Diskussion zum Artikel "Prognose von Zeitreihen (Teil 1): Methode der Empirischen Modus Dekomposition (Empirical Mode Decomposition, EMD)"
Vielen Dank für den Artikel!
Habe ein TestEMD Validate auf dem TestEMD EA laufen lassen, das den Handel für einen Monat vorschlägt, nachdem ich für das letzte Jahr optimiert habe (InSampleDays = 365, OutSampleDays = 30), und erhielt diese Bilder auf D1 für 01.01.2018-27.03.2020.
EURUSD:
GBPUSD:
AUDUSD:
USDCHF:
USDJPY:
Im Allgemeinen zeigte nur EURUSD mehr oder weniger stabile Ergebnisse.
- www.mql5.com
GBPJPY:
EURCHF:
Vielen Dank für diesen interessanten Artikel, aber die Dateien funktionieren nicht, sie haben Syntaxfehler und nicht deklarierte Variablen.
Mit freundlichen Grüßen
Vielen Dank für diesen interessanten Artikel, aber die Dateien funktionieren nicht, sie haben Syntaxfehler und nicht deklarierte Variablen.
Mit freundlichen Grüßen
Bitte stellen Sie Ihre Fehlerprotokolle zur Verfügung und geben Sie genau an, was Sie getan haben.
Vielen Dank an Stanislav für den sehr guten Artikel. Ich habe die Codes heruntergeladen und bin beim Kompilieren auf einen Fehler gestoßen.
Der Fehler lautet: 'Offset' -irgendein Operator erwartet in der Zeile
puffer[0].set(Versatz,Summe);
Bitte zeigen Sie mir, wie ich das lösen kann.
Vielen Dank
Vielen Dank an Stanislav für den sehr guten Artikel. Ich habe die Codes heruntergeladen und bin beim Kompilieren auf einen Fehler gestoßen.
Der Fehler lautet: 'Offset' - irgendein Operator wird in der Zeile erwartet
puffer[0].set(Versatz,Summe);
Bitte zeigen Sie, wie Sie das Problem lösen können.
Danke
Ich habe gerade die Quellen neu heruntergeladen und alle Indikatoren und den Experten ohne Probleme kompiliert.
Sie machen etwas falsch. Stellen Sie sicher, dass Sie den Inhalt des Archivs mit erhaltener Ordnerstruktur extrahiert haben.
Dies sind die Ergebnisse, wenn ich das Datum vom 1.1.2020 bis jetzt geändert habe
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
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Neuer Artikel Prognose von Zeitreihen (Teil 1): Methode der Empirischen Modus Dekomposition (Empirical Mode Decomposition, EMD) :
Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der empirischen Moduszerlegung. Er schlägt die MQL-Implementierung dieser Methode vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisors vor.
Ein einziger Test mit diesen Einstellungen für den Zeitraum von Anfang 2018 bis Februar 2020, d.h. mit einem Forward für das Jahr 2019 und Anfang 2020, ergibt das folgende Bild:
TestEMD Testbericht mit EURUSD D1, 2018-2020
Wie wir sehen, profitiert das System, auch wenn die Indizes zeigen, dass es Raum für Verbesserungen gibt. Insbesondere ist es logisch anzunehmen, dass eine häufigere Neuoptimierung in einem Schritt-für-Schritt-Betrieb und die Suche nach der Schrittgröße die Leistung des Roboters verbessern kann.
Grundsätzlich kann man sagen, dass der EMD-Algorithmus es ermöglicht, in einem größeren Zeitrahmen die fundamentalen, in gewissem Sinne momentanen Schwankungen der Notierungen zu identifizieren und darauf aufbauend ein profitables Handelssystem zu schaffen.
Autor: Stanislav Korotky