본 문서는 MQL5의 통계 확률 분포에 대해 논하고 이론적 통계 분산을 다루는 클래스들을 다룬 제 다른 문서의 논리적 후속작입니다. 이제 이론적 기반이 확보되었으므로 실제 데이터 셋으로 직접 이동하여 이 기반을 정보적으로 활용할 것을 제안합니다.
앞서 언급한 문서에서 설명한 도구를 사용하여 히스토그램을 표시하겠습니다. 이를 위해 저는 HTML에서 다뤄지는 시리즈의 히스토그램을 표시하는histogramSave 함수를 작성했습니다. 이 함수는 2개의 패러미터를 받습니다: 클래스 어레이(f) 및 클래스 중간값 어레이(b).
예를 들어, volatilityTest.mq5 스크립트를 사용하여 4시간 단위의 포인트에서 EURUSD 쌍 500바에 대한 최대값 최소값 간의 절대값 차이에 대한 히스토그램을 작성했습니다.
새로운 기고글 트레이딩 내 통계적 분산의 역할 가 게재되었습니다:
본 문서는 MQL5의 통계 확률 분포에 대해 논하고 이론적 통계 분산을 다루는 클래스들을 다룬 제 다른 문서의 논리적 후속작입니다. 이제 이론적 기반이 확보되었으므로 실제 데이터 셋으로 직접 이동하여 이 기반을 정보적으로 활용할 것을 제안합니다.
앞서 언급한 문서에서 설명한 도구를 사용하여 히스토그램을 표시하겠습니다. 이를 위해 저는 HTML에서 다뤄지는 시리즈의 히스토그램을 표시하는histogramSave 함수를 작성했습니다. 이 함수는 2개의 패러미터를 받습니다: 클래스 어레이(f) 및 클래스 중간값 어레이(b).
예를 들어, volatilityTest.mq5 스크립트를 사용하여 4시간 단위의 포인트에서 EURUSD 쌍 500바에 대한 최대값 최소값 간의 절대값 차이에 대한 히스토그램을 작성했습니다.
작성자: Denis Kirichenko