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MQL5 Algo Forge로 이동하기(1부): 메인 리포지토리 만들기
MQL5 Algo Forge로 이동하기(1부): 메인 리포지토리 만들기
MetaEditor에서 프로젝트를 작업할 때 개발자는 종종 코드 버전을 관리해야 하는 상황에 직면합니다. MetaQuotes는 최근 코드 버전 관리 및 협업 기능을 갖춘 MQL5 Algo Forge의 출시와 함께 GIT로의 마이그레이션을 발표했습니다. 이 글에서는 이 새로운 도구와 기존 도구를 더 효율적으로 사용하는 방법에 대해 설명합니다.
MQL5 Algo Forge 시작하기
MQL5 Algo Forge 시작하기
알고리즘 트레이딩 개발자를 위한 전용 포털인 MQL5 Algo Forge를 소개합니다. MQL5 Algo Forge에는 Git의 강력한 기능과 MQL5 에코시스템 내에서 프로젝트를 관리하고 구성할 수 있는 직관적인 인터페이스가 결합되어 있습니다. 여러분은 이곳에서 흥미로운 저자를 팔로우하고 팀을 구성하고 알고리즘 트레이딩 프로젝트에 대해 협업할 수 있습니다.
MetaTrader 5 플랫폼에 새로운 UI 언어 추가하기
MetaTrader 5 플랫폼에 새로운 UI 언어 추가하기
MetaTrader 5 플랫폼의 사용자 인터페이스는 여러 언어로 번역되었습니다. 만약 당신이 사용하는 언어로는 번역되지 않았더라도 실망하기엔 이릅니다. MetaQuotes Software Corp.이 제공하는 MetaTrader 5 멀티랭귀지 팩 유틸리티를 이용하여 쉽게 번역할 수 있기 때문이죠. 심지어 공짜입니다. 본 문서에서는 MetaTrader 5 플랫폼에 새로운 사용자 인터페이스 언어를 추가하는 예시에 대해서 보여드릴 것입니다.
마켓에 제품 출시하기
마켓에 제품 출시하기
Marekt을 통해 전 세계 수백만 명의 MetaTrader 사용자에게 트레이딩 애플리케이션을 제공하십시오. 이미 구축된 인프라가 있습니다: 많은 사용자, 라이선스 솔루션, 평가판, 업데이트 게시 및 결제등의 인프라를 활용할 수 있습니다. 간단한 판매자 등록 절차를 완료하고 제품을 게시하기만 하면 됩니다. 이러한 서비스를 통해 저희가 구축해 놓은 각종 기술들을 사용해서 귀하의 프로그램을 만들어 추가적인 수익을 창출 하십시오.
패턴 검색에서 무자비 대입 방식(6부): 주기적 최적화
패턴 검색에서 무자비 대입 방식(6부): 주기적 최적화
이 기사에서는 MetaTrader 4 및 5 거래에서 자동화 체인 전체를 닫을 수 있을 뿐만 아니라 훨씬 더 흥미로운 작업을 할 수 있게 해준 개선 사항의 첫 번째 부분을 보여드리겠습니다. 이제부터는 이 솔루션을 사용하면 EA를 생성하고 최적화하는 것을 완전히 자동화할 수 있을 뿐만 아니라 효과적인 트레이딩 구성을 찾는 데 드는 인건비를 최소화할 수 있습니다.
측정 지표 정보
측정 지표 정보
머신러닝은 전략 개발을 위한 인기 있는 방법이 되었습니다. 수익성과 예측 정확도를 극대화하는 데는 더 많은 관심이 집중되었지만 예측 모델을 구축하는 데 사용되는 데이터 처리의 중요성은 그다지 주목을 받지 못했습니다. 이 글에서는 티모시 마스터스의 책 '시장 트레이딩 시스템 테스트 및 조정'에 설명된 대로 엔트로피 개념을 사용해 예측 모델 구축에 사용할 지표의 적절성을 평가하는 방법을 살펴봅니다.
MQL5 - 여러분도 이 언어의 마스터가 될 수 있습니다.
MQL5 - 여러분도 이 언어의 마스터가 될 수 있습니다.
이 글은 제가 MQL5 언어에 어떻게 첫발을 내딛게 되었는지 알려드리는 일종의 인터뷰 형식의 글입니다. 훌륭한 MQL5 프로그래머가 되는 방법을 알려드리겠습니다. 저는 이 위업을 달성하는 데 필요한 기반을 설명할 것입니다. 유일한 전제 조건은 배우고자 하는 의지입니다.
모집단 최적화 알고리즘: 하모니 검색(HS)
모집단 최적화 알고리즘: 하모니 검색(HS)
이번 기사에서는 완벽한 하모니를 찾는 과정에서 영감을 얻은 가장 강력한 최적화 알고리즘인 하모닉 서치(HS)에 대해 알아보고 테스트해 보겠습니다. 현재 평가에서 선두를 달리고 있는 알고리즘은 무엇일까요?
모집단 최적화 알고리즘: 중력 검색 알고리즘(Gravitational Search Algorithm;GSA)
모집단 최적화 알고리즘: 중력 검색 알고리즘(Gravitational Search Algorithm;GSA)
GSA는 무생물에서 영감을 얻은 모집단 최적화 알고리즘입니다. 알고리즘에 구현된 뉴턴의 중력 법칙과 그리고 물리적 객체의 상호 작용을 모델링하는 높은 신뢰성 덕분에 우리로 하여금 행성계와 은하단의 매혹적인 춤을 관찰하게 해 줍니다. 이 기사에서는 가장 흥미롭고 독창적인 최적화 알고리즘 중 하나를 살펴볼 것입니다. 우주의 객체의 움직임에 대한 시뮬레이터도 있습니다.
Expert Advisor 개발 기초부터(29부): 대화형 플랫폼
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.
Scikit-Learn 라이브러리의 분류 모델 및 ONNX로 내보내기
Scikit-Learn 라이브러리의 분류 모델 및 ONNX로 내보내기
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.
MQL5의 ALGLIB 수치 해석 라이브러리
MQL5의 ALGLIB 수치 해석 라이브러리
이 글에서는 금융 데이터 분석의 효율성을 향상시킬 수 있는 ALGLIB 3.19 수치 분석 라이브러리와 그 응용 프로그램 및 새로운 알고리즘에 대해 간략히 살펴봅니다.
시장 수학: 수익, 손실 및 비용
시장 수학: 수익, 손실 및 비용
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.
알고리즘 트레이딩 기사를 작성하고 200달러를 받으세요!
알고리즘 트레이딩 기사를 작성하고 200달러를 받으세요!
기사를 작성하고 알고리즘 트레이딩이 발전하도록 기여해 보세요. 여러분의 트레이딩 및 프로그래밍 경험을 공유해 주시면 $200를 지급해 드립니다. 또한 인기 있는 MQL5.com 웹사이트에 글을 게시하면 전문적인 커뮤니티에서 여러분의 브랜드를 홍보할 수 있는 좋은 기회가 됩니다. 수천 명의 트레이더들이 여러분의 작품을 읽어 볼 것입니다. 비슷한 생각을 가진 사람들과 아이디어를 논의하고 새로운 경험을 쌓고 여러분이 가진 지식을 수익화할 수 있습니다.
Expert Advisor 개발 기초부터(28부): 미래를 향해(III)
Expert Advisor 개발 기초부터(28부): 미래를 향해(III)
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.
Expert Advisor 개발 기초부터(26부): 미래를 향해(I)
Expert Advisor 개발 기초부터(26부): 미래를 향해(I)
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.
클래스에서 ONNX 모델 래핑하기
클래스에서 ONNX 모델 래핑하기
객체 지향 프로그래밍을 사용하면 읽기 쉽고 수정하기 쉬운 보다 간결한 코드를 작성할 수 있습니다. 여기서는 세개의 ONNX 모델에 대한 예제를 살펴보겠습니다.
Expert Advisor 개발 기초부터(25부): 시스템 견고성 확보(II)
Expert Advisor 개발 기초부터(25부): 시스템 견고성 확보(II)
이 글에서는 EA의 성능을 향상하기 위한 마지막 단계를 밟아보겠습니다. 그러니 오랫동안 읽을 준비를 하세요. Expert Advisor의 신뢰성을 높이기 위해 우리는 코드에서 모든 것을 제거합니다. 이 코드는 거래 시스템의 일부가 아닌 코드입니다.
MQL5에서 행렬 및 벡터: 활성화 함수
MQL5에서 행렬 및 벡터: 활성화 함수
여기서는 머신 러닝에서의 활성화 함수에 대해서만 설명하겠습니다. 인공 신경망에서 뉴런 활성화 함수는 입력 신호 또는 입력 신호 세트의 값을 기반으로 출력 신호의 값을 계산합니다. 우리는 이 프로세스의 내부의 작동 방식에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.
모집단 최적화 알고리즘: 물고기 떼 검색(FSS)
모집단 최적화 알고리즘: 물고기 떼 검색(FSS)
물고기 떼 검색(FSS)은 대부분의 물고기(최대 80%)가 친척들로 구성된 집단인 물고기 떼에서 물고기의 행동에서 영감을 얻은 새로운 최적화 알고리즘입니다. 물고기의 떼가 먹이 사냥의 효율성과 포식자로부터 보호하는 데 중요한 역할을 한다는 것은 이미 입증된 사실입니다.
또 다른 MQL5 OOP 클래스
또 다른 MQL5 OOP 클래스
이 글은 이론적인 거래 아이디어를 구상하는 것부터 그 아이디어를 경험적 세계에서 현실로 만드는 MQL5 EA를 프로그래밍하는 것에 이르기까지 처음부터 객체 지향 Expert Advisor를 구축하는 방법을 보여줍니다. 행동으로 배우는 것은 IMHO 성공을 위한 확실한 접근 방식입니다. 그래서 저는 여러분이 Forex 로봇을 최종적으로 코딩하기 위해 아이디어를 주문하는 방법을 볼 수 있도록 실용적인 예를 보여주고 있습니다. 저의 목표는 또한 당신이 OO 원칙을 준수하도록 초대하는 것입니다.
모집단 최적화 알고리즘: 회색 늑대 옵티마이저(GWO)
모집단 최적화 알고리즘: 회색 늑대 옵티마이저(GWO)
이번에는 최신의 최적화 알고리즘 중 하나인 그레이 울프 최적화에 대해 알아봅시다. 테스트 함수에서의 오리지널 행동은 이 알고리즘을 앞서 고려한 알고리즘 중 가장 흥미로운 알고리즘 중 하나로 만듭니다. 이 알고리즘은 신경망 훈련, 많은 변수가 있는 부드러운 함수의 훈련에 사용되는 최고의 알고리즘 중 하나입니다.
모집단 최적화 알고리즘: 인공 꿀벌 군집(ABC)
모집단 최적화 알고리즘: 인공 꿀벌 군집(ABC)
이 글에서는 인공 꿀벌 군집의 알고리즘을 연구하고 기능적 공간을 연구하는 새로운 원칙을 더해 우리의 지식을 보완할 것입니다. 이 글에서는 고전적인 버전의 알고리즘에 대한 저의 해석을 보여드리겠습니다.