Japan AI Exo Scalp EA

Japan AI Exo Scalp EA — 버전 3.35 릴리스 노트
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1. 새 변수 UseDiffDI 로 DI 필터(+DI/−DI) ON/OFF 가능
2. 지표를 EMA20·ATR20 로 축소, 성능 최적화
3. 프롬프트 전면 개편 → 더 정확한 매수/매도 신호
4. 두 번째 화살(GPT‑4.1) Temperature 0.6 로 상향
5. 스프레드 자릿수 문제로 인한 SELL 편향/진입 누락 수정

장점: 운용 유연성, 자원 절감, 신호 품질 향상.

버전 3.33 2025‑04‑17

GPT 에게 단·중·장기 외환 지표를 전달하는 프롬프트를 더욱 개선하여 EA 의 판단 정확도와 응답 속도를 향상시켰습니다. 주요 변경 사항:

1. ‘세 화살’ 매개변수 구조 재설계
- 1st, 2nd, 3rd 화살을 개별 섹션으로 분리하여 모델·온도·활성화를 한곳에서 관리.
- 2·3번째 화살은 버튼 한 번으로 비활성화할 수 있으며, 비활성 시 자동으로 합의 계산에서 제외됩니다.

2. 모델별 고정 온도 정책
- o 계열 모델은 항상 1.0, GPT 계열 모델은 사용자가 지정한 온도를 사용하여 설정 수를 줄이고 안정성을 높였습니다.

3. 스프레드 필터 정밀도 향상
- 5자리 브로커(1 pip = 10 point) 변환을 추가하고 기본 임계값을 3 pip 로 설정해 과도한 스프레드에서의 잘못된 진입을 방지합니다.

4. 변동성 연동 ATR SL/TP
- SL_ATR_Factor 와 TP_ATR_Factor 가 최근 50봉 평균 ATR 과 비교해 ±20 % 자동 조정되어 급변 시에도 위험과 이익폭을 균형 있게 유지합니다.

5. 코드 정리 및 매개변수명 통일
- 중복 구조체/함수를 통합하고 불필요한 주석을 정리했습니다.
- SpreadThreshold → SpreadThresholdPip 처럼 명확한 네이밍으로 설정 오류를 줄입니다.

6. 기존 설정과 100 % 호환
- 위험 관리, 트레일링, 뉴스 필터, MagicNumber 는 그대로 유지됩니다.
- v3.31 프리셋 파일도 필드 자동 매핑으로 바로 불러올 수 있습니다.

Japan AI Exo Scalp EA – 버전 3.31 릴리스 노트

단기·중기·장기 환율 예측 데이터를 GPT로 더욱 체계적으로 전달하기 위해 프롬프트 설계를 개선하여, EA의 의사결정 정확도를 한층 높였습니다. 이번 버전의 새로운 기능과 개선 사항은 다음과 같습니다.

1. 세 개의 화살표(GPT 모델) 온/오프 기능
- 파라미터에서 두 번째와 세 번째 화살표를 켜거나 끌 수 있게 되었습니다. 첫 번째 화살표(1st Arrow)는 항상 활성화되어 있으며, 두 번째(2nd Arrow)와 세 번째(3rd Arrow)는 필요에 따라 자유롭게 전환할 수 있습니다.
- 꺼져 있는 화살표는 합의 로직에서 제외됩니다.

2. "UseAllAgree" 삭제
- 세 모델이 전부 동의할 때만 매매하는 옵션이 제거되었습니다.
- EA는 활성화된 모델 수에 따라 통합된 로직을 사용합니다.
- 모델이 하나만 켜져 있으면 단일 신호를 기준으로 판단합니다.
- 모델이 두 개 켜져 있으면 두 신호가 둘 다 BUY/SELL에 동의해야 합니다.
- 모델이 세 개 켜져 있으면 2/3 다수결을 적용합니다.

3. 코드 정리 및 중복 정의 해소
- 중복된 구조체 정의를 정리하여 컴파일 에러를 줄였습니다.
- C++ 스타일 구조체 초기화를 MQL 문법에 맞게 수정했습니다.

4. 재쿼리 로직(드로우다운 시) 조정
- 큰 폭의 드로우다운(≥ 1.5× ATR)을 감지하면 추가 GPT 질의를 수행합니다. 두 번째나 세 번째 화살표가 비활성화되어 있어도 문제없이 작동합니다.
- 포지션 청산 판단은 통합되어, 최소 두 모델이 반대(NO 또는 반대 방향)일 경우 포지션을 청산합니다.

5. 전반적인 동작과 파라미터는 대체로 동일
- EA는 여전히 단·중·장기 지표를 GPT와 결합해 합의 로직을 수행합니다.
- 리스크 관리, 트레일링 스톱, 뉴스 필터 등의 기존 파라미터는 변경되지 않았습니다.

앞으로도 사용자 피드백과 백테스트 결과를 토대로 기능성과 로직을 계속 발전시킬 예정입니다. 이번 업데이트된 버전의 새로운 기능을 직접 체험해 보세요!

3.02 버전 업데이트 정보

1. TP 설정 개선
- 이전 버전(3.00)에서는 TP 범위가 지나치게 좁아 포지션이 거의 즉시 청산되는 문제가 있었습니다.
- 3.01에서는 GPT에게 전달되는 프롬프트를 수정하고 EA 내부 로직을 재검토하여 보다 적절한 TP 범위를 설정하도록 개선했습니다.

2. 브레이크이븐 설정 확장
- 이제 사용자별로 브레이크이븐(진입가로 SL 이동)을 개별적으로 켜거나 끌 수 있습니다.
- 포지션 진입 후 이익 및 손실 위험 관리를 더욱 유연하게 설정할 수 있습니다.

3. 최신 모델 “gpt-4o-2024-08-06” 추가
- 새로운 gpt-4o-2024-08-06을 도입하여 더 높은 수준의 분석과 일관성 있는 신호를 얻을 수 있게 되었습니다.
- 단기 시장 변동에 대한 대응 정확도를 높이고 불필요한 노이즈를 줄여 전반적인 성능 향상을 목표로 합니다.

4. 합의 로직 옵션 확대(All 3 Confirmation 지원)
- 기존의 다수결(최소 2개 모델이 BUY 또는 SELL 동의) 방식 외에, 모든 모델(3명)이 일치해야만 진입하는 ‘All 3 Confirmation’ 모드를 추가했습니다.
- 보다 엄격한 신호를 원하는 경우 전원 일치 모드를, 자주 거래를 원하는 경우 2모델 일치로 운영 정책에 맞게 선택할 수 있습니다.

Japan AI Exo Scalp EA 버전 3.0에서 무엇이 달라졌나요?

이 모델은 일본 전국시대의 무장 모리 모토나리의 가르침에서 영감을 얻었습니다. 그는 한 개의 화살은 쉽게 부러질 수 있지만, 세 개의 화살을 함께 묶으면 부러뜨리기 어렵다는 사실로 유명합니다. 저희는 OpenAI의 대표적인 세 가지 모델을 결합해 완전히 새로운 트레이딩 시스템을 구축했으며, 이는 글로벌 트레이더들에게 더욱 안정적이고 세밀한 시장 분석 및 수익 창출 기회를 제공합니다.


1. 멀티 모델 컨센서스 (세 개의 화살 개념)
- 구 버전 (2.63): 하나의 ChatGPT 엔드포인트(o1-mini 등)만 사용하여 간단히 BUY, SELL, NO 신호를 생성했습니다. 합의(컨센서스) 메커니즘은 없었으며, 모든 의사결정이 단일 모델에 의존했습니다.
- 신 버전 (3.0): o1-mini-2024-09-12, o3-mini, gpt-3.5-turbo 등 서로 다른 GPT 모델 3개를 병렬로 호출합니다. 각 모델은 지표 데이터를 독립적으로 분석하고 다음을 반환합니다:
- "signal": "BUY / SELL / NO"
- "peak_price": 실수(float)
EA는 ‘3개 중 2개’ 또는 ‘3개 모두’ 같은 방식으로 다수결(또는 만장일치)을 통해 최종 트레이딩 신호를 결정합니다. 이 ‘세 개의 화살’ 방식은, 화살 한 개는 쉽게 부러지지만 세 개를 합치면 부러뜨리기 어렵다는 일본 전국시대 모리 모토나리의 교훈에서 유래되었습니다.

2. 타임프레임별 자동 N-바 예측
- 구 버전 (2.63): 주로 M15나 고정된 바 수(“다음 12개 바” 등)를 사용하였고, 모든 타임프레임에 동일한 프롬프트를 거의 그대로 적용했습니다.
- 신 버전 (3.0): EA는 GetForecastBarsByPeriod() 함수를 통해 forecastBars 값을 동적으로 계산합니다. 다수의 테스트 결과 다음과 같은 최적값이 도출되었습니다:

타임프레임 → 권장 N(바)
M1 → 10
M2 → 8
M3 → 6
M4 → 8
M5 → 10
M6 → 10
M10 → 9
M12 → 10
M15 → 12
M20 → 12
M30 → 12
H1 → 12
H4 → 20
H6 → 16
H8 → 15
H12 → 12
D1 → 7
W1 → 4
MN1 → 6

이를 통해 EA는 각 타임프레임에 맞춰 GPT 모델에 “몇 개의 바 동안 최고가를 예측할 것인지”를 정확히 전달할 수 있습니다.

3. 동적인 Peak Price를 이용한 TP 설정
- 구 버전 (2.63): BUY/SELL/NO 신호만 존재하고, TP/SL은 대개 ATR이나 고정 핍을 기반으로 했기 때문에 ChatGPT가 최종 TP에 미치는 영향이 제한적이었습니다.
- 신 버전 (3.0): 각 GPT 모델이 peak_price를 반환하므로, EA에서 이를 통합해 이상값(최대 편차)을 제거하거나, 2개 모델만 일치할 경우 “보수적인” 값을 골라 TP로 사용합니다. 이렇게 해서 시장 상황에 실시간으로 맞춰 유연한 TP 설정이 가능해집니다.

4. 일관성 규칙이 추가된 확장 프롬프트
- 구 버전 (2.63): 프롬프트가 짧고, peak_price와 signal 간의 관계를 명시하지 않아 SELL 신호임에도 peak_price가 현재가보다 높게 나오는 등 모순이 발생하기도 했습니다.
- 신 버전 (3.0): 프롬프트가 명시적으로 지시합니다:
- signal=BUY일 경우, peak_price >= 현재 가격
- signal=SELL일 경우, peak_price <= 현재 가격
이로써 AI는 signal과 peak_price를 논리적으로 일치시키기 위해 노력합니다.

5. 세 개의 화살 파싱 및 다수결 방식
- 구 버전 (2.63): ChatGPT 모델을 한 번만 호출하며, 모델이 불확실하면 “NO SIGNAL”을 내는 경우가 많았습니다. 여러 엔드포인트 결과를 합치는 코드는 없었습니다.
- 신 버전 (3.0): EA는 총 3번 SendChatGptRequest()를 호출(모델별로 1회씩)하고, 각 응답은 ParseChatGptResponseSingleModel()로 분석해 signal과 peak_price를 추출합니다. 그 후 ParseChatGptResponseThree()에서 다음과 같은 방식으로 통합합니다:
- 3개 모두 BUY → BUY SIGNAL
- 3개 모두 SELL → SELL SIGNAL
- 2개가 BUY → BUY SIGNAL (해당 두 모델 중 “보수적” peak_price를 사용)
- 2개가 SELL → SELL SIGNAL (SELL도 동일 방식)
- 그 외 → NO SIGNAL

6. Trailing Stop 및 BE(손익분기) 기능 강화 (옵션)
- 구 버전 (2.63): 단순 TrailingStartPips / TrailingStopPips 정도만 있었으며, Break-Even 등에 대한 언급이 없었습니다.
- 신 버전 (3.0): UpdateTrailingStop() 메서드에서 필요한 경우 일정 구간 진입 시 이익 일부를 보호하는 Break-Even 옵션을 추가할 수 있습니다. 필수는 아니지만 코드 예제를 통해 보여줍니다. 이를 통해 수익을 어느 정도 확보하면서도 추가적인 수익 기회를 노릴 수 있습니다.

7. 최대 트레이드 횟수 증가 및 추가 제어 옵션
- 구 버전 (2.63): MaxTradesPerDay가 대략 300 정도였고, 뉴스/시간 필터링도 간단했습니다.
- 신 버전 (3.0): 일일 트레이드 제한을 높이고, 세션 필터 및 뉴스 체크를 더욱 정교화했습니다. 입력 파라미터에서 쉽게 ON/OFF할 수 있습니다.

8. 결론
v2.63에서 v3.0으로 넘어가면서, 단일 모델 기반에서 합의(컨센서스) 기반의 더욱 강력한 AI 접근 방식으로 도약한 것입니다. 세 GPT를 병렬로 활용하고, 각 시간축(Timeframe)별로 예측 범위를 동적으로 설정하고, 프롬프트에서 peak_price와 signal의 논리적 일관성을 요구함으로써, Japan AI Exo Scalp EA 3.0은 보다 안정적이고 유연한 트레이딩 전략을 지향합니다.

9. GPT 전송 데이터량의 대폭 감소
- 구 버전 (2.63): GPT에 많은 시장 데이터를 전송해, 요청이 느려지거나 토큰 한도를 초과할 위험이 있었습니다.
- 신 버전 (3.0): 데이터 압축 기법과 지표 정보를 더 간결한 포맷으로 변환함으로써, 2.63 대비 약 1/4 수준으로 전송량을 줄였습니다. 그 결과 요청 속도가 빨라지고, 사용 토큰도 절약되며, 모델과의 상호 작용 효율도 크게 향상됩니다.

새 버전릴리스 노트

이번 업데이트에서는 챗 모델 선택 방식과 Temperature(창의성 파라미터) 처리 방식을 변경하여,
더욱 안정적인 동작과 유연한 설정을 가능하게 했습니다. 주요 변경 사항은 아래와 같습니다.

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**1. o1 / o3 계열 모델에서 Temperature 고정**

- o1-mini-2024-09-12, o3-mini, o1 등 “reasoning 계열” 모델은
추론의 품질과 일관성을 우선하기 위해 Temperature(창의성)을 1.0으로 고정했습니다.
- 따라서 EA에서 0.1이나 2.0을 지정해도 실제로는 1.0이 적용됩니다.

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**2. GPT 계열 모델에서 Temperature 가변 (더 최적화된 Temperature 조정 실현)**

- gpt-3.5-turbo, gpt-4-turbo, gpt-4.5-preview 등 표준 GPT 시리즈를 선택할 경우,
EA 인풋 파라미터에 설정한 Temperature 값이 그대로 반영됩니다.
- Temperature 제어가 한층 더 최적화되어, 엄격한 수준(예: 0.1)부터 창의적인 수준(예: 1.0~2.0)까지
더 세밀하게 조정할 수 있습니다.

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**3. 기타 개선 사항**

- 최종적으로 어떤 Temperature가 사용되었는지, 사용자 지정 값과 실제 적용 값 사이에 차이가 있는지를 확인할 수 있도록
Print 로그를 추가했습니다.
- 이러한 변경 사항은 EA 전체 동작이나 트레이딩 로직에는 영향을 주지 않지만,
Temperature 처리가 더욱 명확해졌습니다.

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이상이 새 버전의 주요 변경 및 개선 내용입니다. 업데이트 후 o1/o3 계열 모델을 선택할 경우,
Temperature를 변경해도 실제로는 1.0이 사용된다는 점에 유의해 주십시오.
GPT 계열 모델을 선택하면 이전과 마찬가지로 자유롭게 Temperature를 설정할 수 있으니,
원하시는 대로 활용하시기 바랍니다.

최신 업데이트

1. 새로운 기능: Trailing Start를 도입하여 일정 핍(pips) 이익에 도달하면 자동으로 스톱을 추적하도록 설정할 수 있게 되었습니다.

2. 일부 고레버리지 환경에서 트레일링 스톱이 작동하지 않던 문제를 수정했습니다.

3. 전체 로직의 안정성을 향상했습니다.

4. 권장 시간대별 초기 설정 예시를 추가했습니다.

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■ 시간대별: 추천 설정 목록 (텍스트 버전)

● M15 (15분 차트)
・TrailingStartPips (발동 이익): 5~10핍
・TrailingStopPips (추적 거리): 5~10핍
・비고: 스캘핑 성향 / 민감하게 추적

● M30 (30분 차트)
・TrailingStartPips (발동 이익): 10~15핍
・TrailingStopPips (추적 거리): 10~15핍
・비고: 초급 데이트레이딩에 적합

● H1 (1시간 차트)
・TrailingStartPips (발동 이익): 15~30핍
・TrailingStopPips (추적 거리): 15~25핍
・비고: 확실한 추세 추종형

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이번 업데이트를 통해 트레일링 스톱 시작 시점을 유연하게 지정할 수 있는 “Trailing Start” 기능이 추가되어, 좁은 이익폭을 추적하고 싶은 스캘핑 스타일부터 넓은 추세를 포착하고 싶은 스윙 스타일까지 모두 대응할 수 있게 되었습니다.
또한 고레버리지 환경에서 트레일링이 발동되지 않던 문제를 수정하여, 이전보다 안정적으로 손익 보호와 이익 실현을 노릴 수 있게 되었습니다.

자신의 트레이딩 스타일과 시간대에 맞춰 최적의 설정을 시도해보시기 바랍니다. 앞으로도 추가적인 개선을 계획하고 있으니 많은 관심 부탁드립니다.

오늘(자정 이전)에 수신된 모든 메시지에 대해 답변드릴 예정입니다. 단기간에 메시지를 반복 전송할 경우, MQL 시스템에서 일정 기간 메시지 전송이 차단될 수 있으니 유의 바랍니다. 각 요청은 순차적으로 처리하므로, 조금만 기다려 주시면 감사하겠습니다. 불편을 끼쳐드려 다시 한 번 사과드립니다.

최신 업데이트

1. 뉴스 필터 기능

- 본 EA에 새로운 뉴스 필터 기능이 추가되었습니다.
이는 MQL5 경제 캘린더를 참조하여 주요 뉴스 발표 전후 일정 시간 동안 거래를 중단시킬 수 있습니다.

- 뉴스 필터 ON/OFF
• 중요한 뉴스 발표 시 새로운 주문 개시를 중단할지 여부를 설정할 수 있습니다.
• 발표 전후 몇 분 동안 거래를 피함으로써 급격한 시장 변동을 효과적으로 회피할 수 있습니다.

- 중요도 필터
• 높은 영향(레벨 3) 뉴스만 중단할 것인지, 중간(2) 이상부터 중단할 것인지, 또는 낮은(1)까지 포함하여 모든 뉴스를 중단할 것인지 선택 가능합니다.
• MQL5 캘린더에서 중요도는 1=Low, 2=Medium, 3=High로 관리됩니다.
• 높은 중요도 뉴스만 남겨 두어 이익을 노리는 등, 유연한 전략 운용이 가능합니다.

- 포지션 자동 청산
• 뉴스 필터가 발동되면, 이미 보유 중인 포지션을 자동으로 청산하도록 설정할 수 있습니다.
• 주요 뉴스 발표 전후 큰 시장 변동이 발생할 때, 리스크 관리를 용이하게 해줍니다.

2. 차트 상의 경제 캘린더 표시

- 이번 버전에서는 거래 차트에 경제 이벤트를 시각적으로 표시하는 기능이 추가되었습니다.

1) 수직선 표시

간단한 수정 업데이트
EA 내에서 디버그 로그를 CSV 파일에 기록하는 `WriteDebugCsv()` 함수 때문에 파일 쓰기 오류(5004)가 발생했습니다. 따라서 `DebugToCSV` 플래그를 `false`로 설정하여 CSV 출력을 비활성화했습니다.

Latest Update
직접 답변을 드릴 수 없어 불편을 끼쳐드려 죄송합니다. 3월 20일 이후 가능한 빨리 답변드릴 예정이오니 조금만 기다려 주시면 감사하겠습니다. 협조에 감사드립니다.

이번 EA 버전에는 다음과 같은 새로운 또는 개선된 기능이 포함되었습니다:
버전 2.5는 6가지 GPT 모델 중에서 선택할 수 있는 대규모 업데이트입니다.
필요에 따라 각 GPT 모델의 정확도와 비용 효율성을 비교해 보세요.

1. GMT 오프셋 기능
- `InpGMTOffsetHours`를 사용하여 브로커 서버의 시간차를 고려합니다.
- 예: GMT+3인 경우 “3”, GMT-5인 경우 “-5”로 설정하여 런던 또는 뉴욕 세션 시간에 맞출 수 있습니다.

2. 고정 로트 기능
- `UseFixedLot = true`인 경우, EA는 항상 `FixedLotSize`를 사용하며 `RiskPercent`는 무시됩니다.
- `UseFixedLot = false`인 경우, 기존과 마찬가지로 `RiskPercent`를 기준으로 로트 크기가 계산됩니다.

3. GPT 모델 선택
- Inputs 설정에서 6가지 다른 GPT 모델 중 하나를 선택할 수 있습니다.
- EA는 선택된 모델을 이용해 ChatGPT API 요청(진입 및 청산)을 수행합니다.

## 외환시장 전망: 모델 평가 (최대 10점 만점)
단일 요청 시 7000 토큰 사용 시의 예상 비용도 참고해 주십시오.

1) o1-mini-2024-09-12
[정확도] ★★★★★★★★☆☆ (8/10)
[실시간 데이터 활용] ★★★★★★★★☆☆ (8/10)
[단기/장기 적응성] ★★★★★★★☆☆☆ (7/10)
[응답 및 효율성] ★★★★★★☆☆☆☆ (6/10)
[비용 효율성] ★★★★★★★☆☆☆ (7/10)
[7000 토큰/요청
예상 비용] $0.02 - $0.03

2) o3-mini
[정확도] ★★★★★★★★☆☆ (8/10)
[실시간 데이터 활용] ★★★★★★★★☆☆ (8/10)
[단기/장기 적응성] ★★★★★★★☆☆☆ (7/10)
[응답 및 효율성] ★★★★★★★★☆☆ (8/10)
[비용 효율성] ★★★★★★★☆☆☆ (7/10)
[7000 토큰/요청
예상 비용] $0.02 - $0.03

3) gpt-3.5-turbo
[정확도] ★★★★★★★☆☆☆ (7/10)
[실시간 데이터 활용] ★★★★★★★☆☆☆ (7/10)
[단기/장기 적응성] ★★★★★★★☆☆☆ (7/10)
[응답 및 효율성] ★★★★★★★★★☆ (9/10)
[비용 효율성] ★★★★★★★★★☆ (9/10)
[7000 토큰/요청
예상 비용] $0.013 - $0.02

4) gpt-4-turbo
[정확도] ★★★★★★★★★☆ (9/10)
[실시간 데이터 활용] ★★★★★★★★★☆ (9/10)
[단기/장기 적응성] ★★★★★★★★★☆ (9/10)
[응답 및 효율성] ★★★★★★★☆☆☆ (7/10)
[비용 효율성] ★★★★★★★★★☆ (9/10)
[7000 토큰/요청
예상 비용] $0.04 - $0.06

5) o1
[정확도] ★★★★★★★★★☆ (9/10)
[실시간 데이터 활용] ★★★★★★★★★☆ (9/10)
[단기/장기 적응성] ★★★★★★★★★☆ (9/10)
[응답 및 효율성] ★★★☆☆☆☆☆☆☆ (3/10)
[비용 효율성] ★★★★☆☆☆☆☆☆ (4/10)
[7000 토큰/요청
예상 비용] $0.26 - $0.39

6) gpt-4.5-preview
[정확도] ★★★★★★★★★★ (10/10)
[실시간 데이터 활용] ★★★★★★★★★★ (10/10)
[단기/장기 적응성] ★★★★★★★★★★ (10/10)
[응답 및 효율성] ★★★★☆☆☆☆☆☆ (4/10)
[비용 효율성] ★★☆☆☆☆☆☆☆☆ (2/10)
[7000 토큰/요청
예상 비용] $0.70 - $1.00


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## Q&A

Q: “RiskPercent”를 변경했는데도 거래가 항상 0.01 로트로 이뤄집니다. 왜 그런가요?
A: 주요 이유는 두 가지입니다.
- 위험 계산: 위험 기반으로 계산된 로트 크기가 브로커의 최소 로트보다 작으면 자동으로 0.01이 됩니다.
- 브로커 제한: 일부 브로커는 최소 로트를 0.01로만 허용합니다.

Q: 추후 버전에서 수정될 예정인가요?
A: 네. 이번 버전에는 고정 로트를 사용하는 옵션이 추가되었습니다. Lot Setting을 “true”로 설정하면, 위험 계산이 아니라 고정 로트(예: 0.05)만 사용하여 거래할 수 있습니다.

Q: 429 오류가 계속 발생합니다. 이건 무슨 의미인가요?
A: 429 오류는 OpenAI의 요청 속도 제한(rate limit)에 도달했거나 API 크레딧이 부족함을 의미합니다. OpenAI의 Billing & Usage를 확인해 보세요. 속도 제한에 걸린 경우 BarsNeeded를 줄이거나 더 긴 시간대를 사용해 요청 빈도를 낮춰보시기 바랍니다.

최신 업데이트
규정에 따라 업데이트는 가능하지만, 여전히 모든 댓글이나 메시지를 확인할 수 없어 불편을 드려 죄송합니다. 모든 기능은 3월 20일에 복원될 예정이며, 최대한 신속하게 진행 중입니다. 기다려 주셔서 감사합니다.

여러분의 요청에 따라, 제품 페이지 설명 맨 아래에 파라미터 세트를 추가했습니다. 현재는 영어와 일본어 버전만 제공되며, 앞으로 더 많은 언어를 순차적으로 지원할 예정이니 조금만 더 기다려 주세요.

새로운 기능
・이제 ChatGPT o1 모델을 지원합니다!
ChatGptModel 파라미터를 “o1”로 설정하기만 하면 mini 버전에 비해 더 고급 모델을 사용할 수 있습니다.
・추론 및 분석 능력이 강화되어 트레이딩 성능이 향상될 것으로 기대됩니다.

개선 사항
・파라미터 항목을 보다 쉽게 확인할 수 있도록 하고, 트레이딩 환경을 정비하여 사용성을 높였습니다.


**자주 묻는 질문에 대한 답변**

**Q: 거래를 할 수 없습니다.**
**A:** 대부분의 경우, OpenAI API 크레딧이 부족한 것이 원인입니다. 먼저 OpenAI 대시보드에 로그인하여 크레딧이 충분한지 확인하세요. 만약 크레딧이 부족하다면 추가 결제를 진행해 주시기 바랍니다.
또한, MetaTrader 5 화면 하단에 있는 “Toolbox” → “Experts” 탭에서 오류 메시지가 있는지 확인하세요. 오류가 기록되어 있다면 문제의 원인이 그 안에 있을 수 있습니다.

최신 업데이트 소개
더욱 간편하고 직관적인 거래 환경을 위해 다음과 같은 새로운 개선 사항을 경험해 보세요:

• 새로운 기능: 뉴욕 및 런던 시장 시간을 통합하여 유동성이 높은 시간대에 집중적으로 거래할 수 있도록 합니다.
• 개선 사항: 파라미터 설정이 정교하게 다듬어져, 설정 및 조정이 더욱 간편해졌습니다.
• GPT 정확도 향상: 거래마다 더욱 정밀한 신호와 통찰을 제공하여 의사결정에 더 강력한 지원을 합니다.

이번 업데이트에서는 다음 두 가지 신규 파라미터를 통해 유동성이 높은 시간대로 거래를 제한할 수 있습니다:
• UseLondonSession (서버 시간 8:00–17:00)
• UseNYSession (서버 시간 13:00–22:00)

각각 true로 설정하면 해당 세션 시간대에만 거래가 이뤄지도록 활성화할 수 있습니다(두 파라미터를 모두 true로 설정하면 런던과 뉴욕의 겹치는 시간대를 포함). 높은 유동성 시간대에 집중함으로써 EA는 더 좁은 스프레드와 강한 가격 변동의 이점을 누리며, 낮은 변동성 시간대의 단점을 줄이고 보다 탄탄한 진입 기회를 제공합니다.

UseLondonSession = false
UseNYSession = false

두 파라미터가 모두 false로 설정되어 있다면, 거래 시간에 대한 제한이 없습니다.
EA는 24시간 거래가 가능하며, 이는 더 많은 진입 기회를 제공할 수 있지만, 비활성 시간대에 발생할 수 있는 낮은 유동성과 넓은 스프레드에 유의해야 합니다.

1)Fixed an issue on certain high leverage accounts or older MT5 builds where previous positions wouldn’t always close, stacking multiple trades. After testing on over 30 accounts (including suffixes), the problem no longer occurs.

2) Cooldown Feature
Parameter Name:

UseCooldown (true/false)
CooldownBars (integer)
How to Enable:

In the EA inputs, set UseCooldown = true.
Set CooldownBars to the number of bars you want the EA to wait after a position closes before it can open another new trade.
Short Timeframe Example (like M5/M15):

If you’re scalping on M15 or lower, you might want a slightly larger “bar count,” like 3–5 bars, so the EA doesn’t jump right back into a trade the very next minute or two. This helps reduce “choppy” re-entries if the market is crazy volatile.
Long Timeframe Example (H1/H4):

On bigger timeframes, you often don’t need as many bars for cooldown because each bar already covers more time. Something like 1 or 2 bars of cooldown can be enough, especially on H1 or H4.
Tip:

If you notice too many consecutive losses happening, try increasing CooldownBars or switching it from false to true to give the EA a “breather” between trades.
3) Trailing Stop Feature
Parameter Name:



UseTrailingStop (true/false)
TrailingStopPips (double)
How to Enable:

In the EA inputs, set UseTrailingStop = true.
Adjust TrailingStopPips to your preference. If set to 20, that means once your open trade has at least 20 pips of profit, the EA automatically moves its SL upwards (for BUY) or downwards (for SELL) to lock in some gains.
Recommended Usage:

If you’re trading short-term and want to “lock in” small, quick profits, you might keep TrailingStopPips around 10–20.
For more medium- or long-term trades, some folks set it higher, like 30–50 pips, to give trades room to “breathe” and avoid premature stoppage.
Trailing stops are perfect if you want to catch an extended run and avoid having to manually move the stop.

수정: 서로 다른 매직 넘버가 할당되었음에도 불구하고 EA가 다른 EA가 거래한 동일한 통화 쌍의 포지션을 잘못 닫는 문제를 해결하였습니다.
안정성 향상: 포지션 관리의 정확도를 개선하고, 여러 EA를 동시에 실행할 때의 호환성을 강화하였습니다.

2025년 3월 7일: 시장 상황에 맞춰 파라미터와 GPT 응답을 조정했습니다.