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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。
本文论述如何创建多维数据(OLAP - 在线分析处理)的在线分析框架,以及如何在 MQL 中实现此框架,还有利用交易帐户历史数据在 MetaTrader 环境中应用此类分析的示例。
利用 MQL5 和 MQL4 实现的选择和导航工具: 把数据添加到图表中
在本文中,我们将继续扩展实用程序的功能。这一次,我们将增加显示简化交易的数据的能力,特别是前一天的最高、最低价位,全年的最高、最低价位,开盘时间等。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第六部分):净持帐户事件
在之前的文章中,我们已着手创建一个大型跨平台函数库,简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在本系列文章的第五部分中,我们创建了交易事件类和事件集合,从中将事件发送到 Engine 函数库的基础对象和控制程序图表。 在这部分中,我们将让函数工作在净结算账户上。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第六部分):净持帐户事件
在之前的文章中,我们已着手创建一个大型跨平台函数库,简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在本系列文章的第五部分中,我们创建了交易事件类和事件集合,从中将事件发送到 Engine 函数库的基础对象和控制程序图表。 在这部分中,我们将让函数工作在净结算账户上。
在交易中应用 OLAP(第 2 部分):可视化交互式多维数据分析的结果
在本文中,我们会探讨为一个MQL程序创建一个交互式图形界面,该程序设计用于使用OLAP技术处理帐户历史和交易报告。为了获得视觉效果,我们将使用最大化和可伸缩的窗口、自适应布局的控件和用于显示图表的新控件。为了提供可视化功能,我们将实现一个GUI,其中沿着坐标轴选择变量,以及选择聚合函数、图表类型和排序选项。
有关金融数据分形行为的研究表明,在经济时间序列看似混乱的行为背后,存在着参与者集体行为的隐性稳定机制。这些机制可以导致交易所出现价格动态,从而定义和描述价格序列的具体属性。应用于交易中,能够有效、可靠地估计尺度和时间框架内的分形参数的指标,具有一定的实用价值。
市场研究和分析有多种不同的方法,主要是技术分析和基础分析。在技术分析中,交易者收集、处理和分析与市场有关的数字数据和参数,包括价格、数量等。在基本面分析中,交易者分析直接或间接影响市场的事件和新闻。本文研究了价格-速度测量方法,并在此基础上研究了交易策略。
利用 MQL5 和 MQL4 实现的选择和导航工具: 把数据添加到图表中
在本文中,我们将继续扩展实用程序的功能。这一次,我们将增加显示简化交易的数据的能力,特别是前一天的最高、最低价位,全年的最高、最低价位,开盘时间等。
本文论述如何创建多维数据(OLAP - 在线分析处理)的在线分析框架,以及如何在 MQL 中实现此框架,还有利用交易帐户历史数据在 MetaTrader 环境中应用此类分析的示例。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第四部分):交易事件
在之前的文章中,我们已着手创建一个大型跨平台函数库,简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 我们已拥有历史订单和成交集合,在场订单和仓位的集合,以及便捷选择和订单排序的类。 在这一部分中,我们将继续开发基础对象,并教导引擎(Engine)函数库跟踪帐户上的交易事件。