Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

В статье представлен класс, предназначенный для осуществления быстрой предварительной оценки характеристик различных временных рядов. При этом производится оценка статистических параметров, автокорреляционной функции, строится гистограмма и производится спектральная оценка временного ряда.

Важной особенностью самоорганизующихся карт Кохонена (Kohonen Self-Organizing Maps) является их способность отображать многомерные пространства признаков на плоскость. Представление данных в виде двумерной карты значительно упрощает кластеризацию и корреляционный анализ данных. В этой статье мы разберем несколько простых примеров практического использования карт Кохонена.

Статья показывает возможности и потенциал хорошо известного математического метода в альянсе с образным мышлением и не совсем обычным взглядом на рынок. Материал призван, с одной стороны, привлечь внимание широкого круга читателей, поскольку способен привести творческих людей к переосмыслению самой парадигмы трейдинга. А с другой стороны - послужить импульсом к альтернативным разработкам и реализациям программного кода для инструментального арсенала анализа и прогнозов.

Данная статья является логическим продолжением моей статьи "Статистические распределения вероятностей в MQL5", в которой были представлены классы для работы с некоторыми статистическими теоретическими распределениями. Теперь, когда есть теоретическая база, я предлагаю непосредственно перейти к выборкам реальных данных и попробовать получить информационную пользу от этой базы.

В статье рассмотрены распределения вероятностей (нормальное, логнормальное, биномиальное, логистическое, экспоненциальное, распределения Коши, Стьюдента, Лапласа, Пуассона, гиперболическое секанс распределение, бета и гамма-распределения) случайных величин, используемые в прикладной статистике. Предложены классы для работы с данными распределениями.

Оценка статистических параметров последовательности очень важна, так как большинство математических моделей и методов строятся исходя из различного рода предположений, например, о нормальности закона распределения, или требуют знания значения дисперсии или других параметров. В статье кратко рассматриваются простейшие статистические параметры случайной последовательности и некоторые методы ее визуального анализа. Предлагается реализация этих методов на MQL5 и способ визуализации результатов расчета при помощи программы Gnuplot.

Есть ли связь между поведением цены в прошлом и будущими трендами? Почему сегодня цена повторяет характер движения вчерашнего дня? Возможно ли использовать статистические данные как метод прогнозирования динамики цен? Ответ есть, и он положительный. Если вы ещё сомневаетесь, эта статья для вас. Я расскажу о том, как создать рабочий фильтр для торговой системы на MQL5, обнаружив интересную закономерность в изменении цен.

Рыночная цена складывается в результате устойчивого равновесия между спросом и предложением, а те, в свою очередь, зависят от множества экономических, политических и психологических факторов. Непосредственный учет всех составляющих осложнен как различием природы, так и причиной воздействия этих факторов. На основании разработанной регрессионной модели в статье сделана попытка прогнозирования рыночной цены.

Модели случайных блужданий даётся название "Курс Монетки". Приводятся свойства курса монетки с точки зрения трейдера. Предлагается создать симулятор курса на основе курса монетки с трендом. Для отличия реального курса от курса монетки создан индикатор трендовости. Рассматривается трендовость реального курса.

В статье рассматривается новый индикатор технического анализа Moving Mini-Max, разработанный З.К. Силагадзе в 2008 году. Индикатор основан на модели туннельного эффекта, предложенного Г. Гамовым в теории альфа-распада. Описывается реализация индикатора на MQL5 и возможности его использования в торговле.

В данной статье рассматриваются эконометрические методы исследования, в частности автокорреляционный анализ и анализ условной дисперсии. Что нам даёт описанный в статье подход? Применение нелинейной GARCH-модели позволяет, во-первых, формально представить исследуемый ряд с математической точки зрения, а во-вторых, создать прогноз на заданное количество шагов.

Данная статья призвана познакомить читателя с возможным вариантом использования графических объектов языка MQL5. В статье рассматривается индикатор, в котором при помощи графических объектов создана панель управления простейшим анализатором спектра. Статья рассчитана на читателя, знакомого с основами языка MQL5.

Статья посвящена вопросам практического применения концепции нечеткой логики (fuzzy logic) для анализа финансовых рынков. Предложен пример индикатора, выдающего сигналы на основе двух нечетких правил, основанных на индикаторе Envelopes. Разработанный индикатор использует несколько индикаторных буферов: 7 буферов для расчетов, 5 буферов для вывода графиков и 2 буфера цвета.

В статье приводится пример написания на языке MQL5 программы, реализующий адаптивный алгоритм кластеризации, называемый "Растущий нейронный газ" (Growing neural gas, GNG). Статья рассчитана на пользователей, изучивших документацию к языку, а также уже имеющих определенные навыки программирования и базовые знания в области нейроинформатики.

Существует масса критериев, которые позволяют оценить эффективность или прибыльность торговой стратегии. Но трейдеры всегда готовы подвергнуть любую систему новому краштесту. В статье рассказывается, как можно применить статистику для платформы MetaTrader 5 на основе измерения эффективности. Представлен класс перевода учёта статистики сделок в вид, не противоречащий описанному в книге "Статистика для трейдера" Булашева С.В. Приведён пример пользовательской функции оптимизации.

Найти правила для торговой системы и запрограммировать их в советнике - это еще полбеды. Необходимо каким-то образом поправлять работу эксперта в процессе накопления результатов торговли. В статье описывается один из подходов, позволяющий улучшить характеристики торгового эксперта при помощи создания обратной связи, измеряющей наклон кривой баланса депозита.

Построение графиков японских свечей и анализ свечных моделей — удивительное направление технического анализа. Преимущество японских свечей в том, что они представляют данные таким образом, что появляется возможность увидеть динамику внутри данных. В данной статье мы рассмотрим типы свечей, классификацию свечных моделей и напишем индикатор, распознающий свечные паттерны.

В статье автор расскажет об эволюционных вычислениях с использованием генетического алгоритма собственной реализации. Будет показано на примерах функционирование алгоритма, даны практические рекомендации по его использованию.

Идее цифровой фильтрации сигналов посвящаются достаточно объёмные темы обсуждения на форумах по построению торговых систем. В этой статье автор знакомит с процессом превращения кода более простого индикатора SMA из своей статьи "Пользовательские индикаторы в MQL5 для начинающих" в код гораздо более сложного универсального цифрового фильтра. В ней также изложены простейшие приёмы замены текста в коде и методика получения простейших навыков по исправлению ошибок программирования.

В данной статье представлен пример решения задачи по разработке инструмента трейдера для получения и анализа различных показателей отчетов CFTC. Концепция, в которой реализован инструмент, заключается в следующем: разработать один индикатор, который позволял бы получать показатели отчетов непосредственно из файлов данных, предоставляемых комиссией без промежуточных обработок и преобразований.

Рыночный профиль был разработан Питером Стидлмайером (Peter Steidlmayer), который предложил использовать альтернативное представление информации как о горизонтальном, так и о вертикальном движении рынка, что дает полностью отличный набор моделей. Он предположил, что у рынка существует основной рыночный пульс, или фундаментальная модель, которая называется цикл равновесия и неравновесия (cycle of equilibrium and disequilibrium). В данной статье я сделаю попытку дать общие понятия об упрощенной модели Рыночного профиля (Market Profile) – Ценовой Гистограмме (Price Histogram) и расскажу, как реализовал данный инструмент на MQL5.

Цель статьи - попытаться предсказать поведение рынка на основе статистики повторяемости направления свечей в определенные промежутки времени.

Тестерный "Грааль" получить очень легко и просто, а вот избавиться от этого - гораздо сложнее. В статье рассмотрен вариант выбора рабочих параметров эксперта с автоматизированной групповой обработкой результатов оптимизации и тестирования, с максимальным использованием возможностей терминала и минимальной нагрузкой на конечного пользователя.

Предлагается проверить некоторые распространенные утверждения - в данном случае проверяется утверждение о том, что "как торгуется азиатская сессия, так и идут торги весь день".

В статье показано как применять нейронные сети в программах на MQL, используя свободно распространяемую библиотеку FANN.На примере стратегии с использованием индикатора MACD построен эксперт, использующий нейросетевую фильтрацию сделок, которая привела к улучшению характеристик торговой системы.

Статья посвящена проблеме пересчета значения индикатора в клиентском терминале MetaTrader 4 при изменении нулевого бара. В ней излагается общая идея добавления в код индикатора дополнительных программных элементов, позволяющих восстанавливать состояние програмного кода, сохраненное до многократного пересчета.

25-30% всех крешлогов, поступающих от пользователей, возникают в результате ошибок выполнения функций, импортируемых из пользовательских dll.

Торговля на рынке - это в первую очередь расчет вероятностей. А поговорка «лень – двигатель прогресса» раскрывает все краски расцвета технических индикаторов и торговых систем. И получается, что большой процент начинающих трейдеров изучают уже готовые теории торговли. Но, к сожалению или к счастью, не все законы движения рынка ещё открыты, а инструменты для анализа ценовых движений в основном существуют в виде тех самых реализованных технических индикаторов, математических и статистических пакетов. Огромное спасибо Билу Вильямсу, за его вклад в теорию движения рынков. Но, наверное, не следует останавливаться на достигнутом.

В статье проводится сравнение скорости и результатов оптимизации советников с использованием генетических алгоритмов и прямым перебором.

Статья посвящена удобным и практичным методам хранения и отображения информации. Здесь рассматриваются альтернативы стандартному логфайлу терминала и функции Comment().

Генетические алгоритмы предназначены для решения задач оптимизации. Примером подобной задачи может служить обучение нейросети, то есть подбора таких значений весов, при которых достигается минимальная ошибка. При этом в основе генетического алгоритма лежит метод случайного поиска.

В статье представлены формулы и порядок расчета данных, отображаемых в отчете тестера.

Формула расчёта и оценка качества моделирования минутных данных.

Отчеты позволяют быстро сравнивать между собой как различные эксперты, так и результаты работы одного и того же эксперта с различными параметрами. Данная статья позволяет научиться читать такие отчеты и грамотно интерпретировать полученные результаты.

Многие программы технического анализа позволяют проводить тестирование торговых стратегий на исторических данных...