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.
이 글에서 우리는 시스템을 더욱 안정적으로 만들고 강력하고 안전하게 사용할 수 있도록 하겠습니다. 이러한 견고성을 달성하는 방법 중 하나는 코드를 가능한 한 많이 재사용하여 다양한 경우에 지속적으로 테스트하는 것입니다. 하지만 이것은 여러 방법 중 하나일 뿐입니다. 또 다른 하나는 OOP를 사용하는 것입니다.
트레이딩 로봇이나 시그널 구독을 사용해 본 사람이라면 누구나 트레이딩 플랫폼에 안정적인 연중무휴 호스팅 서버를 임대해야 한다는 필요성을 알고 있습니다. 저희는 다양한 이유로 메타트레이더 VPS 사용을 권장합니다. MQL5.community 계정을 통해 간단하게 서비스 비용을 결제하고 구독을 관리할 수 있습니다.
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.
가장 인기 있는 기술 지표를 기반으로 거래 시스템을 설계하는 방법에 대한 시리즈 중 이번 기사에서는 새로운 기술 지표인 MFI(Money Flow Index)를 사용할 것입니다. 우리는 MFI에 대해 자세히 알아보고 MetaTrader 5에서 실행할 수 있도록 MQL5로 간단한 거래 시스템을 개발할 것입니다.
이 글은 인기 있는 기술 지표를 기반으로 거래 시스템을 설계하는 방법과 관련한 시리즈의 새로운 글입니다. 이 기사에서는 볼륨 지표에 대해 설명합니다. 볼륨의 개념은 금융 시장 거래에서 매우 중요한 요소 중 하나이며 우리 모두 주의를 기울여야 할 요소입니다. 이 글을 통해 볼륨 지표로 간단한 거래 시스템을 설계하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.
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.
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.
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.
이 기사는 인기있는 지표 중 일부를 기반으로 거래 시스템을 설계하는 방법에 대해 초보자들에게 설명하는 시리즈에서 계속되는 새로운 기사입니다. OBV(On Balance Volume)라는 새로운 지표를 배우고 이를 어떻게 사용하고 이를 기반으로 하는 거래 시스템을 어떻게 설계하는지 알아보겠습니다.