文章
用随机森林预测趋势 MetaTrader 5
本文使用Rattle包自动进行模式识别，来预测外汇市场的多头和空头。本文对初学者和有经验的交易者都适用。
计量经济学 EURUSD 先行预测 MetaTrader 4
本文主要讲述使用 EViews 软件对 EURUSD 的先行预测以及使用 EViews 语言程序对预测结果进行的进一步评估。 此预测采用回归模型，通过专为 MetaTrader 4 开发的 Expert Advisor 进行评估。
分析指标统计参数 MetaTrader 5
这种技术分析广泛应用于各个指标，从而更清楚地显示基本报价，并允许交易者执行分析和预测市场价格变动。非常明显，除非我们可以解决初始报价转换以及所得结果可信度的相关问题，否则使用这些指标没什么意义，更不用说将其应用于交易系统的创建了。我们会在本文中讲述，得出这样一个结论，是经过严格推理的。
论坛
计量经济学：让我们讨论一下中联的资产负债表。
我应该直接指出，我不太理解测试仪的结果，所以我使用了不同的平衡规格。我建议进行讨论。 因此，让我们以2012年3月19日至2012年4月28日的欧元兑美元H1为例。以下是图表。 某一交易系统，做了47次交易，得到的结果是（横着的方块是离开市场的）。 1.正如我们所看到的，结果不是以账户货币估计的，而是以点数估计的。 这是与测试者的第一个区别，并允许你与手数的大小和存款的大小脱离关系。 这个月的交易结果是369点。显然，对于1.5个月的交易来说还不错。但它真的那么好吗。 利润系数=1.34。这个数字让我个人感到紧张。让我们从另一个角度来看看这个数字。
计量经济学：书目
如果你在谷歌上搜索 "计量经济学 "一词，你会得到一个巨大的文献清单，即使是专家也很难理解。一本书说一套，另一套--另一套，第三套--只是前两套的汇编，有一些不准确之处。但 "从书本中来 "的方法结合了这些书本在实践中的应用 并不明确 。我对知识分子沦为书呆子的胡闹不感兴趣。 与本论坛的其他书单类似，例如关于统计学的书单，我建议我们集体编制一份参与者认为与经济数据的测量--计量经济学有关的教科书、专著、论文、文章、互联网资源和软件包的清单。然而，我们不要忘记，数理统计是计量经济学的姊妹篇。我建议 不要把 与技术分析有关的东西列入这个名单。
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计量经济学：为什么需要协整？
计量经济学中 一直在尝试克服商数的非平稳性。其中一个方法是使用协整属性。 1987年，Engle和Grainger提出，两个差异静止序列（I（1））的组合是静止的，即I（0）。这似乎是一个白痴的梦想成真，但不清楚如何使用它。 我能够通过两个非平稳序列找到第三个序列，它在水平上是平稳的，而不是它的第一个差值。但我不明白它怎么能被使用。也许有人能给我一个提示。 那么，我们开始吧。 我们的欧元兑美元H1商数为472条--这正好是4周。 单位根的检验表明，该系列不是静止的，但其第一差值是静止的。 拿出另一个商数--美元指数。 我们可以看到，这两个联合体非常相似。
纪念老兵：博克斯和詹金斯
1974年，38年前，Box和Jenkins的传奇著作《时间序列分析》出版。这本书已经并将继续对时间序列分析和预测产生巨大影响。时至今日，美国政府机构仍在使用这个模型的修改版进行预测，尽管有很多新的东西出来了。但是，让我们记住老兵们。 该书介绍了 ARMA 模型 ， 俄文翻译为 ARIMA ，即ARSS或ARPSS。 对这种模式有许多误解。让我们从名字开始。 俄语：ARSS--自回归和移动平均。 AR--自回归--是不言而喻的。时间序列的最后一项是通过其之前的、滞后的数值来定义的。几乎所有指标的一个共同想法。 SS -
计量经济学：领先一步的预测
标题类似的第2 条 已经发表。这篇文章是另一篇 文章 #1的延续。这些文章是对计量经济学的简要概述。 利用这些文章，我向论坛成员提出以下建议：集体努力创建计量经济学模型，提前一步预测货币对的报价。一个步骤的大小与时间框架相对应，第2条中描述的专家顾问与之相连。 我将采用第2条中提出的模型，进行两次预测：关于H1和D1。我们将看到结果。然后，我希望集体会对这个模型或他们自己的模型提出改进建议。我将拿别人的模型做一个预测，并把结果公布出来。我已经准备好回答问题，并对帖子进行评论，因为我正在进行中。 该模型是一个任意的函数（回归），形式为 y = f(x1, x2, .... xn)
ERUUSD光谱--这是否证明了非平稳性？
我在此附上H1的报价范围的光谱。两个在时间上有顺序的，然后是他们共同的一个。没有什么共同点。而这是在很短的时间内。