데이터를 다루는 것이야말로 스탠드얼론이나 네트워크 앱을 가리지 않고, 오늘날 개발되는 소프트웨어들의 주 임무가 되었습니다. 이런 문제를 해결하기위해 특화된 소프트웨어가 탄생했습니다. 이들은 데이터베이스 매니지먼트 시스템(Database Management Systems, DBMS)이라고 불리며, 컴퓨터 저장 및 처리를 위해 구조화, 시스템화, 자료 정리가 가능합니다. 거래와 관련해서는 대부분의 분석가들이 업무에서 데이터베이스를 사용하지 않습니다. 그러나 이러한 솔루션을 쓰는 편이 편리한 작업도 있습니다. 이 문서에서는 클라이언트-서버 및 파일-서버 아키텍처 모두에서 데이터베이스에서 데이터를 저장하고 로드할 수 있는 인디케이터의 일례를 보여드리겠습니다.
제 생각에는 몹시 간결하네요. 인디케이터 내에서는 클래스의 함수 중 단 둘 만 호출됩니다: ProcessTick() and SaveData(). ProcessTick() 함수는 계산에 사용되며, 데이터를 저장하지 않긴하지만 tics로 버퍼를 재설정하려면 SaveData() 함수가 필요합니다.
컴파일 해보고, "voila" - 인디케이터가 값을 보여주기 시작합니다:
1번 그림.데이터베이스로의 링크가 없는 BuySellVolume 인디케이터의 GBPUSD M1 처리
완벽하네요! 틱은 제대로 카운트 되고 인디케이터는 계산이 굴러갑니다. 이 솔루션의 장점은 - 인디케이터 자체 (ex5) 만 필요하지 그 외엔 딱히 필요 없다는 점입니다. 하지만 만약 타임프레임, 기구를 바꾸거나 터미널을 닫으면 데이터는 비가역적으로 소실됩니다. 이를 피하기 위해 인디케이터에서 데이터를 저장하고 불러오는지 알아보겠습니다.
새로운 기고글 시장 분석을 위한 데이터베이스의 실용적 활용 가 게재되었습니다:
데이터를 다루는 것이야말로 스탠드얼론이나 네트워크 앱을 가리지 않고, 오늘날 개발되는 소프트웨어들의 주 임무가 되었습니다. 이런 문제를 해결하기위해 특화된 소프트웨어가 탄생했습니다. 이들은 데이터베이스 매니지먼트 시스템(Database Management Systems, DBMS)이라고 불리며, 컴퓨터 저장 및 처리를 위해 구조화, 시스템화, 자료 정리가 가능합니다. 거래와 관련해서는 대부분의 분석가들이 업무에서 데이터베이스를 사용하지 않습니다. 그러나 이러한 솔루션을 쓰는 편이 편리한 작업도 있습니다. 이 문서에서는 클라이언트-서버 및 파일-서버 아키텍처 모두에서 데이터베이스에서 데이터를 저장하고 로드할 수 있는 인디케이터의 일례를 보여드리겠습니다.
제 생각에는 몹시 간결하네요. 인디케이터 내에서는 클래스의 함수 중 단 둘 만 호출됩니다: ProcessTick() and SaveData(). ProcessTick() 함수는 계산에 사용되며, 데이터를 저장하지 않긴하지만 tics로 버퍼를 재설정하려면 SaveData() 함수가 필요합니다.
컴파일 해보고, "voila" - 인디케이터가 값을 보여주기 시작합니다:
1번 그림. 데이터베이스로의 링크가 없는 BuySellVolume 인디케이터의 GBPUSD M1 처리
완벽하네요! 틱은 제대로 카운트 되고 인디케이터는 계산이 굴러갑니다. 이 솔루션의 장점은 - 인디케이터 자체 (ex5) 만 필요하지 그 외엔 딱히 필요 없다는 점입니다. 하지만 만약 타임프레임, 기구를 바꾸거나 터미널을 닫으면 데이터는 비가역적으로 소실됩니다. 이를 피하기 위해 인디케이터에서 데이터를 저장하고 불러오는지 알아보겠습니다.
작성자: Alexander