Victor / Profil
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Cet article a pour but de familiariser le lecteur avec la méthode de décomposition empirique des modes (EMD). C’est la partie fondamentale de la transformée de Hilbert-Huang et est destinée à l’analyse des données issues des processus non stationnaires et non linéaires. Cet article présente également une mise en œuvre logicielle possible de cette méthode ainsi qu’un bref examen de ses particularités et donne quelques exemples simples de son utilisation.
L'article traite de la création d'un programme permettant d'estimer la densité à noyau de la fonction de densité de probabilité inconnue. La méthode d'estimation de la densité du noyau a été choisie pour exécuter la tâche. L'article contient les codes sources de la mise en œuvre logicielle de la méthode, des exemples d'utilisation et des illustrations.
Cet article a pour but de familiariser ses lecteurs avec la transformation de Box-Cox. Les questions concernant son utilisation sont abordées et quelques exemples sont donnés permettant d'évaluer l'efficacité de la transformation avec des séquences aléatoires et des cotations réelles.
Cet article vise à faire évoluer l'indicateur créé précédemment et traite brièvement d'une méthode d'estimation des intervalles de confiance des prévisions à l'aide du lancement et des quantiles. En conséquence, nous obtiendrons l'indicateur de prévision et les scripts à utiliser pour estimer l'exactitude des prévisions.
L'article familiarise le lecteur avec les modèles de lissage exponentiel utilisés dans la prévision à court terme des séries chronologiques. De plus, il aborde les questions liées à l'optimisation et à l'estimation des résultats prévisionnels et fournit quelques exemples de scripts et d'indicateurs. Cet article sera utile pour une première prise de connaissance des principes de prévision à partir de modèles de lissage exponentiel.
Cet article présente une classe conçue pour donner une estimation préliminaire rapide des caractéristiques de diverses séries chronologiques. Au fur et à mesure que cela se produit, les paramètres statistiques et la fonction d'auto-corrélation sont estimés, une estimation spectrale des séries chronologiques est effectuée et un histogramme est créé.
L'estimation des paramètres statistiques d'une séquence est très importante, car la plupart des modèles et méthodes mathématiques sont axés sur des hypothèses différentes. Par exemple, la normalité de la loi de distribution ou la valeur de dispersion, ou d'autres paramètres. Ainsi, lors de l'analyse et de la prévision de séries chronologiques, nous avons besoin d'un outil simple et pratique qui permette d'estimer rapidement et clairement les principaux paramètres statistiques. L'article décrit brièvement les paramètres statistiques les plus simples d'une séquence aléatoire et plusieurs méthodes de son analyse visuelle. Il propose l’implémentation de ces méthodes en MQL5 et les méthodes de visualisation du résultat des calculs à l'aide de l'application Gnuplot.
Aujourd’hui, il est difficile de trouver un ordinateur qui n’a pas de navigateur Web installé. Depuis longtemps, les navigateurs évoluent et s’améliorent. Cet article traite du moyen simple et sûr de créer des graphiques et des diagrammes, axés sur les informations obtenues à partir du terminal client MetaTrader 5 pour les afficher dans le navigateur.
Cet article est destiné à familiariser ses lecteurs avec une variante possible d'utilisation des objets graphiques du langage MQL5. Il analyse un indicateur, qui met implémente un panel de gestion d'un analyseur de spectre simple utilisant les objets graphiques. L'article est destiné aux lecteurs familiarisés avec les bases de MQL5.
Cet article décrit brièvement l'opinion de l'auteur sur les indicateurs de redécoupage, les indicateurs multi-temporels et l'affichage des cotations avec des chandeliers japonais. L'article ne contient aucun détail de programmation et est de caractère général.
Cet article tente d'analyser plusieurs particularités de représentation des cotations disponibles dans le terminal client MetaTrader. L'article est général, il ne concerne pas la programmation.