Victor / プロファイル

この記事は、経験的モード分解メソッド（EMD）に読者が慣れ親しむことが目的です。Hilbert-HUang変換の基礎部分であり、非定常・非線形的プロセスからデータを分析することを意図されています。この記事はこのメソッドの実装について紹介し、また、その特徴や使用例も提示しています。

本稿では、未知の確率密度関数のカーネル密度推定を可能にするプログラム作成に取り組みます。そしてタスク実行のためにカーネル密度推定法を選択しました。本稿にはメソッドのソフトウェア実装コード、その使用例、説明が述べられています。

この記事は、読者がボックスーコックス変換について詳しく知ることができることを意図されています。使用方法に関して取り組まれ、ランダムなシーケンスと実際の取引価格での変換率を評価を行うものに関しての例がいくつか提示されています。

本稿はすでに作成済みのインディケータをグレードアップを模索し、 またブート処理と変位値を利用して予測信頼区間を推定するための手法を簡単に取り上げます。その結果、予測精度を推定するために用いる予測インディケータおよびスクリプトを手にすることになります。

この記事は、読者に短期間の時系列分析にて使用される指数平滑法モデルに馴染みを持ってもらうことを目的としています。加えて、最適化や予測結果の評価に関連する問題も扱い、スクリプトやインジケーターのいくつかの例を提供します。この記事は、指数平滑法モデルに基づいた予測の原則の初歩の知識として役に立つと思います。

本稿ではさまざまな時系列特性を予めすばやく判断するために設計されるクラスを紹介します。これを行うにあたり、統計的パラメータと自己相関関数を決め、時系列のスペクトル推定を実行し、ヒストグラムを作成します。

シーケンスの統計的パラメータの推定はたいへん重要なものです。それはたいていの数学的モデルと手法が異なる前提に基づいているからです。たとえば、分布法則の正常化、分散値、その他パラメータです。よって時系列を分析し推定するとき、主要な統計的パラメータを素早く明確に推定できるシンプルで使い勝手のよいツールが必要です。本稿では、もっともシンプルなランダムシーケンスの統計パラメータとビジュアル分析のメソッドをいくつか取り上げ述べていきます。それにより MQL5 でこれらメソッド、またニュープロットアプリケーションを用いて計算した結果の視覚化メソッドを実装します。

今日は、インストールされたウェブブラウザのないコンピューターはほとんどありません。長い間、ブラウザは進化し成長し続けてきました。この記事は、ブラウザに表示するための、MetaTrader4クライアントターミナルから取得された情報に基づくチャートやダイヤグラムの簡単で安全な作成方法を紹介します。

本稿は、MQL5言語のグラフィカルオブジェクト使用が可能なバリアントを知っていただくのが目的です。それはグラフィカルオブジェクトを使用し、シンプルなスペクトラム分析を管理するパネルの実装を行うインディケータを分析します。読者のみなさんには本稿をとおしてMQL5の基本を知っていただきたいと思います。

本稿ではインディケータ、マルチタイムフレームインディケータの再作成および日本式ろうそく足を使用するクオート表示に関する著者の意見を簡潔に述べます。本稿はプログラムの特定部分には言及せｚす、一般的特徴を述べるものです。

本稿では MetaTrader クライアント端末において利用可能なクオート表示の特殊性をいくつか分析してみます。本稿は一般論を述べるものでプログラムについては述べていません。