 포트폴리오 이론에 기반한 코드를 개발해서 한편으로는 낮은 위험을, 다른 한편으로는 만족스러운 장기적인 수익성을 확보해 볼 것입니다.

이 기사에서는 Linux 버전 중 널리 사용되는 Ubuntu와 Debian에서 MetaTrader 5를 설치하는 방법을 알아봅니다. 이들 시스템은 서버 하드웨어와 트레이더의 개인용 컴퓨터로 널리 사용됩니다.
Scikit-learn 라이브러리의 회귀 모델과 이 모델을 ONNX로 내보내기
이 글에서는 Scikit-learn 패키지의 회귀 모델을 적용하고 이를 ONNX 형식으로 변환하고 결과 모델을 MQL5 프로그램 내에서 사용하는 방법에 대해 살펴봅니다. 또한 부동 소수점 및 배정밀도 모두에서 오리지널 모델의 정확도를 ONNX 버전과 비교할 것입니다. 이후 더 나아가 회귀 모델의 내부 구조와 작동 원리를 더 잘 이해하기 위해 회귀 모델의 ONNX 표현을 살펴볼 것입니다.

미래 트렌드의 추세를 파악하기 위한 핵심인 볼륨 기반의 신경망 분석
이 글에서는 기술적 분석 원리를 LSTM 신경망 아키텍처와 통합하여 볼륨 분석을 기반으로 가격을 예측하는 것을 개선할 수 있는 가능성에 대해 알아봅니다. 특히 이상 볼륨의 탐지 및 해석, 클러스터링 활용, 볼륨 기반의 피처 생성 및 이들에 대해 머신 러닝 맥락에서의 정의에 중점을 둡니다.