기고글, 라이브러리 코멘트

새로운 기고글 모집단 최적화 알고리즘: 박테리아 먹이 채집 최적화(BFO) 가 게재되었습니다: 대장균 박테리아 먹이 채집 전략은 과학자들이 BFO 최적화 알고리즘을 개발하는 데 영감을 주었습니다. 이 알고리즘에는 최적화에 대한 독창적인 아이디어와 유망한 접근 방식이며 앞으로 더 연구해 볼 만한 가치가 있습니다. 박테리아 먹이 채집 최적화(BFO) 알고리즘은 매우 복잡하거나 불가능한 수치 함수 최대화/최소화 문제에 대한근사 솔루션을 찾는 데 사용할 수 있는 흥미로운 최적화 기법입니다. 이 알고리즘은 분산 최적화 및 제어를 위한 글로벌

새로운 기고글 예제로 패턴 살펴보기(1부): 멀티 탑 가 게재되었습니다: 이번 글은 알고리즘 트레이딩 프레임워크의 반전 패턴과 관련된 시리즈의 첫 번째 글입니다. 더블 탑과 더블 바텀 패턴에서 유래한 가장 흥미로운 패턴 계열부터 살펴보겠습니다. 이 기사의 주제와 관련하여 더블 탑에서 시작하는 패턴의 트리로 다이어그램을 그려 보겠습니다. 이는 이 개념의 가능성이 얼마나 광범위한지 이해하는 데 도움이 될 것입니다: 저는 여러 패턴의 개념이 거의 동일한 아이디어에 기반한다는 가정 하에 이들을 결합하기로 결정했습니다. 이 아이디어의 시작은

새로운 기고글 스왑(1부): 잠금 및 합성 포지션 가 게재되었습니다: 이 기사에서 저는 스왑 거래 방법의 고전적인 개념을 확장하고자 합니다. 저는 이 개념이 특별한 관심을 기울일 가치가 있고 연구에 절대적으로 권장된다는 결론에 도달했습니다. 이제 그 이유를 설명하겠습니다. 스왑의 개념과 이론에 대해서는 설명하지 않겠습니다. 저는 스왑의 실제 적용에만 관심이 있습니다. 가장 중요한 질문은 스왑을 통해 수익을 창출할 수 있는지 여부입니다. 트레이더의 관점에서 스왑은 이익 또는 손실입니다. 게다가 많은 트레이더들은 장중 거래를 고수하기

새로운 기고글 MetaTrader의 MetaTrader: 하나의 차트에서 여러 로봇 실행하기 가 게재되었습니다: 이 글에서는 개별 차트에서 각 로봇의 인스턴스를 구성할 필요 없이 하나의 차트에만 연결하면 여러 차트에서 사용할 수 있는 범용 MetaTrader 로봇을 만들기 위한 간단한 템플릿을 살펴보겠습니다. 템플릿 외에도 간단한 인터페이스가 있어 프리랜스 서비스나 다른 목적으로 주문을 할 때 유용하게 사용할 수 있습니다: 이 인터페이스에 여유 공간을 남겨두었으므로 공간이 충분하지 않은 경우 세 개의 항목으로 충분할 것입니다

새로운 기고글 Expert Advisor 개발 기초부터(31부): 미래를 향해(IV) 가 게재되었습니다: 이제 EA에서 별도의 부분을 계속 제거합니다. 이 글은 이 시리즈의 마지막 글입니다. 마지막으로 제거해야 할 것은 사운드 시스템입니다. 이 시리즈를 읽지 않은 분이라면 다소 혼란스러울 수 있습니다. 이 모든 작업이 끝나면 아래 그림과 같이 플랫폼의 정보의 흐름이 완성됩니다: 보시다시피 누가 신호를 제공하든 우리는 항상 동일한 목적지를 갖게 됩니다. 작성자: Daniel Jose

새로운 기고글 Expert Advisor 개발 기초부터(30부): 차트 트레이드(Chart Trade)를 지표로 사용하시나요? 가 게재되었습니다: 오늘 우리는 차트 트레이드(Chart Trade)를 다시 사용하겠습니다. 그러나 이번에는 차트 트레이드가 차트에 표시되거나 표시되지 않을 수도 있는 차트상의 지표가 될 것입니다. 이제 지표를 컴파일하면 아래 동영상에 표시된 결과를 얻을 수 있습니다: EA가 아직 완전한 기능을 갖추지는 못했지만 차트 트레이드(Chart Trade)가 EA와 동일한 기능을 갖거나 이전과 현재

새로운 기고글 Expert Advisor 개발 기초부터(29부): 대화형 플랫폼 가 게재되었습니다: 이 글에서는 MetaTrader 5 플랫폼이 말을 하도록 하는 방법에 대해 알아보겠습니다. EA를 더 재미있게 만들면 어떨까요? 금융 시장 트레이딩은 너무 지루하고 단조로운 경우가 많지만 우리는 덜 지루하게 만들 수 있습니다. 이 프로젝트는 중독 증세가 있는 사람들에게는 위험할 수 있다는 점에 유의하세요. 하지만 일반적인 경우에는 지루함을 덜 느끼게 해줄 것입니다. 이 스크립트를 실행하면 툴바에 사용할 위치를 나타내는 정보가

새로운 기고글 빌 윌리엄스의 MFI로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법 알아보기 가 게재되었습니다: 이번 글은 인기 있는 보조지표를 기반으로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 알아보는 시리즈의 새로운 글입니다. 이번에는 빌 윌리엄스의 시장 촉진 지수(BW MFI)를 다뤄보겠습니다. 전략 1: BW MFI - 이동 상태 이 전략에 따르면 우리는 매 틱마다 네 가지 값을 비교하고 각각의 위치를 결정함으로써 지표의 특성에 따라 결정되는 지표 바의 색상을 기반으로 BW MFI 지표의 움직임에 대한 신호를 얻을 수 있는 거래 시스템을

새로운 기고글 게이토 오실레이터로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법 알아보기 가 게재되었습니다: 인기 보조지표를 기반으로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 알아보는 시리즈의 새로운 글, 게이터 오실레이터 보조지표와 간단한 전략을 통해 트레이딩 시스템을 만드는 방법 게이터 오실레이터 청사진 이 부분에서 우리는 살펴본 모든 전략에 대한 단계별 청사진을 작성하여 트레이딩 시스템을 효과적이고 쉽게 만들 수 있도록 해 보겠습니다. 이 단계는 중요한 단계를 잊어버리고 작업을 반복하는 것을 피할 수 있게 해주기 때문에 이 단계를 거치는 것이

새로운 기고글 MQL5에서 라인을 다루는 방법 가 게재되었습니다: 이 글에서는 추세선, 지지선, 저항선과 같은 가장 중요한 선을 MQL5로 다루는 방법을 알아보세요. 우리는 추세선 유형에 따라 주문하는 방식으로 추세선을 트레이딩에 사용할 수 있습니다. 상승 추세선이 있는 경우 우리는 가격이 하락하여 이 추세선을 위에서 테스트한 후 반등하여 상승할 것으로 예상하고 이 추세선을 중심으로 매수 주문을 넣을 수 있습니다. 반대로 하락 추세선이 있다면 가격이 상승하여 이 추세선을 테스트하고 하락할 수 있으며 이 하락 추세선을 중심으로 우리는

새로운 기고글 Scikit-learn 라이브러리의 회귀 모델과 이 모델을 ONNX로 내보내기 가 게재되었습니다: 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. Scikit-learn 은 파이썬

새로운 기고글 Scikit-Learn 라이브러리의 분류 모델 및 ONNX로 내보내기 가 게재되었습니다: 이 글에서는 피셔의 붓꽃 데이터 세트의 분류 작업을 해결하기 위해서 Scikit-Learn 라이브러리에서 사용할 수 있는 모든 분류 모델을 적용하는 방법을 살펴봅니다. 우리는 이러한 모델을 ONNX 형식으로 변환하고 그 결과 모델을 MQL5 프로그램에서 활용하려고 합니다. 또한 전체 붓꽃 데이터 세트에서 원래 모델의 정확도를 ONNX 버전과 비교합니다. 보도 자료 "ONNX 런타임은 이제 오픈 소스입니다" 에 따르면 ONNX

새로운 기고글 MQL5의 ALGLIB 수치 해석 라이브러리 가 게재되었습니다: 이 글에서는 금융 데이터 분석의 효율성을 향상시킬 수 있는 ALGLIB 3.19 수치 분석 라이브러리와 그 응용 프로그램 및 새로운 알고리즘에 대해 간략히 살펴봅니다. ALGLIB를 금융 데이터로 작업할 때 선택하는 이유는 무엇일까요? 라이브러리의 주요 이점은 다음과 같습니다: 이동성: ALGLIB은 다양한 컴파일러를 사용하여 다양한 플랫폼에서 쉽게 컴파일 되므로 다양한 배경을 가진 여러 개발자들이 사용할 수 있습니다. 사용 편의성: 여러 프로그래밍

새로운 기고글 MQL4 및 MQL5 개발 프레임워크 내 OpenAI의 ChatGPT 기능 가 게재되었습니다: 이 글에서는 Expert Advisors, 지표 및 스크립트를 개발하는 데 드는 시간과 노동 강도를 줄이는 측면에서 OpenAI의 ChatGPT를 살펴보고 그 기능에 대해 알아보겠습니다. 이제부터 ChatGPT를 MQL4 및 MQL5에서 프로그래밍에 올바르게 사용하는 방법을 보여 드리겠습니다. 저는 사람들이 이런 종류의 기술에 대해 배우게 되면 대략 세 가지 하위 그룹으로 나뉘기 시작한다고 생각합니다: "이제 우리는 슈퍼

새로운 기고글 트레이딩을 위한 조합론과 확률 이론(3부): 첫 번째 수학적 모델 가 게재되었습니다: 앞서 살펴본 주제에 대해 논리적으로 연속적인 내용을 다루자면 그것은 아마도 트레이딩 작업을 위한 다기능 수학적 모델의 개발일 것입니다. 이 글에서 저는 프랙탈을 설명하는 최초의 수학적 모델의 개발과 관련된 전체의 과정을 처음부터 설명하겠습니다. 이 모델은 중요한 빌딩 블록이 되어야 하며 다 기능적이고 보편적이어야 합니다. 그리고 모델은 우리의 아이디어를 더욱 발전시키기 위한 이론적 기반을 구축할 것입니다. 프랙탈 중첩 원리는 다음과

새로운 기고글 프리랜스 서비스에서 트레이더의 주문을 처리하여 수익을 창출하는 방법 가 게재되었습니다: MQL5 프리랜스는 개발자가 트레이더 고객을 위한 트레이딩 애플리케이션을 만들어 주고 그 대가를 금전적으로 받는 온라인 서비스입니다. 이 서비스는 2010년부터 성공적으로 운영되어 현재까지 100,000개 이상의 총 7백만 달러의 프로젝트가 완료되었습니다. 보시다시피 여기에는 상당한 금액이 관련됩니다. MQL5 프리랜스 는 트레이딩 애플리케이션 개발자를 위한 전문적인 서비스입니다. 트레이더들은 맞춤형 트레이딩 로봇, 보조지표 및

새로운 기고글 트레이딩을 위한 조합론과 확률 이론(2부): 범용 프랙탈 가 게재되었습니다: 이 기사에서 우리는 프랙탈에 대해 계속 알아보고 모든 자료를 요약하는 데 집중할 것입니다. 이를 위해 이전의 모든 개발 내용을 간결하게 정리하여 거래에 실제로 적용하기에 편리하고 이해하기 쉬운 형태로 만들 것입니다. 이전 글에서 도출한 구성 규칙을 사용하고 이를 보완하여 프랙탈이 어떻게 구성되는지 살펴보겠습니다. 또한 저는 제 공식에서 작은 실수를 발견했는데 이로 인해 테두리의 하향 또는 상향 비대칭이 불가능 했었습니다. 도출된 공식은 정확한

새로운 기고글 트레이딩을 위한 조합론과 확률 이론(1부): 기본 사항 가 게재되었습니다: 이번 시리즈에서는 거래와 가격 책정 과정을 설명하기 위해 확률 이론을 실제로 적용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 첫 번째 기사에서는 조합론과 확률의 기초를 살펴볼 것입니다. 그리고 확률 이론의 틀에서 프랙탈을 적용하는 방법의 첫 번째 예를 분석할 것입니다. 이 예는 시장과 유사한 예입니다. n스텝 중 시장이 u스텝 위로 이동할 확률을 계산합니다. 단계는 이전 단계와 비교하여 특정 포인트에서 위 또는 아래로 가격이 움직이는 것을 말합니다. 각

새로운 기고글 시장 수학: 수익, 손실 및 비용 가 게재되었습니다: 이 글에서는 수수료와 스왑을 포함한 모든 거래의 총 손익을 계산하는 방법을 보여드리겠습니다. 저는 가장 정확한 수학적 모델을 제공하고 이를 사용하여 코드를 작성하고 표준과 비교할 것입니다. 또한 수익을 계산하고 종목 사양의 모든 값에 접근하고 활용하기 위해 주요 MQL5 함수의 내부에 들어갈 것입니다. 효율적인 트레이딩 시스템을 개발하려면 우선 각각의 주문의 손익이 어떻게 계산되는지 이해해야 합니다. 우리 모두는 자금 관리 시스템을 운용하기 위해 어떻게든 수익과

새로운 기고글 조합과 트레이딩을 위한 확률(5부): 곡선 분석 가 게재되었습니다: 저는 이 글에서 여러 상태를 이중 상태 시스템으로 축소할 수 있는지 여부와 그 가능성과 관련된 내용을 진행하기로 했습니다. 이 글의 주요 목적은 확률 이론을 기반으로 확장 가능한 트레이딩 알고리즘의 추가적인 개발에 도움이 될 수 있는 유용한 결론을 분석하고 도출하는 것입니다. 물론 이 주제는 수학과 관련이 있습니다. 하지만 이전 기사의 내용을 고려해 보면 저는 세부적인 정보보다는 일반화된 정보가 더 유용하다고 생각합니다. 예를 들어 우리는 임의의

새로운 기고글 조합론과 트레이딩 확률(4부): 베르누이 논리 가 게재되었습니다: 이 글에서는 잘 알려진 베르누이 기법을 알아보고 이를 트레이딩과 관련한 데이터 배열을 설명하는 데 어떻게 사용할 수 있는지 보여드리겠습니다. 그런 다음 이 모든 것이 스스로 적응하는 트레이딩 시스템을 만드는 데에 사용될 것입니다. 우리는 또한 베르누이 공식의 특별한 경우인 보다 일반적인 알고리즘을 찾아보고 관련된 응용 프로그램을 찾아볼 것입니다. 우리가 수학의 언어로 트레이딩의 내역과 백테스트를 설명할 수 있는 가능성을 분석 하려면 먼저 이러한 분석의

새로운 기고글 시장과 시장이 보여 주는 글로벌 패턴의 물리학 가 게재되었습니다: 이 글에서는 시장에 대한 이해가 조금이라도 있는 시스템이라면 글로벌 규모로 운영 가능하다는 가정을 테스트해 보려고 합니다. 저는 어떤 이론이나 패턴을 발명하지 않을 것이고 알려진 사실만을 사용하며 이러한 사실을 점차 수학적인 분석 언어로 번역할 것입니다. 그런 점에서 MetaTrader 5 테스터가 필요합니다. MetaTrader 5에서는 실제 틱을 사용하여 전략을 테스트할 수 있습니다. 안타깝게도 통화쌍과 상품에 대해 비교적 최근 기간의 실제 틱만이

새로운 기고글 Expert Advisor 개발 기초부터(28부): 미래를 향해(III) 가 게재되었습니다: 아직 우리의 주문 시스템에는 미흡한 부분이 하나 있습니다. 조만간 해결하도록 하겠습니다. MetaTrader 5는 주문 값을 생성하고 수정할 수 있는 티켓 시스템을 제공합니다. 이 아이디어는 동일한 티켓 시스템을 더 빠르고 효율적으로 만들 수 있는 EA를 만드는 것입니다. 마침내 여러 차례의 기사 끝에 우리는 완성작에 이르렀고 이제 다양한 상황과 시장 조건에 적의 완벽하게 적응할 수 있는 주문 시스템을 갖추게 되었습니다

새로운 기고글 트레이딩 전문가 어드바이저를 처음부터 개발하기(27부): 다음을 향해(II) 가 게재되었습니다: 차트에서 좀 더 완전한 주문 시스템을 살펴보겠습니다. 이 글에서는 주문 시스템을 수정하거나 오히려 더 직관적으로 만드는 방법을 보여드리겠습니다. 다음 동영상에서는 새로운 주문 시스템이 어떻게 작동하는지 보여드립니다. 포지션 지표는 변경될 수 없지만 펜딩 오더는 추가 수정이 가능하기 때문에 저는 펜딩 오더에 집중했습니다. 서버에서 제공한 위치 관련 데이터만 표시됩니다. 이 시스템은 실용적이지만 기능을 최대한 활용하려면

새로운 기고글 Expert Advisor 개발 기초부터(26부): 미래를 향해(I) 가 게재되었습니다: 오늘은 주문 시스템을 한 단계 더 발전시켜 보겠습니다. 하지만 그 전에 우리는 몇 가지 문제를 해결해야 합니다. 우리가 어떻게 하고 싶은지, 거래일 동안 우리가 어떤 일을 할 것인지와 관련된 몇 가지 질문이 있습니다. 강조 표시된 줄을 제외하고는 코드가 완벽합니다. 현재로서는 이 문제를 해결할 수 있는 방법이 없습니다. 클래스 자체를 변경해야 하므로 이 작업은 다음 글에서 다룰 예정입니다. 아래 동영상은 변경된 결과를 보여줍니다

새로운 기고글 프랙탈로 트레이딩 시스템 설계하는 방법 알아보기 가 게재되었습니다: 이 글은 가장 인기 있는 보조지표를 기반으로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법에 대한 시리즈의 새로운 글입니다. 우리는 프랙탈 지표인 새로운 지표에 대해 배우고 이를 기반으로 MetaTrader 5 터미널에서 실행될 거래 시스템을 설계하는 방법을 알아볼 것입니다. 1. 프랙탈의 고점과 저점 이 전략을 기반으로 우리는 fracUpvalue 및 fracDownValue를 지속적으로 확인하여 Fractals 지표의 고점들과 저점들을 차트에 주석으로 반환하는

새로운 기고글 모집단 최적화 알고리즘: 침입성 잡초 최적화(IWO) 가 게재되었습니다: 다양한 조건에서 살아남는 잡초의 놀라운 능력은 강력한 최적화 알고리즘을 만들기 위한 아이디어가 되었습니다. IWO는 앞서 검토한 알고리즘 중 가장 우수한 알고리즘 중 하나입니다. 침입성 위드 알고리즘은 글로벌 검색에 적합합니다. 이 알고리즘은 좋은 성능을 보이지만 모집단의 최상위 멤버가 사용되지는 않습니다. 그리고 국부적 극단에서 잠재적인 고착화를 방지하는 메커니즘이 없습니다. 알고리즘의 연구와 활용 사이에 균형은 없지만 이것이 알고리즘의

"MQL5를 이용한 알고리즘 트레이딩을 위한 신경망" 책의 예시 : "MQL5를 이용한 알고리즘 트레이딩을 위한 신경망"은 인공지능과 신경망의 이론적 기초와 이를 MQL5 프로그래밍 언어를 사용한 금융 트레이딩에 적용하는 실용적인 측면을 모두 다루는 종합 가이드입니다. 작성자: MetaQuotes