Maxim Dmitrievsky / 个人资料
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There are two hard problems in computer science: 1) computers and 2) science.
Maxim Dmitrievsky
已发布文章利用箱形图(Boxplot)探索金融时间序列的季节性形态
![利用箱形图(Boxplot)探索金融时间序列的季节性形态](https://c.mql5.com/2/37/MQL5-avatar-season_research.png)
在本文中,我们将利用箱形图(Boxplot)观察金融时间序列的季节性特征。 每个单独的箱形图(或箱须图)都能直观地展现数值如何沿数据集的分布。 不要把箱形图与烛条图混淆,尽管它们在外观上可能相似。
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Maxim Dmitrievsky
已发布文章通过差异化和熵值分析来探索市场"记忆"
![通过差异化和熵值分析来探索市场"记忆"](https://c.mql5.com/2/36/snip_20190614154924__2.png)
分数型差分的应用范围足够广泛。 例如,差分序列通常作为机器学习算法的输入。 问题是,必须在机器学习模型可识别的前提下,显示相应历史阶段的新数据。 在本文中,我们将研究时间序列差分的原始方法。 本文还包含基于所接收差分序列的交易系统自我优化示例。
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