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MetaTrader 5의 새로운 가능성 사용

MQL5.com의 프로그래밍 기고글

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데이터 과학 및 머신 러닝(파트 06): 경사 하강법(Gradient Descent)

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CCI 지표. 업그레이드 및 새로운 기능

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다음은 가장 인기 있는 지표인 거래 시스템을 설계하는 방법에 대한 시리즈의 새로운 기사입니다. 일목균형 지표에 대해 자세히 설명하고 이 지표로 거래 시스템을 설계하는 방법에 대해 설명합니다.

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Expert Advisor 개발 기초부터 (파트 15): 웹에서 데이터 액세스 하기(I)

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MFI로 거래 시스템을 설계하는 방법 알아보기

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데이터 과학 및 머신 러닝(파트 05): 의사 결정 트리

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의사 결정 트리는 인간이 데이터를 분류하기 위해 생각하는 방식을 모방합니다. 트리를 구축하고 트리를 사용하여 데이터를 분류하고 예측하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 의사 결정 트리 알고리즘의 주요 목표는 불순물이 있는 데이터를 순수한 것으로 분리하거나 노드에 가깝게 분리하는 것입니다.

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오늘은 주문의 흐름을 알아보기 위해 Times & Trade를 만들 것입니다. 이는 우리가 앞으로 구축할 시스템의 첫 번째 부분입니다. 다음 글에서는 추가적인 내용을 더해 시스템을 완성하도록 하겠습니다. 이 새로운 기능을 구현하려면 Expert Advisor 코드에 몇 가지의 새로운 항목을 추가해야 합니다.

데이터 과학 및 머신 러닝(파트 05): 의사 결정 트리

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데이터 과학 및 머신 러닝(파트 04): 현재 주식 시장 붕괴 예측

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Expert Advisor 개발 기초부터 (파트 14): 가격에 볼륨 추가 (II)

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오늘 우리는 EA에 더 많은 리소스를 추가할 것입니다. 이 흥미로운 기사는 정보를 표시하는 새로운 아이디어와 방법을 제공합니다. 동시에 프로젝트의 사소한 결함을 수정하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

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경험적 모드 분해법의 기초

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MQL5에서 행렬 및 벡터 연산

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효율적인 연산을 위해 수학적인 솔루션과 함께 행렬과 벡터가 MQL5에 도입되었습니다. 새로운 유형은 수학적인 표기법에 가까운 간결하고 이해하기 쉬운 코드를 생성하도록 하는 기본 메서드를 제공합니다. 배열은 광범위한 기능을 제공하지만 행렬이 훨씬 더 효율적인 경우가 많습니다.

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데이터 과학 및 머신 러닝(파트 04): 현재 주식 시장 붕괴 예측

이 기사에서는 로지스틱 모델을 사용하여 미국 경제의 펀더멘털을 기반으로 주식 시장 폭락을 예측하려고 합니다. NETFLIX와 APPLE은 우리가 집중해서 볼 주식입니다. 이전의 2019년과 2020년의 시장 폭락을 통해 우리 모델이 현재의 암울한 상황에서 어떻게 작동하는지를 알아 봅시다.

"MQL5에서 행렬 및 벡터" 기고글이 게재됨.

MQL5에서 행렬 및 벡터

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