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리스크 관리에 대한 정량적 접근 방식: 파이썬과 MetaTrader 5를 사용하여 다중 통화 포트폴리오를 최적화 하기 위한 VaR 모델 적용하기
리스크 관리에 대한 정량적 접근 방식: 파이썬과 MetaTrader 5를 사용하여 다중 통화 포트폴리오를 최적화 하기 위한 VaR 모델 적용하기
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.
Python과 MQL5로 로봇 개발하기(1부): 데이터 전처리
Python과 MQL5로 로봇 개발하기(1부): 데이터 전처리
머신 러닝을 기반으로 트레이딩 로봇을 개발하기: 자세한 가이드. 이 시리즈의 첫 번째 글에서는 데이터와 기능을 수집하고 준비하는 방법을 다룹니다. 이 프로젝트는 파이썬 프로그래밍 언어와 라이브러리, MetaTrader 5 플랫폼을 사용하여 구현됩니다.
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.
MQL5의 정량적 분석: 유망한 알고리즘 구현하기
MQL5의 정량적 분석: 유망한 알고리즘 구현하기
우리는 정량적 분석이란 무엇인지 그리고 주요 거래 주체들은 이를 어떻게 활용하고 있는지에 대해 분석해 볼 것입니다. 우리는 MQL5 언어로 정량적 분석 알고리즘 중 하나를 만들 것입니다.
MQL5 전략 테스터를 이해하고 효과적으로 사용하기
MQL5 전략 테스터를 이해하고 효과적으로 사용하기
MQL5 프로그래머나 개발자는 중요하고 가치 있는 도구를 마스터해야 합니다. 이러한 도구 중 하나가 전략 테스터입니다. 이 글은 MQL5의 전략 테스터를 이해하고 효과적으로 사용하기 위한 실용적인 가이드입니다.
패턴 검색에서 무자비 대입 방식(5부): 새로운 시각
패턴 검색에서 무자비 대입 방식(5부): 새로운 시각
이 글에서는 제가 꽤 오랜만에 찾은 알고리즘 트레이딩에 관한 완전히 색다른 접근법을 보여드리겠습니다. 물론 이 모든 것은 여러 문제를 동시에 해결할 수 있도록 여러 가지 변경을 거친 저의 무자비 대입 프로그램과 관련이 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 기사는 더 일반적이고 가능한 한 간단한 것으로 밝혀 졌기 때문에 무자비 대입에 대해 아무것도 모르는 사람들에게도 적합합니다.
앨런 앤드류스의 시계열 분석 방법
앨런 앤드류스의 시계열 분석 방법
앨런 앤드류스는 현대의 트레이딩 세계에서 가장 유명한 '교육자' 중 한 명입니다. 그의 '피치포크'는 거의 모든 최신 분석 프로그램에 포함되어 있습니다. 그러나 대부분의 트레이더는 이 도구가 제공하는 기회 중 일부도 사용하지 않고 있습니다. 게다가 앤드류스의 오리지널 교육 과정에는 피치포크(여전히 주요 도구이지만)뿐만 아니라 이외의 다른 유용한 구조에 대한 설명도 포함되어 있습니다. 이 글은 Andrews가 원래 강의에서 가르쳤던 놀라운 차트 분석 방법에 대한 인사이트를 제공합니다. 이미지가 많으니 주의하세요.
모집단 최적화 알고리즘: 원숭이 알고리즘(MA)
모집단 최적화 알고리즘: 원숭이 알고리즘(MA)
이 글에서는 원숭이 알고리즘(MA) 최적화 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 원숭이들이 어려운 장애물을 극복하고 가장 접근하기 어려운 나무 꼭대기에 도달하는 능력은 MA 알고리즘의 아이디어의 기초가 되었습니다.
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?
재구매 알고리즘: 다중 통화 거래 시뮬레이션
재구매 알고리즘: 다중 통화 거래 시뮬레이션
이 기사에서 우리는 다중 통화 가격 시뮬레이션을 위한 수학적 모델을 만들고 이전 기사에서 이론적인 계산으로 시작한 거래 효율성을 높이기 위한 메커니즘 탐색의 일환으로 다각화 원칙에 대한 연구를 완료할 것입니다.
재구매 알고리즘: 효율성 향상을 위한 수학 모델
재구매 알고리즘: 효율성 향상을 위한 수학 모델
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.
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.
예제로 패턴 살펴보기(1부): 멀티 탑
예제로 패턴 살펴보기(1부): 멀티 탑
이번 글은 알고리즘 트레이딩 프레임워크의 반전 패턴과 관련된 시리즈의 첫 번째 글입니다. 더블 탑과 더블 바텀 패턴에서 유래한 가장 흥미로운 패턴 계열부터 살펴보겠습니다.
Scikit-learn 라이브러리의 회귀 모델과 이 모델을 ONNX로 내보내기
Scikit-learn 라이브러리의 회귀 모델과 이 모델을 ONNX로 내보내기
이 글에서는 Scikit-learn 패키지의 회귀 모델을 적용하고 이를 ONNX 형식으로 변환하고 결과 모델을 MQL5 프로그램 내에서 사용하는 방법에 대해 살펴봅니다. 또한 부동 소수점 및 배정밀도 모두에서 오리지널 모델의 정확도를 ONNX 버전과 비교할 것입니다. 이후 더 나아가 회귀 모델의 내부 구조와 작동 원리를 더 잘 이해하기 위해 회귀 모델의 ONNX 표현을 살펴볼 것입니다.
MQL4 및 MQL5 개발 프레임워크 내 OpenAI의 ChatGPT 기능
MQL4 및 MQL5 개발 프레임워크 내 OpenAI의 ChatGPT 기능
이 글에서는 Expert Advisors, 지표 및 스크립트를 개발하는 데 드는 시간과 노동 강도를 줄이는 측면에서 OpenAI의 ChatGPT를 살펴보고 그 기능에 대해 알아보겠습니다. 이제부터 ChatGPT를 MQL4 및 MQL5에서 프로그래밍에 올바르게 사용하는 방법을 보여 드리겠습니다.
트레이딩을 위한 조합론과 확률 이론(3부): 첫 번째 수학적 모델
트레이딩을 위한 조합론과 확률 이론(3부): 첫 번째 수학적 모델
앞서 살펴본 주제에 대해 논리적으로 연속적인 내용을 다루자면 그것은 아마도 트레이딩 작업을 위한 다기능 수학적 모델의 개발일 것입니다. 이 글에서 저는 프랙탈을 설명하는 최초의 수학적 모델의 개발과 관련된 전체의 과정을 처음부터 설명하겠습니다. 이 모델은 중요한 빌딩 블록이 되어야 하며 다 기능적이고 보편적이어야 합니다. 그리고 모델은 우리의 아이디어를 더욱 발전시키기 위한 이론적 기반을 구축할 것입니다.
트레이딩을 위한 조합론과 확률 이론(2부): 범용 프랙탈
트레이딩을 위한 조합론과 확률 이론(2부): 범용 프랙탈
이 기사에서 우리는 프랙탈에 대해 계속 알아보고 모든 자료를 요약하는 데 집중할 것입니다. 이를 위해 이전의 모든 개발 내용을 간결하게 정리하여 거래에 실제로 적용하기에 편리하고 이해하기 쉬운 형태로 만들 것입니다.
트레이딩을 위한 조합론과 확률 이론(1부): 기본 사항
트레이딩을 위한 조합론과 확률 이론(1부): 기본 사항
이번 시리즈에서는 거래와 가격 책정 과정을 설명하기 위해 확률 이론을 실제로 적용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 첫 번째 기사에서는 조합론과 확률의 기초를 살펴볼 것입니다. 그리고 확률 이론의 틀에서 프랙탈을 적용하는 방법의 첫 번째 예를 분석할 것입니다.
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.
조합과 트레이딩을 위한 확률(5부): 곡선 분석
조합과 트레이딩을 위한 확률(5부): 곡선 분석
저는 이 글에서 여러 상태를 이중 상태 시스템으로 축소할 수 있는지 여부와 그 가능성과 관련된 내용을 진행하기로 했습니다. 이 글의 주요 목적은 확률 이론을 기반으로 확장 가능한 트레이딩 알고리즘의 추가적인 개발에 도움이 될 수 있는 유용한 결론을 분석하고 도출하는 것입니다. 물론 이 주제는 수학과 관련이 있습니다. 하지만 이전 기사의 내용을 고려해 보면 저는 세부적인 정보보다는 일반화된 정보가 더 유용하다고 생각합니다.
조합론과 트레이딩 확률(4부): 베르누이 논리
조합론과 트레이딩 확률(4부): 베르누이 논리
이 글에서는 잘 알려진 베르누이 기법을 알아보고 이를 트레이딩과 관련한 데이터 배열을 설명하는 데 어떻게 사용할 수 있는지 보여드리겠습니다. 그런 다음 이 모든 것이 스스로 적응하는 트레이딩 시스템을 만드는 데에 사용될 것입니다. 우리는 또한 베르누이 공식의 특별한 경우인 보다 일반적인 알고리즘을 찾아보고 관련된 응용 프로그램을 찾아볼 것입니다.
시장과 시장이 보여 주는 글로벌 패턴의 물리학
시장과 시장이 보여 주는 글로벌 패턴의 물리학
이 글에서는 시장에 대한 이해가 조금이라도 있는 시스템이라면 글로벌 규모로 운영 가능하다는 가정을 테스트해 보려고 합니다. 저는 어떤 이론이나 패턴을 발명하지 않을 것이고 알려진 사실만을 사용하며 이러한 사실을 점차 수학적인 분석 언어로 번역할 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.