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.
이 글에서는 올바른 Expert Advisor를 어떻게 선택할 수 있을지에 대한 질문에 답하고자 합니다. 우리 포트폴리오에 가장 적합한 트레이딩 봇은 무엇이며 시중에 나와 있는 기나긴 트레이딩 봇의 목록을 어떻게 필터링할 수 있을까요? 이 글에서는 거부해야 할 Expert Advisor에 대해 20가지의 명확하고 강력한 기준을 제시합니다. 각 기준이 제시되고 잘 설명되어 있어 여러분이 결정을 내리고 수익성 높은 Expert Advisor 컬렉션을 만드는 데 도움이 될 것입니다.
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.
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.
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.
MQL5 프로그래밍에 대한 글 시리즈를 계속합니다. 이번에는 Expert Advisor 매개변수 최적화 중에 각 최적화 패스의 결과를 얻는 방법을 살펴보겠습니다. 구현은 외부 매개변수에 지정된 조건이 충족되면 해당 통과 값이 파일에 기록되도록 수행됩니다. 테스트 값 외에도 그러한 결과를 가져온 매개변수도 저장합니다.
어떤 거래 전략을 사용하든 항상 미래의 이익을 보장하기 위해 어떤 매개변수를 선택해야 하는지에 대한 질문이 있을 것입니다. 이 글에서는 동시에 여러 기호 매개변수를 최적화할 수 있는 Expert Advisor의 예를 제공합니다. 이 방법은 매개변수 과적합의 영향을 줄이고 단일 기호의 데이터가 연구에 충분하지 않은 상황을 처리하기 위한 것입니다.
이 글에서는 MQL5 Cookbook 시리즈의 이전 글에서 작업한 Expert Advisor를 계속 수정할 것입니다. 이번에는 Expert Advisor가 포지션 개방 조건을 확인하는 데 사용할 값의 지표로 향상됩니다. 재미를 더하기 위해 외부 매개변수에 드롭다운 목록을 만들어 세 가지 거래 지표 중 하나를 선택할 수 있습니다.
이 글에서는 MQL5의 Triple Screen 전략을 기반으로 하는 거래 시스템의 프레임워크를 개발할 것입니다. Expert Advisor는 처음부터 개발되지 않습니다. 대신에 이미 우리의 목적에 실질적으로 부합하는 이전 글 "MQL5 Cookbook: 지표를 사용하여 Expert Advisors에서 거래 조건 설정"에서 프로그램을 수정하기만 하면 됩니다. 따라서 이 글에서는 기성 프로그램의 패턴을 쉽게 수정할 수 있는 방법도 보여줍니다.
이 글에서는 다중 통화 Expert Advisor에 적합한 간단한 접근 방식의 구현에 대해 설명합니다. 이는 동일한 조건에서 각 기호에 대해 다른 매개변수를 사용하여 테스트/거래를 위해 Expert Advisor를 설정할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 필요한 경우 코드를 약간 변경하여 추가 기호를 추가할 수 있는 방식으로 두 개의 기호에 대한 패턴을 만들 것입니다.
이 글에서는 무제한의 매개변수를 허용하면서 거래 시스템 최적화를 위해 단일 매개변수 세트를 사용하는 패턴을 만들 것입니다. 기호 목록은 표준 텍스트 파일(*.txt)로 생성됩니다. 각 기호에 대한 입력 매개변수도 파일에 저장됩니다. 이렇게 하면 Expert Advisor의 입력 매개변수 수에 대한 터미널 제한을 피할 수 있습니다.
MQL5 Market에서 거래 로봇을 매수하면 다른 모든 유사한 옵션에 비해 뚜렷한 이점이 있습니다. 제공되는 자동화 시스템은 MetaTrader 5 터미널에서 직접 철저히 테스트할 수 있습니다. 매수하기 전에 Expert Advisor는 시스템을 완전히 파악하기 위해 내장된 전략 테스터의 모든 불리한 모드에서 신중하게 실행할 수 있고 또 실행해야 합니다.
이전 글 "MQL5 Cookbook: 사용자 지정 정보 패널의 포지션 속성"에서 수정된 버전의 Expert Advisor를 소개합니다. 우리가 다룰 문제 중 일부는 바에서 데이터 가져오기, 파일에 대한 표준 라이브러리의 거래 클래스를 포함하여 현재 기호에 대한 새로운 바 이벤트 확인, 거래 신호를 검색하는 기능 및 거래 작업을 실행하는 기능 만들기를 포함합니다. OnTrade() 함수에서 거래 이벤트를 결정하는 것 외에도 말이죠.
"MQL5 Cookbook: MetaTrader 5 Strategy Tester의 포지션 속성 분석" 시리즈의 이전 글에서 Expert Advisor에 대한 작업을 계속하면서 많은 유용한 기능으로 기존의 기능들과 더불어 이를 개선하고 최적화할 것입니다. Expert Advisor는 이번에 MetaTrader 5 전략 테스터에서 최적화할 수 있는 외부 매개변수를 가지며 어떤 면에서는 단순한 거래 시스템과 유사합니다.
포지션 속성에 대한 이전 글에서 제공한 정보를 간략하게 요약할 시간입니다. 이 글에서는 거래 내역에 액세스한 후에만 얻을 수 있는 속성을 가져오는 몇 가지 추가 함수를 만듭니다. 또한 보다 편리한 방법으로 포지션 및 기호 속성에 액세스할 수 있는 데이터 구조에 익숙해질 것입니다.
MetaTrader 5를 사용하면 Expert Advisors와 MQL5 언어를 사용하여 임베디드 전략 테스터 내에서 자동 거래를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이러한 유형의 시뮬레이션을 Expert Advisors 테스트라고 하며 다중 스레드 최적화를 사용하여 동시에 여러 기기에서 구현할 수 있습니다. 철저한 테스트를 제공하려면 사용 가능한 분 기록을 기반으로 하는 틱 생성을 수행해야 합니다. 이 글은 MetaTrader 5 클라이언트 터미널에서 이력 테스트를 위해 틱이 생성되는 알고리즘에 대한 자세한 설명을 제공합니다.
이 문서에서는 코드 오류를 식별하고 해결하는 단계별 프로세스와 Expert Advisor 입력 매개변수를 테스트하고 최적화하는 단계를 설명합니다. MetaTrader 5 클라이언트 터미널의 Strategy Tester를 사용하여 Expert Advisor에 가장 적합한 기호와 입력 매개변수 세트를 찾는 방법을 배우게 됩니다.
