MQL5의 트레이딩 시스템 자동화 관련 기고글

MQL5 Market에서 판매를 시작한 지 1년이 지났습니다. 새로운 서비스를 MetaTrader 5 플랫폼에 대한 가장 큰 거래 로봇 및 기술 지표 저장소로 전환한 노력의 해였습니다.

최근 MetaTrader 4 및 MetaTrader 5 사용자는 신호 제공자가 되어 추가 수익을 얻을 수 있는 기회를 얻었습니다. 이제 새 위젯을 사용하여 웹 사이트, 블로그 또는 소셜 네트워크 페이지에 거래 성공을 표시할 수 있습니다. 위젯 사용의 이점은 분명합니다. 신호 제공자의 인기를 높이고 성공적인 거래자로서의 명성을 확립하며 새로운 가입자를 유치합니다. 다른 웹 사이트에 위젯을 배치하는 모든 거래자는 이러한 이점을 누릴 수 있습니다.

MQL5 Market에서 거래 로봇을 매수하면 다른 모든 유사한 옵션에 비해 뚜렷한 이점이 있습니다. 제공되는 자동화 시스템은 MetaTrader 5 터미널에서 직접 철저히 테스트할 수 있습니다. 매수하기 전에 Expert Advisor는 시스템을 완전히 파악하기 위해 내장된 전략 테스터의 모든 불리한 모드에서 신중하게 실행할 수 있고 또 실행해야 합니다.

Support Vector Machine은 복잡한 데이터 세트를 평가하고 데이터를 분류하는 데 사용할 수 있는 유용한 패턴을 추출하기 위해 생물정보학 및 응용 수학과 같은 분야에서 오랫동안 사용되어 왔습니다. 이 글에서는 서포트 벡터 머신이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 왜 복잡한 패턴을 추출하는 데 유용할 수 있는지 살펴봅니다. 그런 다음 시장에 적용할 수 있는 방법과 잠재적으로 거래에 조언하는 데 사용할 수 있는 방법을 조사합니다. Support Vector Machine Learning Tool을 사용하여 이 글은 독자가 자신의 거래를 실험할 수 있는 작업 예제를 제공합니다.

MetaTrader 5가 이제 거래 신호를 제공하여 투자자와 관리자에게 강력한 도구를 제공하게 되었음을 알려드립니다. 성공적인 거래자의 거래를 추적하는 동안 터미널은 자동으로 귀하의 계정에서 거래를 재생산합니다!

이 글은 거래 아이디어를 시각적으로 빠르게 테스트하는 방법을 설명합니다. 이 방법은 가격 차트, 신호 지표 및 잔액 계산 지표의 조합을 기반으로 합니다. 거래 아이디어를 검색하는 방법과 이러한 아이디어를 빠르게 테스트하는 데 사용하는 방법을 공유하고 싶습니다.

오늘 실제 MetaTrader 5 계정에서 거래를 할 수 있나요? 그러한 거래를 조직하는 방법은 무엇입니까? 이 글에서는 이러한 질문에 대한 이론과 MetaTrader 5 터미널에서 MetaTrader 4로 거래를 복제하는 데 사용되는 작업 코드가 포함되어 있습니다. 이 글은 Expert Advisors 개발자와 트레이더 실무자 모두에게 유용할 것입니다.

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.

이 글에서는 Bill Williams의 "New Trading Dimensions: How to Profit from Chaos in Stocks, Bonds, and Commodities" 책을 기반으로 한 Expert Advisor의 개발에 대해 논의할 것입니다. 이 전략 자체는 잘 알려져 있으며 그 사용은 여전히 ​​트레이더들 사이에서 논란이 되고 있습니다. 이 글은 시스템의 거래 신호, 구현의 세부 사항 및 과거 데이터에 대한 테스트 결과를 고려합니다.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

MQL5 Wizard의 거래 전략 생성기는 거래 아이디어 테스트를 크게 단순화합니다. 이 문서에서는 맞춤형 위험 및 자금 관리 모듈을 개발하고 MQL5 마법사에서 활성화하는 방법을 설명합니다. 예를 들어 우리는 거래량의 크기가 이전 거래의 결과에 따라 결정되는 자금 관리 알고리즘을 고려했습니다. MQL5 마법사용으로 생성된 클래스의 설명 구조 및 형식도 이 글에서 설명합니다.

이 글에서는 MQL5 마법사에 대해 생성된 클래스의 설명 형식 뿐 아니라, 가격과 이동 평균의 교차에 대한 신호 구현으로 자신만의 거래 신호 클래스를 작성하는 방법과 MQL5 마법사의 거래 전략 생성기에 포함하는 방법과 구조 뿐에 대해 설명합니다.

이 글의 목적은 James Hyerczyk의 "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems"라는 책의 몇 가지 아이디어를 기반으로 지표 및 Expert Advisor의 형태로 거래 자동화 및 분석의 가능성을 조사하는 것입니다. 완전하다고 주장하지 않고 여기서 우리는 Gann 이론의 첫 번째 부분인 모델만 조사합니다.

이 글은 윌리엄 블라우의 저서 'Momentum, Direction, and Divergence'에서 다루어진 인디케이터에 대한 소개입니다. 윌리엄 블라우의 접근법을 이용하면 수요 곡선 상의 변동을 빠르고 정확하게 계산할 수 있으며, 가격 변동 추세와 전환점을 판단하고, 노이즈를 제거할 수 있습니다. 이와 동시에 시장의 과매수/과매도 상태와 추세의 끝과 가격 움직임의 반전을 나타내는 신호를 감지할 수도 있죠.

이 글은 금융 시장 분석을위한 fuzzy logic 개념의 실제 적용에 전념합니다. Envelopes 인디케이터를 기반으로 두 가지 퍼지 규칙을 기반으로 신호를 생성하는 인디케이터의 예를 제안합니다. 개발된 인디케이터는 여러 인디케이터 버퍼를 사용함: 계산용 버퍼 7 개, 차트 디스플레이 용 버퍼 5 개, 색상 버퍼 2 개.

프로그래밍에 시간을 낭비하지 않고 거래 전략을 시도하고 싶습니까? MQL5 마법사에서 거래 신호 유형을 선택하고 추적 포지션 및 자금 관리 모듈을 추가하면 작업이 완료됩니다! 고유한 모듈 구현을 생성하거나 작업 서비스를 통해 주문하고 새 모듈을 기존 모듈과 결합합니다.

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.

Automated Trading Championship 2010에 참여할 전문가를 양성하기 위해 준비된 Expert Advisor의 템플릿을 사용해 보겠습니다. 기본 클래스, 기능, 템플릿이 이미 개발되었기 때문에 초보 MQL5 프로그래머도 이 작업을 수행할 수 있습니다. 거래 아이디어를 구현하기 위한 최소한의 코드만으로도 충분합니다.

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.

`이 글에서는 거래를 하기 전에 포지션 청산 및 수정, 주문 보류 및 삭제 및 마진 확인을 구현하는 Expert Advisors를 작성하는 데 MQL5 표준 라이브러리 거래 클래스의 주요 함수를 사용하는 방법을 설명합니다. 또한 트레이드 클래스를 사용하여 주문 및 거래 세부 정보를 얻는 방법을 시연했습니다.

이 글에서는 운용 중에 자산의 특정 부분을 인출하는 것을 의미하는 거래 시스템의 위험을 추정하기 위해 TesterWithDrawal() 함수를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 또한 이 함수가 전략 테스터의 지분 하락 계산 알고리즘에 미치는 영향을 설명합니다. 이 함수는 Expert Advisors의 매개 변수를 최적화 할 때 유용합니다.

이 글에서는 지정된 기호와 매직 넘버의 총 포지션 볼륨 계산 문제를 고려합니다. 제안 된 방법은 거래 내역에서 필요한 최소한의 부분만 요청하고 총 포지션이 0 일 때 가장 가까운 시간을 찾아 최근 거래로 계산을 수행합니다. 클라이언트 터미널의 전역 변수 작업도 고려됩니다.

이 글은 "초보자를 위한 MQL5에서 Expert Advisor를 작성하기 위한 단계별 가이드" 글에서 수행 한 작업에 대한 객체 지향 접근 방식에 초점을 맞추고 있습니다. 대부분의 사람들은 이것이 어렵다고 생각하지만, 이 글을 다 읽고 나면 객체 지향 기반의 Expert Advisor를 직접 작성할 수 있을 것임을 확신하고 싶습니다.

금융 시장에서 자산 다각화의 개념은 꽤 오래된 것인데 항상 초보 트레이더를 끌어 들였습니다. 이 글에서 저자는 이러한 거래 전략 방향에 대한 초기 소개를 위해 다중 통화 Expert Advisor의 구성에 대한 최대한 간단한 접근 방식을 제안합니다.

일본 캔들스틱 차트의 구성과 캔들스틱 패턴 분석은 놀라운 기술적 분석 영역을 구성합니다. 캔들스틱의 장점은 데이터 내부의 역학을 추적 할 수 있는 방식으로 데이터를 표현한다는 것입니다. 이 글에서는 캔들스틱 유형, 캔들스틱 패턴 분류를 분석하고 캔들스틱 패턴을 결정할 수 있는 인디케이터를 제시합니다.

이 문서에서 우리는 매매에서 Haiken-Ashi 인디케이터를 쓰는 법에 대해 알아보겠습니다 . 이 인디케이터를 기반으로 간단한 매매 시스템을 고안해보고 MQL5 Expert Advisor를 하나 짜보겠습니다. 매매 작업은 표준 클래스 라이브러리의 클래스들을 기반으로 구현되었습니다. 검토된 매매 전략의 과거 기력을 기반으로한 시험 결과는 내장 MetaTrader 5 전략 테스터를 이용하여 이루어졌으며, 이 문서 내에서 확인하실 수 있습니다.