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Bibliotheken

Statistics.mqh Funktionen - Bibliothek für den MetaTrader 5

QSer29 | German English Русский 中文 Español 日本語 Português

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Stimmen: 39
Veröffentlicht:
2016.06.13 11:04
Aktualisiert:
2016.11.22 07:34
\MQL5\Include\\MQL5\Scripts\
test.mq5 (1.64 KB)ansehen

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:

Funktion:Beschreibung
 Mediana Median Berechnung
 Mediana50 Median Berechnung des 50 % Interquantilsabstands
 Average Muster für Berechnung des arithmetischen Mittels
 Average50 Mister für Berechnung des arithmetischen mittels des 50% Interquantilsabstands.
 SweepCenter Sweep center Berechnung
 AverageOfEvaluations Berechnung des mittleren Werte der fünf oberen Evaluierungen
 Variance Beispiel Varianzberechnung
 ThirdCentralMoment Dritter zentraler Moment Berechnung
 FourthCentralMoment Vierter zentraler Moment Berechnung
 Asymmetry Beispiel Asymmetrie Berechnung
 Excess Beispiel Exzess Berechnung
 Excess2 Eine weitere Methode der Beispiel Exzess Berechnung
 Gamma Eulersche Gammafunktion Berechnung, x>0.
 GammaStirling Eulersche Gammafunktionswert Berechnung, für x>33 (Stirling's Näherung)
 VarianceOfSampleVariance Berechnung der Varianz einer Beispiel Varianz
 VarianceOfStandartDeviation Berechnung der Variant einer Standardabweichung
 VarianceOfAsymmetry Beispiel Asymmetrie Varianz Berechnung
 VarianceOfExcess Beispiel Exczess Varianz Berechnung
 VarianceOfAverage Beispiel mittlere Varianz Berechnung
 Log Logarithmus Berechnung
 CensorCoeff Zensiertes Verhältnis Berechnung
 HistogramLength Berechnung der optimalen Anzahl von Histogrammspalten
 Resize Berechnung der optimalen Anzahl von Arrayelementen für das Histogramm
 Histogram Erstellung eines Histogramms in eine *.csv Datei
 Cov Beispiel Kovariation Berechnung
 Corr Beispiel Korrelation Berechnung
 VarianceOfCorr Beispiel Korrelation Varianz Berechnung
 AutoCorr Autokorrelation Berechnung
 AutoCorrFunc Autocorrelation Funktion Berechnung
 aCoeff Berechnung des a-Verhältnisses in der linearen Regressionsgleichung (y=a*x+b)
 bCoeff Berechnung des b-Verhältnisses in der linearen Regressionsgleichung (y=a*x+b)
 LineRegresErrors Berechnung des Fehlers der linearen Regression
 eVariance Berechnung der Varianz des Fehlers der linearen Regression
 aVariance Berechnung der Varianz des a-Parameters der linearen Regression
 bVariance Berechnung der Varianz des b-Parameters der linearen Regression
 DeterminationCoeff Determinationsverhältnis Berechnung
 ArraySeparate Teilung des arr[n][2] Arrays in zwei Arrays
 ArrayUnion Vereinigung von zwei Arrays in ein Array des Typs arr[n][2]
 WriteArray Schreiben eines eindimensionalen Arrays in eine *.csv Datei
 WriteArray2 Schreiben eines zweidimensionalen Arrays in eine *.csv Datei


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

Untersuchen wir den Aufruf von einigen Funktionen:

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                         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>
//+------------------------------------------------------------------+
//| Skript Programmstart Funktion                                    |
//+------------------------------------------------------------------+
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.

Die Übersetzung aus dem Russischen wurde durch die MetaQuotes Software Corp. ausgeführt
Originalpublikation: https://www.mql5.com/ru/code/866

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