이 글은 MQL5의 이벤트 기반 아키텍처에 대해 중점적으로 다룹니다. 구체적으로는 단일 구조의 OnTick 모델에서 분산 처리로 전환하는 과정에 대해 설명합니다. 미리 정의된 이벤트와 사용자 정의 이벤트, 서비스 및 프로그램 간의 메시징은 물론 아키텍처적인 오류에 대해서도 살펴보겠습니다. 예시는 지표와 EA 간의 상호 작용을 어떻게 구성하여 부하를 줄이고 가독성을 향상시키며 유지 관리를 간소화하는지 보여줄 것입니다.
이 글에서는 SQLite를 사용하여 MQL5로 거래 일지를 관리하기 위한 최소한의 작업 세트를 소개합니다: 여기에는 거래, 신호 및 이벤트, 지수, 준비된 명세서 및 거래 테이블 구조와 표준 분석 SQL 쿼리가 포함됩니다. MetaTrader 5의 통계 대시보드와의 통합과 MetaEditor를 통한 데이터베이스 작업이 시연됩니다. 이 접근 방식을 통해 EA 코드를 복잡하게 만들지 않고도 저널을 자동화하고 계산 속도를 향상시키고 분석을 하는 것이 가능해집니다.
외환 시장에서 포트폴리오 거래는 어떻게 이루어지나요? 포트폴리오 비율 최적화를 위한 마코위츠 포트폴리오 이론과 포트폴리오 위험 최적화를 위한 VaR 모델이 어떻게 통합될 수 있을까요? 여기서 우리는 포트폴리오 이론에 기반한 코드를 개발해서 한편으로는 낮은 위험을, 다른 한편으로는 만족스러운 장기적인 수익성을 확보해 볼 것입니다.
이 문서에서는 다중 통화 포트폴리오 최적화를 위한 VaR(위험가중치) 모델이 가진 잠재력에 대해 살펴봅니다. 파이썬의 강력한 성능과 MetaTrader 5의 기능을 사용하여 효율적인 자본 배분 및 포지션 관리를 하는 VaR 분석을 구현하는 방법에 대해 알아봅니다. 이론적 기초부터 실제 구현까지, 알고리즘 트레이딩에서 가장 강력한 위험 계산 시스템 중 하나인 VaR을 적용하는 모든 측면을 다룹니다.
트레이딩 시스템을 만들 때 효과적으로 처리해야 하는 작업이 있습니다. 이 작업은 주문 접수 또는 생성된 트레이딩 시스템이 자동으로 주문을 처리하도록 하는 작업으로 모든 트레이딩 시스템에서 매우 중요합니다. 따라서 이 기사에서는 주문 접수의 측면에서 거래 시스템을 효과적으로 만들기 위해 여러분이 이해해야 하는 대부분의 주제를 찾을 수 있습니다.
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.
특수한 데이터 유형인 '매트릭스' 및 '벡터'를 사용하여 수학적 표기법에 매우 가까운 코드를 생성할 수 있습니다. 이러한 메서드를 사용하면 중첩된 루프를 만들거나 계산시 배열의 올바른 인덱싱을 염두에 둘 필요가 없습니다. 따라서 행렬 및 벡터 메서드를 사용하면 복잡한 프로그램을 개발할 때 안정성과 속도가 향상됩니다.
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.
3D 그래픽은 숨겨진 패턴을 시각화 할 수 있습니다. 그러므로 방대한 양의 데이터를 분석하는 데 탁월합니다 이러한 작업은 MQL5에서 직접 해결할 수 있는데 DireсtX 함수를 사용하면 3차원 객체를 만들 수 있습니다. 따라서 MetaTrader 5용 3D 게임과 같은 복잡한 프로그램을 만드는 것도 가능합니다. 간단한 3차원 도형을 그리는 것으로 3D 그래픽을 배워보세요.
이것은 현존하는 가장 강력한 지표 중 하나입니다. 어느 정도의 확신을 갖고 거래를 하고자 하는 사람은 차트에 반드시 이 지표가 있어야 합니다. 많은 경우 이 지표는 거래하는 동안 "테이프 읽기"를 선호하는 사람들이 사용합니다. 또한 이 지표는 거래 중 가격의 움직임만을 사용하는 사람들이 활용할 수 있습니다.
이전 기사에서 저는 MetaTrader 5 객체를 사용하여 차트 거래를 생성하고 플랫폼을 RAD 시스템으로 전환하는 방법을 보여드렸습니다. 시스템은 매우 잘 작동하며 많은 독자분들은 제가 제안한 시스템에서 여러가지 확장된 기능들을 할 수 있는 라이브러리를 만드는 것에 대해 생각해 봤을 것입니다. 그렇게 하면 보다 멋지고 사용하기 쉬운 인터페이스로 보다 직관적인 Expert Advisor를 개발할 수 있을 것입니다.
세상에는 프로그래밍을 할 줄은 모르지만 상당히 창의적이고 훌륭한 아이디어를 가지고 있는 사람들이 많이 있습니다. 그러나 이들은 프로그래밍 지식이 부족하여 이러한 아이디어를 구현하지 못합니다. MetaTrader 5 플랫폼을 사용하여 마치 플랫폼이 IDE 자체인 것 처럼 차트 트레이드(Chart Trade)를 만드는 방법을 함께 살펴보겠습니다.
손절매는 거래에서 자금 관리와 관련된 중요한 도구입니다. 손절매와 이익실현과 랏 크기를 효과적으로 사용하면 트레이더는 더 일관되면서도 전반적으로도 더 많은 수익을 얻을 수 있습니다. 손절매는 훌륭한 도구이지만 사용할 때 직면하게 되는 문제들이 있습니다. 가장 중요한 것은 손절매 사냥입니다. 이 기사에서는 거래에서 손절매 사냥을 줄이는 방법과 전통적인 손절매 사용법을 비교하고 이를 통해 수익성을 결정하는 방법을 살펴봅니다.
이 문서에서는 MQL5에서 멀티모드용 봇 프로그램을 짜는 아이디어에 대해 논해볼 것입니다. 모드들은 객체지향적 접근으로 구현되었습니다. 모드 클래스 계층 구조와 테스트용 클래스의 인스턴스가 모두 제공됩니다. 트레이딩 봇의 멀티 모드 프로그래밍은 MQL5로 작성된 EA의 모든 작동 모드의 모든 특성을 고려해야 합니다. 해당 모드를 식별하기 위해 함수나 열거가 생성됩니다.
