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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.
모집단 최적화 알고리즘: 파티클 스웜(PSO)
모집단 최적화 알고리즘: 파티클 스웜(PSO)
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.
인구 최적화 알고리즘
인구 최적화 알고리즘
이 글은 최적화 알고리즘(OA) 분류에 관한 소개 글입니다. 이 글에서는 OA를 비교하고 널리 알려진 알고리즘 중에서 가장 보편적인 알고리즘을 알아보는 데 사용할 테스트 스탠드(함수 집합)를 만들려고 합니다.
데이터 과학 및 머신 러닝(파트 06): 경사 하강법(Gradient Descent)
데이터 과학 및 머신 러닝(파트 06): 경사 하강법(Gradient Descent)
경사 하강법은 신경망과 여러가지 머신러닝 알고리즘을 훈련하는 데 중요한 역할을 합니다. 경사 하강법은 인상적인 작업을 하면서도 빠르고 지능적인 알고리즘입니다. 많은 데이터 과학자들이 잘못 알고 있기도 한데 경사 하강법이 무엇인지 살펴보겠습니다.
데이터 과학 및 머신 러닝(파트 05): 의사 결정 트리
데이터 과학 및 머신 러닝(파트 05): 의사 결정 트리
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.
데이터 과학 및 머신 러닝(파트 04): 현재 주식 시장 붕괴 예측
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 연산
MQL5에서 행렬 및 벡터 연산
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.
MetaTrader 5에서 DirectX를 사용하여 3D 그래픽을 만드는 방법
MetaTrader 5에서 DirectX를 사용하여 3D 그래픽을 만드는 방법
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.
시각화! R 언어의 'plot'과 유사한 MQL5 그래픽 라이브러리
시각화! R 언어의 'plot'과 유사한 MQL5 그래픽 라이브러리
트레이딩의 로직을 연구할 때 그래프의 형태로 표시되는 시각적 표현은 매우 중요합니다. 과학 관련 커뮤니티에서 널리 사용되는 여러 프로그래밍 언어(예: R 및 Python)에는 시각화에 사용되는 특수한 '플롯' 함수가 있습니다. 이 함수들이 선, 점 분포 및 히스토그램을 그려서 패턴을 시각화 할 수 있습니다. MQL5에서는 CGraphics 클래스를 사용하여 동일한 작업을 수행할 수 있습니다.
SQLite: MQL5로 SQL 데이터베이스의 처리
SQLite: MQL5로 SQL 데이터베이스의 처리
트레이딩 전략을 개발하는 일은 많은 양의 데이터를 처리하는 것과 관련이 있습니다. 이제 MQL5에서 SQLite를 기반으로 하는 SQL 쿼리를 사용하여 데이터베이스로 작업할 수 있습니다. 이 엔진에서 중요한 점 전체 데이터베이스가 사용자의 PC에 있는 단일 파일에 저장된다는 것입니다.
데이터 과학 및 머신 러닝(파트 03): 행렬 회귀(Matrix Regressions)
데이터 과학 및 머신 러닝(파트 03): 행렬 회귀(Matrix Regressions)
이번에는 우리의 모델이 행렬로 만들어지고 있습니다. 그러므로 유연성이 있으면서 컴퓨터의 계산 한계 내에서 유지되는 한 5개의 독립 변수 뿐만 아니라 많은 변수를 처리할 수 있는 강력한 모델을 만들 수 있습니다. 이 기사가 흥미로울 것이라 확실합니다.
데이터 과학 및 기계 학습(파트 02): 로지스틱 회귀
데이터 과학 및 기계 학습(파트 02): 로지스틱 회귀
데이터 분류는 알고리즘 트레이더와 프로그래머에게 중요합니다. 이 기사에서 우리는 예 또는 아니오, 상방 또는 하방, 매수 또는 매도를 식별하는 데 도움이 될 수 있는 분류 로지스틱 알고리즘 중 하나에 초점을 맞출 것입니다.
데이터 과학 및 기계 학습(파트 01): 선형 회귀
데이터 과학 및 기계 학습(파트 01): 선형 회귀
이제 우리는 트레이더로서 우리의 시스템과 우리 자신이 숫자가 나타내는 것에 따라 결정을 내리도록 훈련해야 할 때입니다. 우리의 눈과 우리의 직감이 우리에게 확신을 주는 것이 아닙니다. 세상은 그렇게 흘러 가는 것이니 파도의 방향에 맞서 봅시다.
Expert Advisor가 실패하는 이유 분석
Expert Advisor가 실패하는 이유 분석
이 기사는 왜 Expert Advisor가 특정 지역에서는 좋은 성과를 보이고 다른 지역에서는 저조한 성과를 낼 수 있는지를 이해하기 위해 통화 데이터를 분석하는 것에 대해 살펴봅니다.
트레이딩에서의 수학: 샤프 및 소르티노 비율
트레이딩에서의 수학: 샤프 및 소르티노 비율
투자에 따른 수익은 투자자와 초보 트레이더가 거래의 효율성을 분석하기 위해 사용하는 가장 확실한 지표입니다. 전문적인 트레이더는 샤프 및 소르티노 비율과 같은 전략을 분석하기 위해 보다 안정적인 도구를 사용합니다.
더 나은 프로그래머(파트 02): 성공적인 MQL5 프로그래머가 되기 위해서는 다음의 5가지를 하지 말아야 합니다.
더 나은 프로그래머(파트 02): 성공적인 MQL5 프로그래머가 되기 위해서는 다음의 5가지를 하지 말아야 합니다.
이 글은 성공적인 개발자가 되고자 하는 모든 사람이라면 반드시 읽어야 하는 글입니다. 이 연재 글은 귀하가 경험이 많은 개발자라 하더라도 최고의 프로그래머가 되도록 돕는 것을 목표로 합니다. 글에서 다루는 내용은 MQL5 프로그래밍의 초보자와 전문적인 프로그래머 모두에게 적용됩니다.
HedgeTerminal 패널을 이용하여 MetaTrader 5로 양방향 매매와 포지션 헤징하기, 파트 1
HedgeTerminal 패널을 이용하여 MetaTrader 5로 양방향 매매와 포지션 헤징하기, 파트 1
이 문서는 포지션 헤징에 대한 새로운 접근 방식을 설명하고 이 문제에 대해 MetaTrader 4와 MetaTrader 5 사용자 간의 논쟁에 종지부를 찍을 것입니다. 헤징을 신뢰할 수 있게 하는 알고리즘은 일반인의 용어로 설명되고 간단한 차트와 다이어그램으로 설명됩니다. 이 문서는는 MetaTrader 5 내의 새로운 완전 기능 트레이딩 터미널이자 새로운 패널인 HedgeTerminal에 전면적으로 집중할 것입니다. HedgeTerminal과 그를 통한 매매 가상화를 통하여 MetaTrader 4와 비슷한 방식으로 포지션을 관리할 수 있게 되었습니다.
HedgeTerminal API를 사용한 MetaTrader 5의 양방향 거래 및 포지션 헤지, 파트 2
HedgeTerminal API를 사용한 MetaTrader 5의 양방향 거래 및 포지션 헤지, 파트 2
이 글은 포지션 헤징에 대한 새로운 접근 방식을 설명하고 이 문제에 대해 MetaTrader 4와 MetaTrader 5 사용자 간의 논쟁에 있어서 선을 그어줍니다. 그것은 다음 첫 번째 파트의 연속입니다: "MetaTrader 5에서 HedgeTerminal 패널을 사용한 양방향 거래 및 포지션 헤징, 파트 1". 두 번째 부분에서는 편리한 포지션 관리를 위한 도구를 제공하는 편안한 소프트웨어 환경에서 양방향 거래를 위해 설계된 특수 시각화 라이브러리인 HedgeTerminalAPI와 맞춤형 Expert Advisors의 통합에 대해 설명합니다.
트레이더의 통계 도우미: 가설들
트레이더의 통계 도우미: 가설들
이 문서에서는 수리통계학의 기초 중 하나인 가설에 대해 다뤄보겠습니다. 다양한 가설들은 실제 예시에 수리통계적 관점으로 접근해서 검토, 검증됩니다. 실제 데이터는 비모수적 방법을 사용하여 일반화됩니다. 데이터 처리에는 Statistica 패키지와 포팅된 ALGLIB MQL5 수리분석 라이브러리가 사용됩니다.
랜덤 포레스트로 추세 예측하기
랜덤 포레스트로 추세 예측하기
본문은 Rattle 패키지를 이용한 외환 시장 내 롱 또는 숏 포지션 예측 패턴 자동 검색에 대해 다룹니다. 모든 투자자에게 도움이 될만 한 글입니다.
3세대 신경망: 심층 신경망
3세대 신경망: 심층 신경망
본문은 머신러닝의 새로운 관점에 대해 다룹니다. 딥러닝, 정확히 말하면 심층 신경망에 대한 글이죠. 2세대 신경망도 간략하게 살펴볼 겁니다. 연결 구조, 종류, 학습 메소드 및 규칙, 단점을 다룬 후 3세대 신경망 개발의 역사, 종류, 특성 및 학습 메소드에 대해 알아보겠습니다. 실제 데이터를 이용한 적층 오토인코더를 이용한 심층 신경망 구축 및 학습 실험도 할 겁니다. 인풋 데이터 선택부터 편차 메트릭까지 자세히 다룰 겁니다. 본문의 마지막 부분에서는 MQL4/R 기반 인디케이터가 탑재된 EA를 이용해 심층 신경망을 구현해 보도록 하겠습니다.
SQL 및 MQL5: SQLite 데이터베이스로 작업하기
SQL 및 MQL5: SQLite 데이터베이스로 작업하기
이 문서는 프로젝트에서 SQL을 사용하는 데 관심이 있는 개발자를 대상으로 합니다. SQLite의 기능과 장점을 설명합니다. 이 문서에서는 SQLite 기능에 대한 특별한 지식이 필요하지 않지만 SQL에 대한 최소한의 이해만으로도 유용합니다.
신경망 저렴하고 쾌활합니다 - NeuroPro와 MetaTrader 5의 연결
신경망 저렴하고 쾌활합니다 - NeuroPro와 MetaTrader 5의 연결
거래를 위한 특정 신경 네트워크 프로그램이 비싸고 복잡해 보이거나 반대로 너무 단순한 경우에는 NeuroPro를 사용해 보십시오. 그것은 무료이며 아마추어들을 위한 최적의 기능들을 포함하고 있습니다. 이 문서에서는 MetaTrader 5와 함께 사용하는 방법에 대해 설명합니다.
MetaTrader 5의 연속 선물 계약
MetaTrader 5의 연속 선물 계약
선물 계약의 짧은 수명은 기술적 분석을 복잡하게 만듭니다. 짧은 차트를 기술적으로 분석하는 것은 어렵습니다. 예를 들어, UX-9.13 우크라이나 주가 지수 선물의 일 차트에 있는 바의 수는 100개 이상입니다. 따라서 거래자는 합성 선물 매수 계약을 생성합니다. 이 글은 MetaTrader 5 터미널에서 날짜가 다른 선물 계약을 연결하는 방법을 설명합니다.
MQL5 프로그래밍 기본: 목록
MQL5 프로그래밍 기본: 목록
거래 전략 개발을 위한 프로그래밍 언어의 새 버전인 MQL[MQL5]은 이전 버전[MQL4]에 비해 더 강력하고 효과적인 기능을 제공합니다. 이점은 본질적으로 객체 지향 프로그래밍 기능에 있습니다. 이 글에서는 노드 및 목록과 같은 복잡한 사용자 지정 데이터 유형을 사용할 가능성을 조사합니다. 또한 MQL5의 실제 프로그래밍에서 목록을 사용하는 예를 제공합니다.
Jeremy Scott - 성공적인 MQL5 마켓 셀러
Jeremy Scott - 성공적인 MQL5 마켓 셀러
MQL5.community에서 Johnnypasado라는 닉네임으로 더 잘 알려진 Jeremy Scott은 저희의 MQL5 마켓 서비스에서 제품을 제공하는 것으로 유명해졌습니다. Jeremy는 이미 시장에서 수천 달러를 벌었고 그것이 한계는 아닙니다. 우리는 미래의 백만장자를 자세히 살펴보고 MQL5 마켓 셀러를 위한 몇 가지 조언을 받기로 했습니다.
2013년 1분기 MQL5 시장 결과
2013년 1분기 MQL5 시장 결과
창립 이래 무역로봇과 기술지표 MQL5 마켓에는 이미 580여 개의 제품을 발행한 250여 명의 개발자가 몰렸습니다. 그들의 제품을 팔아서 아주 큰 수익을 올린 일부 MQL5 마켓 셀러에게는 2013년 1분기가 꽤 성공적인 것으로 나타났습니다.
2013년 2분기 MQL5 시장 결과
2013년 2분기 MQL5 시장 결과
1.5년간 성공적으로 운영된 MQL5 Market은 거래 전략 및 기술 지표의 최대 거래처가 되었습니다. 전 세계 350여 명의 개발자가 제공하는 800여 개의 거래 애플리케이션을 제공합니다. 거래업체에서 이미 MetaTrader 5 터미널에 100,000개 이상의 거래 프로그램을 구입하여 다운로드했습니다.
2013년 3분기 MetaTrader AppStore 결과
2013년 3분기 MetaTrader AppStore 결과
또 다른 분기가 지났고, 우리는 MetaTrader 플랫폼용 거래 로봇 및 기술 지표의 최대 매장인 MetaTrader AppStore의 결과를 요약하기로 결정했습니다. 보고된 분기 말까지 500개 이상의 개발자가 1200개 이상의 제품을 시장에 출시했습니다.
통계 캐리 거래 전략
통계 캐리 거래 전략
원치 않는 가격 이동으로부터 오픈 퍼지티브 스왑 포지션을 통계적으로 보호하는 알고리즘. 이 자료에는 오픈 포지션이 아닌 다른 방향으로 가격 이동의 잠재적 위험을 보상할 수 있는 운송 거래 보호 전략의 변형이 수록되어 있습니다.
경험적 모드 분해법의 기초
경험적 모드 분해법의 기초
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.
미지의 확률 밀도 함수에 대한 커널 밀도 추정
미지의 확률 밀도 함수에 대한 커널 밀도 추정
이 글은 미지의 확률 밀도 함수에 대한 커널 밀도를 추정하는 프로그램 작성 방법을 다룹니다. 커널 밀도 추정 방법을 이용할 겁니다. 소프트웨어 구현 소스 코드 및 사용 예시와 설명이 포함되어 있습니다.