Statistics.mqh Funktionen - Bibliothek für den MetaTrader 5

Diese Bibliothek enthält grundlegende statistische Funktionen, für die Verarbeitung von Benutzerdaten.

Diese Bibliothek wurde zuerst in MQL4 implementiert und in der Statistica.mqh Funktionsbibliothek veröffentlich. Es wurden einige Tippfehler festgestellt und korrigiert als die Funktionen nach MQL5 übertragen wurden. Der Code wurde intuitiver verständlich. Die meisten Funktionen wurden unter Verwendung der Algorithmen von S. Bulashov's Buch "Statistik für Trader" geschrieben.

Die Bibliotheksfunktionen sind wie folgt:

Die Datei kann in Projekten eingebunden werden, die zufälliger Musterparameterverarbeitung, deren Parameterevaluierung, Histogramme etc. benötigen.

Untersuchen wir den Aufruf von einigen Funktionen:

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

#include <Statistics.mqh>
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//| Skript Programmstart Funktion                                    |
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void OnStart()
  {
//--- spezifiziere zwei Werte Beispiele.
   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};
//--- Berechnung des Mittels
   double mx=Average(arrX);
   double my=Average(arrY);
//--- Verwendung des Mittels zur Berechnung der Varianz
   double dx = Variance(arrX,mx);
   double dy = Variance(arrY,my);
//--- Wert der Asymmetrie und Exzess
   double as=Asymmetry(arrX,mx,dx);
   double exc=Excess(arrX,mx,dx);
//--- Kovariation und Korrelationswerte
   double cov=Cov(arrX,arrY,mx,my);
   double corr=Corr(cov,dx,dy);
//--- Ergebnisse in Logdatei darstellen
   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);
  }

Wie Sie sehen können, brauchen die meisten Funktionen Werte (als Eingabeparameter), die mit anderen Funktionen berechnet werden können.

Zum Beispiel:

double dx = Variance(arrX,mx);

Um die Varianz zu berechnen, müssen wir zuerst den Mittelwert berechnen. Das gibt einen gewissen Vorteil bezüglich der Berechnungsoptimierung. Falls es notwendig ist, die Varianz mehrere Male zu berechnen, ist es besser, das Mittel einmal anstatt mehrmals innerhalb der Funktion zu ermitteln. Das spart Zeit.

Dieses Feature gilt für die meisten Funktionen der Bibliothek.