Статистические функции statistics.mqh - библиотека для MetaTrader 5

Данная библиотека содержит набор базовых статистических функций, необходимых для обработки данных пользователя.

Впервые библиотека была опубликована в CodeBase на MQL4 - Библиотека статистических функций Statistica.mqh. В процессе перевода функций на MQL5 были найдены и исправлены некоторые опечатки. Код стал более интуитивно понятным. Большинство функций написаны по алгоритмам из книги С.Булашева "Статистика для трейдеров".

Функции, которые содержатся в библиотеке:

Файл может быть включен в проекты, в которых необходима обработка параметров случайной выборки, оценка ее параметров, построение гистограмм и т.д.

Рассмотрим вызов некоторых функций:

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                         test.mq5 |
//|                        Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp. |
//|                                              http://www.mql5.com |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "http://www.mql5.com"
#property version   "1.00"

#include <Statistics.mqh>
//+------------------------------------------------------------------+
//| Script program start function                                    |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
  {
//--- зададим две выборки значений.
   double arrX[10]={3,4,5,2,3,4,5,6,4,7};
   double arrY[10]={7,4,1,2,1,6,9,2,1,5};
//--- вычислим математическое ожидание
   double mx=Average(arrX);
   double my=Average(arrY);
//--- для вычисления дисперсии используем значение мат. ожидания
   double dx = Variance(arrX,mx);
   double dy = Variance(arrY,my);
//--- значения асимметрии и эксцесс
   double as=Asymmetry(arrX,mx,dx);
   double exc=Excess(arrX,mx,dx);
//--- значения ковариации и корреляции
   double cov=Cov(arrX,arrY,mx,my);
   double corr=Corr(cov,dx,dy);
//--- вывод результатов в log файл
   PrintFormat("mx=%.6e",mx);
   PrintFormat("my=%.6e",my);
   PrintFormat("dx=%.6e",dx);
   PrintFormat("dy=%.6e",dy);
   PrintFormat("As=%.6e",as);
   PrintFormat("exc=%.6e",exc);
   PrintFormat("cov=%.6e",cov);
   PrintFormat("corr=%.6e",corr);
  }

Как видно, большинство функций требуют в качестве входных параметров некоторые значения, которые могут быть вычислены с помощью других функций.

Например:

double dx = Variance(arrX,mx);

Для вычисления дисперсии понадобится вычислить заранее математическое ожидание. С точки зрения оптимизации вычислений это дает свое преимущество. Если значение дисперсии нужно вычислить несколько раз, то лучше один раз подсчитать математическое ожидание, чем делать это несколько раз внутри функции, это сэкономит время.

Эта особенность касается большинства функций данной библиотеки.