MQL5의 트레이딩 시스템 자동화 관련 기고글

이번 글은 가장 인기 있는 보조지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 알아보는 시리즈의 새로운 글입니다. 이번에는 베어스 파워 보조지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 알아봅니다.

가장 인기 있는 기술 지표를 기반으로 거래 시스템을 설계하는 방법에 대한 시리즈 중 이번 기사에서는 새로운 기술 지표인 MFI(Money Flow Index)를 사용할 것입니다. 우리는 MFI에 대해 자세히 알아보고 MetaTrader 5에서 실행할 수 있도록 MQL5로 간단한 거래 시스템을 개발할 것입니다.

이번에는 우리의 모델이 행렬로 만들어지고 있습니다. 그러므로 유연성이 있으면서 컴퓨터의 계산 한계 내에서 유지되는 한 5개의 독립 변수 뿐만 아니라 많은 변수를 처리할 수 있는 강력한 모델을 만들 수 있습니다. 이 기사가 흥미로울 것이라 확실합니다.

이 글에서는 EA의 성능을 향상하기 위한 마지막 단계를 밟아보겠습니다. 그러니 오랫동안 읽을 준비를 하세요. Expert Advisor의 신뢰성을 높이기 위해 우리는 코드에서 모든 것을 제거합니다. 이 코드는 거래 시스템의 일부가 아닌 코드입니다.

이 기사에서는 로지스틱 모델을 사용하여 미국 경제의 펀더멘털을 기반으로 주식 시장 폭락을 예측하려고 합니다. NETFLIX와 APPLE은 우리가 집중해서 볼 주식입니다. 이전의 2019년과 2020년의 시장 폭락을 통해 우리 모델이 현재의 암울한 상황에서 어떻게 작동하는지를 알아 봅시다.

이 글은 인기 있는 기술 지표를 기반으로 거래 시스템을 설계하는 방법과 관련한 시리즈의 새로운 글입니다. 이 기사에서는 볼륨 지표에 대해 설명합니다. 볼륨의 개념은 금융 시장 거래에서 매우 중요한 요소 중 하나이며 우리 모두 주의를 기울여야 할 요소입니다. 이 글을 통해 볼륨 지표로 간단한 거래 시스템을 설계하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

특수한 데이터 유형인 '매트릭스' 및 '벡터'를 사용하여 수학적 표기법에 매우 가까운 코드를 생성할 수 있습니다. 이러한 메서드를 사용하면 중첩된 루프를 만들거나 계산시 배열의 올바른 인덱싱을 염두에 둘 필요가 없습니다. 따라서 행렬 및 벡터 메서드를 사용하면 복잡한 프로그램을 개발할 때 안정성과 속도가 향상됩니다.

오늘은 주문의 흐름을 알아보기 위해 Times & Trade를 만들 것입니다. 이는 우리가 앞으로 구축할 시스템의 첫 번째 부분입니다. 다음 글에서는 추가적인 내용을 더해 시스템을 완성하도록 하겠습니다. 이 새로운 기능을 구현하려면 Expert Advisor 코드에 몇 가지의 새로운 항목을 추가해야 합니다.

이 글에서 우리는 시스템을 더욱 안정적으로 만들고 강력하고 안전하게 사용할 수 있도록 하겠습니다. 이러한 견고성을 달성하는 방법 중 하나는 코드를 가능한 한 많이 재사용하여 다양한 경우에 지속적으로 테스트하는 것입니다. 하지만 이것은 여러 방법 중 하나일 뿐입니다. 또 다른 하나는 OOP를 사용하는 것입니다.

이 기사는 인기있는 지표 중 일부를 기반으로 거래 시스템을 설계하는 방법에 대해 초보자들에게 설명하는 시리즈에서 계속되는 새로운 기사입니다. OBV(On Balance Volume)라는 새로운 지표를 배우고 이를 어떻게 사용하고 이를 기반으로 하는 거래 시스템을 어떻게 설계하는지 알아보겠습니다.

이 기사는 MQL4/5 언어를 사용하여 심층 신경망을 만드는 방법을 열려주는 것을 목표로 합니다.

이 기사에서는 교차 주문 시스템을 만들 것입니다. 트레이더의 삶을 매우 어렵게 만드는 한 가지 자산이 있습니다. - 바로 선물 계약입니다. 왜 선물이 어렵게 만드는 것일까요?

오늘 우리는 EA에 더 많은 리소스를 추가할 것입니다. 이 흥미로운 기사는 정보를 표시하는 새로운 아이디어와 방법을 제공합니다. 동시에 프로젝트의 사소한 결함을 수정하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

이 글은 가장 인기 있는 기술 지표를 기반으로 거래 시스템을 설계하는 방법에 대한 시리즈의 새로운 글입니다. 이 글에서는 누적/분배 지표라는 새로운 기술 지표에 대해 배우고 간단한 AD 거래 전략을 기반으로 하여 MQL5 거래 시스템을 설계하는 방법에 대해 알아봅니다.

이 기사에서는 간단한 거래 시스템을 설계하는 방법을 배우는 시리즈의 연속으로 새로운 기술 도구를 배울 것입니다. 이번에는 또 다른 인기 있는 기술 지표에 대해 알아볼 것입니다: 평균 실제 범위(ATR).

손절매는 거래에서 자금 관리와 관련된 중요한 도구입니다. 손절매와 이익실현과 랏 크기를 효과적으로 사용하면 트레이더는 더 일관되면서도 전반적으로도 더 많은 수익을 얻을 수 있습니다. 손절매는 훌륭한 도구이지만 사용할 때 직면하게 되는 문제들이 있습니다. 가장 중요한 것은 손절매 사냥입니다. 이 기사에서는 거래에서 손절매 사냥을 줄이는 방법과 전통적인 손절매 사용법을 비교하고 이를 통해 수익성을 결정하는 방법을 살펴봅니다.

강력한 거래 로봇을 만드는 것은 MetaTrader 5 거래 시스템의 메커니즘에 대한 이해 없이는 수행할 수 없습니다. 클라이언트 터미널은 거래 서버로부터 포지션, 주문 및 거래에 대한 정보를 수신합니다. MQL5를 사용하여 이 데이터를 올바르게 처리하려면 MQL5 프로그램과 클라이언트 터미널 간의 상호 작용을 잘 이해해야 합니다.

의사 결정 트리는 인간이 데이터를 분류하기 위해 생각하는 방식을 모방합니다. 트리를 구축하고 트리를 사용하여 데이터를 분류하고 예측하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 의사 결정 트리 알고리즘의 주요 목표는 불순물이 있는 데이터를 순수한 것으로 분리하거나 노드에 가깝게 분리하는 것입니다.

Expert Advisor에서 어떻게 맞춤형 지표에 바로 액세스 할 수 있을까요? 트레이딩 EA는 맞춤형 지표를 사용할 수 있는 경우에 더욱 유용할 수 있습니다; 그렇지 않으면 코드와 명령의 집합일 뿐입니다.

이 글에서는 MQL5와 관련한 몇가지 기본적인 사항에 대해 살펴본 후 간단한 알고리즘 거래 시스템의 설계를 통해 초보자가 알고리즘 거래 시스템(Expert Advisor)을 설계할 때 필요한 MQL의 기본적인 것들을 보여줄 것입니다.