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MetaTrader 5의 새로운 가능성 사용

MQL5.com의 프로그래밍 기고글

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이 기사에서 우리는 거래 시스템의 효율성에 대한 더욱 깊은 이해를 위해 재구매 알고리즘과 수학과 논리를 사용하여 거래 효율성을 개선하는 일반적인 원칙관 관련한 작업을 수행하고 절대적인 측면에서 모든 거래 시스템의 사용 효율성을 높이는 가장 비표준 방법을 적용할 것입니다.

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예제로 패턴 살펴보기(1부): 멀티 탑

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리눅스에서 MetaTrader 5 구동하기

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이 기사에서는 Linux 버전 중 널리 사용되는 Ubuntu와 Debian에서 MetaTrader 5를 설치하는 방법을 알아봅니다. 이들 시스템은 서버 하드웨어와 트레이더의 개인용 컴퓨터로 널리 사용됩니다.

모집단 최적화 알고리즘: 개미 군집 최적화(ACO)

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이번에는 개미 군집 최적화 알고리즘을 분석해 보겠습니다. 이 알고리즘은 매우 흥미롭고 복잡합니다. 이 글에서는 새로운 유형의 ACO를 만들기 위한 시도를 할 것입니다.

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모집단 최적화 알고리즘: 개미 군집 최적화(ACO)

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프리랜스 서비스에서 트레이더의 주문을 처리하여 수익을 창출하는 방법

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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.

Expert Advisor 개발 기초부터(31부): 미래를 향해(IV)

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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.

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예제로 패턴 살펴보기(1부): 멀티 탑

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이번 글은 알고리즘 트레이딩 프레임워크의 반전 패턴과 관련된 시리즈의 첫 번째 글입니다. 더블 탑과 더블 바텀 패턴에서 유래한 가장 흥미로운 패턴 계열부터 살펴보겠습니다.

모집단 최적화 알고리즘: 개미 군집 최적화(ACO)

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Expert Advisor 개발 기초부터(30부): 차트 트레이드(Chart Trade)를 지표로 사용하시나요?

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오늘 우리는 차트 트레이드(Chart Trade)를 다시 사용하겠습니다. 그러나 이번에는 차트 트레이드가 차트에 표시되거나 표시되지 않을 수도 있는 차트상의 지표가 될 것입니다.

Expert Advisor 개발 기초부터(31부): 미래를 향해(IV)

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스왑(1부): 잠금 및 합성 포지션

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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.

"모집단 최적화 알고리즘: 박테리아 먹이 채집 최적화(BFO)" 기고글이 게재됨.

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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.

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빌 윌리엄스의 MFI로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법 알아보기

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이번 글은 인기 있는 보조지표를 기반으로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 알아보는 시리즈의 새로운 글입니다. 이번에는 빌 윌리엄스의 시장 촉진 지수(BW MFI)를 다뤄보겠습니다.

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MetaTrader의 MetaTrader: 하나의 차트에서 여러 로봇 실행하기

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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.

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MQL5에서 라인을 다루는 방법

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Expert Advisor 개발 기초부터(29부): 대화형 플랫폼

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.

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Scikit-Learn 라이브러리의 분류 모델 및 ONNX로 내보내기

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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.

MQL5에서 라인을 다루는 방법

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