![Jeremy Scott - Vendedor de sucesso no MQL5 Market](https://c.mql5.com/2/0/Johnnypasado.png)
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Jeremy Scott - Vendedor de sucesso no MQL5 Market
Jeremy Scott, que é melhor conhecido pelo apelido de Johnnypasado na comunidade MQL5.community, tornou-se famoso oferecendo produtos em nosso serviço do MQL5 Market. Jeremy já ganhou vários milhares de dólares no mercado e esse não é o limite. Decidimos olhar mais de perto o futuro milionário e recebermos alguns conselhos para vendedores do MQL5 Market.
![Estratégia de Carry Trade estatístico](https://c.mql5.com/2/0/ava_Carry_trade.png)
![Estratégia de Carry Trade estatístico](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Estratégia de Carry Trade estatístico
Um algorítimo de proteção estatística de posições swap positivas abertas de movimentos de preço indesejados. Este artigo apresenta uma variante da estratégia de proteção Carry Trade, que permite que você compense potenciais riscos em relação ao movimento de preços na direção oposta à posição aberta.
![Introdução ao Método de decomposição do modo empírico](https://c.mql5.com/2/0/Empirical_Mode_Decomposition_MQL5.png)
![Introdução ao Método de decomposição do modo empírico](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Introdução ao Método de decomposição do modo empírico
Este artigo serve como familiarização do leitor com o método de decomposição do modo epírico (EMD). é uma parte fundamental da transformação Hilbert-Huang e é destinada a análise de dados a partir de processos não lineares e não estacionários. Este artigo apresenta uma possível implementação do software deste método juntamente com uma breve consideração de suas peculiaridades e fornece simples exemplos de seu uso.
![Aplicação do método de coordenadas de Eigen para a análise estrutural de distribuições estatísticas não extensivas](https://c.mql5.com/2/0/Eigencoordinates_Nonextensive_Statistical_Distributions_MQL5.png)
![Aplicação do método de coordenadas de Eigen para a análise estrutural de distribuições estatísticas não extensivas](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Aplicação do método de coordenadas de Eigen para a análise estrutural de distribuições estatísticas não extensivas
O maior problema de estatísticas aplicadas é o problema de aceitar a hipótese estatística. Isso foi por muito tempo considerado impossível de resolver. A situação mudou com o aparecimento do método de coordenadas Eigen. é uma ferramenta excelente para um estudo estrutural de um sinal, permitindo ver mais do que é possível usando métodos de estatística aplicada moderna. O artigo foca no uso prático deste método e estabelece programas no MQL5. Ele também lida com o problema de identificação de função usando como exemplo a distribuição apresentada por Hilhorst e Schehr.
![Estimativa da densidade de Kernel da função de densidade de probabilidade desconhecida](https://c.mql5.com/2/0/Kernel_Density_Estimation_MQL5.png)
![Estimativa da densidade de Kernel da função de densidade de probabilidade desconhecida](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Estimativa da densidade de Kernel da função de densidade de probabilidade desconhecida
O artigo trata da criação de um programa que permite estimar a densidade do kernel da função densidade de probabilidade desconhecida. Método de estimativa de densidade do kernel foi escolhido para executar a tarefa. O artigo contém códigos fonte da implementação de software de método, exemplos de seu uso e ilustrações.
![Fundamentos de estatística](https://c.mql5.com/2/0/statistic.png)
![Fundamentos de estatística](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Fundamentos de estatística
Todo negociante trabalha usando cálculos estatísticos, mesmo se apoia a análise fundamental. Este artigo o leva através dos fundamentos da estatística, seus elementos básicos e mostra a importância da estatística na tomada de decisão.
![Quem é quem na MQL5.community?](https://c.mql5.com/2/0/whoiswho.png)
![Quem é quem na MQL5.community?](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Quem é quem na MQL5.community?
O site MQL5.com o lembra muito bem disso! Quantos dos seus tópicos são épicos, quão popular são os seus artigos e quantas vezes seus programas na base do código são baixados - esta é apenas uma pequena parte do que é lembrado em MQL5.com. Suas realizações estão disponíveis no seu perfil, mas e o quadro geral? Neste artigo, vamos mostrar o quadro geral de todas as conquistas do membros da MQL5.community.
![A transformação Box-Cox](https://c.mql5.com/2/0/Cox-Box-transformation_MQL5.png)
![A transformação Box-Cox](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
A transformação Box-Cox
O artigo é destinado a familiarizar seus leitores com a transformação Box-Cox. As questões relacionadas ao seu uso são abordadas e alguns exemplos são fornecidos para avaliar a eficiência da transformação com sequências aleatórias e cotas reais.
![Análise de Regressão Múltipla. Gerador de Estratégia e Tester in One](https://c.mql5.com/2/0/Multiple_Regression_Analysis_MQL5.png)
![Análise de Regressão Múltipla. Gerador de Estratégia e Tester in One](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Análise de Regressão Múltipla. Gerador de Estratégia e Tester in One
O artigo fornece uma descrição dos modos de uso da análise de regressão múltipla para desenvolvimento dos sistemas de negócio. Ele demonstra o uso da análise de regressão para automação da busca de estratégia. é dado neste exemplo uma equação de regressão gerada e integrada em um EA sem necessitar alta proficiência em programação.
![MQL5-RPC. Chamadas de procedimento remoto de MQL5: Acesso de serviço da Web e analisador XML-RPC ATC para diversão e lucro](https://c.mql5.com/2/0/mql5rpc.png)
![MQL5-RPC. Chamadas de procedimento remoto de MQL5: Acesso de serviço da Web e analisador XML-RPC ATC para diversão e lucro](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5-RPC. Chamadas de procedimento remoto de MQL5: Acesso de serviço da Web e analisador XML-RPC ATC para diversão e lucro
Este artigo descreve o framework MQL5-RPC que possibilita Chamadas de procedimento remoto do MQL5. Ele começa com o básico do XML-RPC, implementação do MQL5 e segue dois exemplos de utilização real. O primeiro exemplo é usando um serviço web externo e o segundo é um cliente para simples serviço XML-RPC ATC 2011 Analyzer. Se você está interessado em como implementar e analisar estatísticas diferentes do ATC 2011 em tempo real, este artigo é para você.
![Aplicação da transformada de Fisher e da transformada inversa de Fisher à análise de mercado no MetaTrader 5](https://c.mql5.com/2/0/Fisher_Transform_MQL5__1.png)
![Aplicação da transformada de Fisher e da transformada inversa de Fisher à análise de mercado no MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Aplicação da transformada de Fisher e da transformada inversa de Fisher à análise de mercado no MetaTrader 5
Sabemos que a função de densidade de probabilidade (PDF) de um ciclo de mercado não se parece com uma curva de Gauss e sim com uma PDF de onda senoidal e que a maioria dos indicadores supõe que a PDF de ciclo de mercado seja uma curva de Gauss, precisamos encontrar uma maneira de "corrigir" isso. A solução é utilizar a transformada de Fisher. A transformada de Fisher faz com que a PDF de qualquer forma de onde se aproxime a uma onda de Gauss. Este artigo descreve a matemática por trás da transformada de Fisher e da transformada inversa de Fisher e sua aplicação a negociação. Um módulo de sinal de negócio proprietário com base na transformada inversa de Fisher é apresentada e avaliada.
![Oportunidades ilimitadas com o MetaTrader 5 e MQL5](https://c.mql5.com/2/0/TW_logoMarket_60x60.png)
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Oportunidades ilimitadas com o MetaTrader 5 e MQL5
Neste artigo, eu gostaria de dar um exemplo de como um programa de negociação pode ser, bem como os resultados que podem ser alcançados em 9 meses, tendo começado a aprender MQL5 a partir do zero. Este exemplo também mostrará quanto multifuncional e informativo tal programa pode ser para um negociante, tendo um espaço mínimo no gráfico de preços. E vamos ser capazes de ver quanto colorido, brilhante e intuitivamente claro os painéis de informações comerciais dos usuários podem ser. Assim como muitos outros recursos...
![Previsão de séries temporais utilizando suavização exponencial (continuação)](https://c.mql5.com/2/0/Exponent_Smoothing2.png)
![Previsão de séries temporais utilizando suavização exponencial (continuação)](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Previsão de séries temporais utilizando suavização exponencial (continuação)
Este artigo busca atualizar o indicador criado anteriormente e lida brevemente com um método para estimar intervalos de confiança de previsão usando auto inicialização e quantis. Como resultado, teremos o indicador de previsão e os scripts a serem usados para estimar a precisão da previsão.
![Usando a Análise Discriminante para Desenvolver Sistemas de Negociação](https://c.mql5.com/2/0/Discriminant_Analysis_MQL5.png)
![Usando a Análise Discriminante para Desenvolver Sistemas de Negociação](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Usando a Análise Discriminante para Desenvolver Sistemas de Negociação
Ao desenvolver um sistema de negócio, geralmente surgem problemas ao selecionar a melhor combinação de indicadores e seus sinais. A análise discriminante é um dos métodos para encontrar tais combinações. O artigo fornece um exemplo do desenvolvimento de um EA para a coleta de dados do mercado e ilustra o uso da análise discriminante para construir modelos de prognóstico para o mercado FOREX no software Statistica.
![Analisando os parâmetros estatísticos dos indicadores](https://c.mql5.com/2/0/Analysis_Indicators.png)
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Analisando os parâmetros estatísticos dos indicadores
A análise técnica implementa amplamente os indicadores que mostram as cotações básicas "mais claramente", permitindo que os negociantes realizem análises e prevejam o movimento de preços de mercado. é bastante óbvio que não há sentido em utilizar indicadores, e muito menos aplicá-los na criação de sistemas de negociação, a menos que possamos resolver as questões relativas à transformação de cotações iniciais e a credibilidade do resultado obtido. Neste artigo, mostramos que existem sérios motivos para tal conclusão.
![Previsão de séries temporais utilizando suavização exponencial](https://c.mql5.com/2/0/Exponent_Smoothing.png)
![Previsão de séries temporais utilizando suavização exponencial](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Previsão de séries temporais utilizando suavização exponencial
O artigo familiariza o leitor com os modelos de suavização exponencial usados para previsão de curto prazo de séries de tempo. Além disso, ele toca em assuntos relacionados com a estimativa e otimização dos resultados de previsão e fornece alguns exemplos de scripts e indicadores. Este artigo será útil como primeira familiarização com os princípios de previsão baseados nos modelos de suavização exponencial.
![Análise das principais características da série temporal](https://c.mql5.com/2/0/Time_Series_Analysis_in_MQL5.png)
![Análise das principais características da série temporal](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Análise das principais características da série temporal
Este artigo introduz uma classe projetada para dar uma rápida estimativa preliminar das características de várias séries de tempo. Conforme isso ocorre, os parâmetros estatísticos e a função de autocorrelação são estimados. Uma estimativa espectral das séries de tempo é realizada e um histograma é construído.
![Criar critérios personalizados de otimização de Expert Advisors](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_Custom_Optimization_Options.png)
![Criar critérios personalizados de otimização de Expert Advisors](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Criar critérios personalizados de otimização de Expert Advisors
O terminal do cliente MetaTrader 5 oferece uma ampla gama de possibilidades de otimização dos parâmetros de Expert Advisor. Além dos critérios de otimização inclusos no provador de estratégia, os desenvolvedores têm a possibilidade de criar os seus próprios critérios. Isto leva a um número quase ilimitado de possibilidades de teste e otimização dos Expert Advisors. Este artigo descreve formas práticas, tanto simples como complexas, de criação desses critérios.
![Usar Mapas Auto-organizáveis (mapas de Kohonen) no MetaTrader 5](https://c.mql5.com/2/0/Self_organizing_maps_in_MQL5.png)
![Usar Mapas Auto-organizáveis (mapas de Kohonen) no MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Usar Mapas Auto-organizáveis (mapas de Kohonen) no MetaTrader 5
Um dos aspectos mais interessantes dos Mapas auto-organizáveis (mapas de Kohonem) é que eles aprendem a classificar os dados sem supervisão. Em seu formato básico, ele produz um mapa de similaridade dos dados de entrada (clustering). Os mapas SOM podem ser usados para a classificação e visualização de dados de alta dimensão. Neste artigo, serão apresentadas diversas aplicações simples dos mapas de Kohonen.
![Estimativas estatísticas](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_Statistical_estimation.png)
![Estimativas estatísticas](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Estimativas estatísticas
Estimativa de parâmetros estatísticos de uma sequência é muito importante, desde que muitos dos modelos e métodos matemáticos são baseados em diferentes suposições. Por exemplo, normalidade da lei de distribuição ou valor de dispersão, ou outros parâmetros. Assim, quando analisando e realizando previsões de séries de tempo, nós precisamos uma ferramenta simples e conveniente que permite rápida e clara estimativa dos principais parâmetros estatísticos. O arquivo descreve brevemente os parâmetros estatísticos mais simples de uma sequência aleatória e vários métodos de análise visual. Ele oferece a implementação desses métodos em MQL5 e os métodos de visualização dos resultados dos cálculos usando o aplicativo Gnuplot.
![Distribuições de probabilidade estatística em MQL5](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_Probability_Distibutions.png)
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Distribuições de probabilidade estatística em MQL5
O artigo aborda as distribuições de probabilidade (normal log-normal, binominal, logística, exponencial, distribuição de Cauchy, distribuição T de Student, distribuição Laplace, distribuição Poisson, distribuição Secante Hiperbólica, distribuição Beta e Gama) de variáveis aleatórias usadas nas Estatísticas Aplicadas. Também apresenta classes para lidar com estas distribuições.
![Filtragem de Sinais com Base em Dados Estatísticos de Correlação de Preço](https://c.mql5.com/2/0/fa_title01.png)
![Filtragem de Sinais com Base em Dados Estatísticos de Correlação de Preço](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Filtragem de Sinais com Base em Dados Estatísticos de Correlação de Preço
Existe alguma correlação entre o comportamento do preço passado e suas futuras tendências? Por que o preço repete hoje a característica de seu movimento do dia anterior? A estatística pode ser usada para prever a dinâmica de preço? Existe uma resposta, e é positiva. Se tiver alguma dúvida, então, este artigo é para você. Vou lhe dizer como criar um filtro de trabalho para um sistema de negócio no MQL5, revelando um padrão interessante nas mudanças de preço.
![O papel das distribuições estatísticas no trabalho de negociação](https://c.mql5.com/2/0/statistic_measument.png)
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O papel das distribuições estatísticas no trabalho de negociação
Este artigo é uma continuação lógica do meu artigo de Distribuições de probabilidade estatística em MQL5 que apresenta as classes para trabalhar com algumas distribuições estatísticas teóricas. Agora que temos uma base teórica, sugiro que devemos prosseguir diretamente para conjuntos de dados reais e tentar fazer algum uso informativo desta base.
![Modelo de regressão universal para predição do preço do mercado](https://c.mql5.com/2/0/universal_regression.png)
![Modelo de regressão universal para predição do preço do mercado](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Modelo de regressão universal para predição do preço do mercado
O preço de mercado é formado pelo estável equilíbrio entre demanda e fornecimento que, por sua vez, depende de uma variedade de fatores econômicos, políticos e psicológicos. As diferenças na natureza também como causas de influência destes fatores dificultam considerar diretamente todos os componentes. Este artigo estabelece uma tentativa de prever o preço de mercado, com base em um modelo de regressão elaborada.
![Caminhada aleatória e indicador de tendência](https://c.mql5.com/2/0/coin_course.png)
![Caminhada aleatória e indicador de tendência](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Caminhada aleatória e indicador de tendência
A caminhada aleatória parece muito similar com os dados de mercado reais, mas possui alguns recursos significativos. Neste artigo, considerarei as propriedades da Caminhada Aleatória, simulada usando o jogo de cara e coroa. Para estudar as propriedades dos dados, foi desenvolvido o indicador de modismo.
![Moving Mini-Max: um Novo Indicador para a Análise Técnica e sua Implementação no MQL5](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_Mini-Max_Indicator.png)
![Moving Mini-Max: um Novo Indicador para a Análise Técnica e sua Implementação no MQL5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Moving Mini-Max: um Novo Indicador para a Análise Técnica e sua Implementação no MQL5
No seguinte artigo, descrevo um processo de implementação do indicador Moving Mini-Max com base em um documento de Z.G.Silagadze 'Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis'. A ideia do indicador baseia-se na simulação do fenômeno de tunelamento quântico, proposto por G. Gamov na teoria de desintegração alfa.
![Abordagem econométrica para análise de gráficos](https://c.mql5.com/2/0/econometrics.png)
![Abordagem econométrica para análise de gráficos](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Abordagem econométrica para análise de gráficos
Este artigo descreve os métodos econométricos de análise, a análise de autocorrelação e a análise de variância condicional em particular. Qual é o benefício da abordagem descrita aqui? O uso de modelos GARCH permite representar a série analisada formalmente a partir do ponto de vista matemático e criar uma previsão para um determinado número de passos.
![Construindo um Analisador de Espectro](https://c.mql5.com/2/0/spectrum_MQL5__1.png)
![Construindo um Analisador de Espectro](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Construindo um Analisador de Espectro
Este artigo é destinado a familiarizar seus leitores com uma possível variável de uso de objetos gráficos da linguagem MQL5. Ele analisa um indicador que implementa um painel de gerenciamento de um simples analisador de espectro usando objetos gráficos. O artigo é destinado para leitores familiarizados com o básico do MQL5.
![O exemplo simples da criação de um indicador utilizando a lógica Fuzzy](https://c.mql5.com/2/0/Fuzzy_logic_MQL5.png)
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O exemplo simples da criação de um indicador utilizando a lógica Fuzzy
O artigo dedica-se à aplicação prática do conceito da lógica fuzzy para análise de mercados financeiros. Propomos o exemplo dos sinais de geração de indicador com base em duas regras fuzzy baseadas no indicador Envelopes. O indicador desenvolvido usa diversos buffers de indicador: 7 buffers para cálculo, 5 buffers para a exibição dos gráficos e 2 buffers de cor.
![Gás neural em desenvolvimento: Implementação em MQL5](https://c.mql5.com/2/0/neural_gas_MQL5.png)
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Gás neural em desenvolvimento: Implementação em MQL5
Este artigo mostra um exemplo de como desenvolver um programa MQL5 implementando o algorítimo adaptável de fazer o cluster chamado gás neural em desenvolvimento (GNG). O artigo é destinado para usuários que tenham estudado a documentação de linguagem e têm determinadas habilidades de programação e conhecimento básico na área de neuroinformática.
![Controlando o declive da curva de equilíbrio durante o trabalho de um Expert Advisor](https://c.mql5.com/2/0/Balance_Angle_Control_MQL5.png)
![Controlando o declive da curva de equilíbrio durante o trabalho de um Expert Advisor](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Controlando o declive da curva de equilíbrio durante o trabalho de um Expert Advisor
Encontrar regras para um sistema de negócio e programá-las em um Expert Advisor é metade do trabalho. De alguma forma, você precisa corrigir a operação do Expert Advisor conforme ele acumular os resultados da negociação. Este artigo descreve uma das abordagens, que permite melhorar a performance de um Expert Advisor pela criação de um feedback que mede o declive da curva de equilíbrio.
![Analisando padrões de velas](https://c.mql5.com/2/0/candlestick_research_MQL5__1.png)
![Analisando padrões de velas](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Analisando padrões de velas
A construção do gráfico de velas japonês e a análise dos padrões de vela constituem uma incrível área da análise técnica. A vantagem das velas é que elas representam dados de uma forma que é possível rastrear a dinâmica dentro dos dados. Neste artigo, analisamos os tipos de velas, a classificação dos padrões de vela e apresentamos um indicador que pode determinar os padrões de vela.
![Algoritmos genéticos - é fácil!](https://c.mql5.com/2/0/genetic_algorithms_MQL5.png)
![Algoritmos genéticos - é fácil!](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Algoritmos genéticos - é fácil!
Neste artigo o autor fala sobre cálculos evolutivos com o uso de um algoritmo genético desenvolvido pessoalmente. Ele demonstra o funcionamento do algoritmo, usando exemplos e fornece recomendações práticas para seu uso.
![MQL5: análise e processamento dos relatórios Commodity Futures Trading Commission (CFTC) no MetaTrader 5](https://c.mql5.com/2/0/trader_mql5__1.png)
![MQL5: análise e processamento dos relatórios Commodity Futures Trading Commission (CFTC) no MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5: análise e processamento dos relatórios Commodity Futures Trading Commission (CFTC) no MetaTrader 5
Neste artigo, desenvolverei uma ferramenta para análise de relatório CFTC. Resolveremos o seguinte problema: desenvolver um indicador que permita usar os dados do relatório CFTC diretamente dos arquivos de dados fornecidos pela Comissão sem conversão e processamento intermediários. Além disso, ele pode ser utilizado para diferentes propósitos: organizar dados como um indicador, prosseguir com os dados em outros indicadores, em scripts para análise automatizada, em Expert Advisors para uso em estratégias de trading.
![Implementação prática dos filtros digitais no MQL5 para principiantes](https://c.mql5.com/2/0/Filter.png)
![Implementação prática dos filtros digitais no MQL5 para principiantes](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Implementação prática dos filtros digitais no MQL5 para principiantes
A ideia da filtragem de sinal digital foi amplamente discutida em tópicos de fóruns sobre a construção dos sistemas de negócio. E seria imprudente não criar um código padrão de filtros digitais no MQL5. Neste artigo, o autor descreve a transformação de um simples código do indicador SMA em seu artigo "Indicadores personalizados no MQL5 para iniciantes" em um código do mais complicado e universal filtro digital. Este artigo é uma sequência lógica do artigo anterior. Ele também fala como substituir o texto no código e como corrigir erros de programação.
![O Histograma de preço (Perfil de mercado) e sua implementação no MQL5](https://c.mql5.com/2/0/price__1.png)
![O Histograma de preço (Perfil de mercado) e sua implementação no MQL5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
O Histograma de preço (Perfil de mercado) e sua implementação no MQL5
O Perfil de mercado foi desenvolvido pelo pensador realmente brilhante Peter Steidlmayer. Ele sugeriu o uso da representação alternativa de informação sobre movimentos de mercados "horizontais" e "verticais" que levam a um conjunto de modelos completamente diferentes. Ele presumiu que existe um pulso subjacente do mercado ou de um padrão fundamental chamado de ciclo de equilíbrio e desequilíbrio. Neste artigo, considerarei o Histograma de preço - um modelo simplificado de Perfil de mercado e descreverei sua implementação no MQL5.
![Avaliação de sistemas de negócio - A efetividade de entrada, saída e negócios em geral](https://c.mql5.com/2/0/Measure_Trade_Efficiency_MQL5.png)
![Avaliação de sistemas de negócio - A efetividade de entrada, saída e negócios em geral](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Avaliação de sistemas de negócio - A efetividade de entrada, saída e negócios em geral
Existem várias medidas que permitem determinar a eficácia e rentabilidade de um sistema de negócio. No entanto, os negociantes estão sempre prontos para colocar qualquer sistema em um novo teste de impacto. O artigo diz como as estatísticas baseadas em medidas de efetividade podem ser usadas para a plataforma MetaTrader 5. Ele inclui a classe para transformação da interpretação das estatísticas através de negócios para aquele que não contradiz a descrição dada no livro "Statistika dlya traderov" ("Statistics for Traders") por S.V. Bulashev. Ele também inclui um exemplo de uma função de personalização para otimização.