Diskussion zum Artikel "Kategorientheorie in MQL5 (Teil 14): Funktoren mit linearen Ordnungen"

 

Neuer Artikel Kategorientheorie in MQL5 (Teil 14): Funktoren mit linearen Ordnungen :

Dieser Artikel, der Teil einer größeren Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 ist. Er befasst sich mit Funktoren. Wir untersuchen, wie eine lineare Ordnung mit Hilfe von Funktoren auf eine Menge abgebildet werden kann, indem wir zwei Datensätze betrachten, bei denen man normalerweise keinen Zusammenhang vermuten würde.

Die Gezeitendaten werden von der National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) auf ihrer Website veröffentlicht und der Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Viermal am Tag werden die Höhe der Gezeiten des Ozeans ausgehend von einem Bezugspunkt protokolliert. Das ganze Jahr über werden für jeden Tag nur die Uhrzeit und die Höhe des jeweiligen Wasserstandes aufgezeichnet. Hier ist eine Vorschau:

Probe

Alle Ozeane sind in 4 Regionen unterteilt, wobei die Gezeitenwerte von einer Vielzahl von Messstationen innerhalb jeder Region erfasst werden. Für die Westküste Nord- und Südamerikas zum Beispiel, die sich von Südamerika über Chile bis nach Alaska erstreckt, gibt es 33 Stationen. Für unsere Analyse werden wir die Daten der Station Monterey in Kalifornien für das Jahr 2020 heranziehen.

Der NASDAQ ist eine etablierte Börse, aber wir betrachten ihn hier in erster Linie als Index, der sich aus einer Reihe von Tech-Unternehmen wie MSFT, AAPL, GOOG und AMZN zusammensetzt, die alle ihren Hauptsitz in Kalifornien haben. Dieser Index kann bei den meisten Brokern gehandelt werden, sodass wir anhand seiner Kurse feststellen können, ob die Marktkapitalisierung dieser Unternehmen, die Branchen revolutioniert haben und den Innovationsgeist Kaliforniens verkörpern, in irgendeiner Weise mit den vor der kalifornischen Küste gesammelten Gezeitendaten verbunden ist.


Autor: Stephen Njuki