Yury Kirillov / Профиль
- Информация
10+ лет
опыт работы
|
0
продуктов
|
0
демо-версий
|
0
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Торговля по уровням ДиНаполи](https://c.mql5.com/2/30/MQL5-avatar-DiNapoli-001.png)
В статье рассматривается один из вариантов практической реализации советника для торговли по уровням ДиНаполи при помощи стандартных инструментов MQL5. Протестированы результаты его работы и сделаны выводы.
-
25% (29)
-
3% (3)
-
31% (37)
-
26% (31)
-
8% (10)
-
5% (6)
-
16% (19)
-
14% (17)
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Знакомство с методом эмпирической модовой декомпозиции](https://c.mql5.com/2/0/Empirical_Mode_Decomposition_MQL5.png)
Статья призвана познакомить читателя с методом эмпирической модовой декомпозиции. Данный метод является частью преобразования Гильберта-Хуанга и предназначен для анализа нелинейных нестационарных процессов. К статье приложен вариант программной реализации этого метода и кратко рассматриваются его особенности. Приведены простейшие примеры использования рассматриваемого метода.
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Ядерная оценка неизвестной плотности вероятности](https://c.mql5.com/2/0/Kernel_Density_Estimation_MQL5.png)
Статья посвящена созданию программного инструмента, позволяющего производить оценку неизвестной плотности вероятности. Для реализации был выбран метод ядерной оценки плотности (Kernel Density Estimation). Статья содержит исходные коды программной реализации данного метода, примеры его использования и иллюстрации.
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Преобразование Бокса-Кокса](https://c.mql5.com/2/0/Cox-Box-transformation_MQL5.png)
Статья призвана познакомить читателя с преобразованием Бокса-Кокса (Box-Cox Transformation). В статье кратко затрагиваются вопросы, связанные с его использованием и приводятся примеры, позволяющие оценить эффективность данного преобразования по отношению к случайным последовательностям и реальным котировкам.
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Прогнозирование временных рядов при помощи экспоненциального сглаживания (окончание)](https://c.mql5.com/2/0/Exponent_Smoothing2.png)
В данной статье предпринимается попытка модернизации созданного ранее индикатора и кратко рассматривается метод оценки доверительных интервалов прогноза с помощью бутстрапа и квантилей. Приводится созданный в результате написания статьи прогнозирующий индикатор и скрипты, используемые для оценки погрешностей прогнозирования.
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Прогнозирование временных рядов при помощи экспоненциального сглаживания](https://c.mql5.com/2/0/Exponent_Smoothing.png)
Статья знакомит читателя с моделями экспоненциального сглаживания, использующимися при краткосрочном прогнозировании временных рядов. Помимо этого затрагиваются вопросы, связанные с оптимизацией и оценкой результатов прогнозирования, приведены несколько примеров в виде скриптов и индикаторов. Статья будет полезной при первом знакомстве с принципами прогнозирования на базе моделей экспоненциального сглаживания.
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Анализ основных характеристик временных рядов](https://c.mql5.com/2/0/Time_Series_Analysis_in_MQL5.png)
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.
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Статистические оценки](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_Statistical_estimation.png)
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.
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Графики и диаграммы в формате HTML](https://c.mql5.com/2/0/html_Chart_MQL5.png)
Сегодня трудно найти компьютер, на котором не был бы установлен web-браузер. Браузеры уже на протяжении длительного времени постоянно развиваются и совершенствуются. В статье рассматривается простой, безопасный способ использования браузера для отображения в виде графиков и диаграмм полученной в MetaTrader 5 информации.
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Строим анализатор спектра](https://c.mql5.com/2/0/spectrum_MQL5__1.png)
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.
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Технический анализ: Как мы анализируем?](https://c.mql5.com/2/0/analysis_charts.png)
Данная статья в краткой форме отражает отношение автора к таким явлениям, как перерисовывающие индикаторы, индикаторы Multi-timeframe и представление котировок при помощи японских свечей. Техника программирования в статье не затрагивается, статья носит общий характер.
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Технический анализ: Что мы анализируем?](https://c.mql5.com/2/0/tech_analysis_MQL5__1.png)
В статье предпринята попытка в общем виде проанализировать некоторые особенности представления котировок доступных для анализа в терминале MetaTrader. Техника программирования в статье не затрагивается, статья носит общий характер.
-
40% (27)
-
16% (11)
-
7% (5)
-
9% (6)
-
10% (7)
-
24% (16)
-
31% (21)
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)
![Yury Kirillov](https://c.mql5.com/avatar/2014/4/535E59B2-2752.jpg)