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MetaTrader 5의 새로운 가능성 사용

MQL5.com의 프로그래밍 기고글

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Expert Advisor 개발 기초부터(18부): 새로운 주문 시스템(I)

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이것이 새로운 주문 시스템의 첫 번째 부분입니다. 기사를 통해 EA를 문서화하기 시작한 이후 우리는 차트 주문 시스템 모델을 그대로 유지하면서 다양한 변경 및 개선을 추가했습니다.

Expert Advisor 개발 기초부터(19부): 새로운 주문 시스템(II)

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이 글에서는 "무슨 일이 일어나는지를 보여주는" 그래픽 주문 시스템을 개발할 것입니다. 이번에는 처음부터 다시 시작하는 것이 아니라 거래하는 자산의 차트에 더 많은 객체와 이벤트를 추가하여 기존 시스템을 수정할 예정입니다.

모집단 최적화 알고리즘: 파티클 스웜(PSO)

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이 글에서는 널리 사용되는 파티클 스웜 최적화(PSO) 알고리즘에 대해 살펴보겠습니다. 이전에는 수렴, 수렴 속도, 안정성, 확장성과 같은 최적화 알고리즘의 중요한 특성에 대해 알아보고 테스트 스탠드를 개발했으며 가장 간단한 RNG 알고리즘에 대해 알아보았습니다.

"베어스 파워 보조 지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법 알아보기" 기고글이 게재됨.

베어스 파워 보조 지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법 알아보기

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

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포스 인덱스 지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법 알아보기

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가장 인기 있는 보조지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 소개하는 시리즈의 새로운 글에 오신 것을 환영합니다. 이 글에서는 새로운 기술 지표와 포스 인덱스 지표를 사용하여 트레이딩 시스템을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.

매수하기 전에 거래 로봇을 테스트하는 방법

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MQL5 Market에서 거래 로봇을 매수하면 다른 모든 유사한 옵션에 비해 뚜렷한 이점이 있습니다. 제공되는 자동화 시스템은 MetaTrader 5 터미널에서 직접 철저히 테스트할 수 있습니다. 매수하기 전에 Expert Advisor는 시스템을 완전히 파악하기 위해 내장된 전략 테스터의 모든 불리한 모드에서 신중하게 실행할 수 있고 또 실행해야 합니다.

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모집단 최적화 알고리즘: 파티클 스웜(PSO)

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경험적 모드 분해법의 기초

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이 글은 경험적 모드 분해법(EMD)에 대한 설명입니다. 경험적 모드 분해는 힐베르트-황 변환의 기초가 되며 비정상 비선형 데이터 분석에 사용됩니다. EMD의 소프트웨어 구현 방법과 그 특징을 설명한 후 사용 예시를 함께 보겠습니다.

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모집단 최적화 알고리즘: 파티클 스웜(PSO)

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가장 인기 있는 보조지표로 트레이딩 시스템을 설계하는 방법을 소개하는 시리즈의 새로운 글에 오신 것을 환영합니다. 이 새로운 기사를 통해 우리는 차이킨 오실레이터 지표로 거래 시스템을 설계하는 방법을 배웁니다.

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인구 최적화 알고리즘

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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.

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Expert Advisor 개발 기초부터(17부): 웹에서 데이터 액세스하기(III)

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이 문서에서는 웹에서 데이터를 가져와 Expert Advisor에서 사용하는 방법에 대해 계속 살펴봅니다. 이번에는 대체 시스템 개발에 대해 알아볼 것입니다.

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트레이딩 Expert Advisor를 처음부터 개발하기(16부): 웹에서 데이터 액세스하기(II)

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웹에서 Expert Advisor에 데이터를 입력하는 방법은 그리 당연하지 않습니다. MetaTrader 5가 제공하는 모든 가능성을 이해하지 않고는 그렇게 쉬운 일이 아닙니다.

Expert Advisor 개발 기초부터(17부): 웹에서 데이터 액세스하기(III)

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이 문서에서는 웹에서 데이터를 가져와 Expert Advisor에서 사용하는 방법에 대해 계속 살펴봅니다. 이번에는 대체 시스템 개발에 대해 알아볼 것입니다.

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경험적 모드 분해법의 기초

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이 글은 경험적 모드 분해법(EMD)에 대한 설명입니다. 경험적 모드 분해는 힐베르트-황 변환의 기초가 되며 비정상 비선형 데이터 분석에 사용됩니다. EMD의 소프트웨어 구현 방법과 그 특징을 설명한 후 사용 예시를 함께 보겠습니다.

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MQL5에서 행렬 및 벡터 연산

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트레이딩에서의 수학: 샤프 및 소르티노 비율

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MQL5 객체 지향 프로그래밍 접근 방식을 사용한 Expert Advisor 작성하기

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