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Neuer Artikel Kategorientheorie in MQL5 (Teil 15) : Funktoren mit Graphen :
Dieser Artikel über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 setzt die Serie mit der Betrachtung der Funktoren fort, diesmal jedoch als Brücke zwischen Graphen und einer Menge. Wir greifen die Kalenderdaten wieder auf und plädieren trotz der Einschränkungen bei der Verwendung von Strategy Tester für die Verwendung von Funktoren zur Vorhersage der Volatilität mit Hilfe der Korrelation.
Der MQL5-Wirtschaftskalender wurde bereits behandelt, als wir die Kategorientheorie mit Datenbankschemata in Verbindung brachten, sodass eine erneute Einführung seiner Relevanz für Händler hier nicht angebracht ist. Um ihn als Graphen, eine Folge von Kanten und Knoten, darzustellen, muss zunächst eine Vorauswahl der Nachrichten getroffen werden, die wir in unsere Kategorie aufnehmen wollen. Wie aus der Website des Wirtschaftskalenders ersichtlich ist, gibt es eine Vielzahl von Punkten, aus denen man wählen kann. Wenn wir jedoch beschließen, nur vier auszuwählen, basierend auf einer losen Hypothese, die sie wie im folgenden Diagramm zeigt, verbindet:
Dann würde unsere Hypothese besagen, dass die Einzelhandelsumsätze von den PMI-Zahlen der Produzenten abhängen, die wiederum vom Verbraucherpreisindex abgeleitet sind, der wiederum davon abhängt, wie gut die Treasury-Auktionen gelaufen sind, deren Ergebnisse ebenfalls auf den Einzelhandelsumsätzen beruhen. Es handelt sich also um einen einfachen Zyklus, dessen Wahrheitsgehalt nicht Gegenstand des Artikels ist, sondern vielmehr dazu dient, eine mögliche Zusammenstellung als Graph aus den Daten des Wirtschaftskalenders zu veranschaulichen.
Graphen bieten den Vorteil, dass sie komplexe, miteinander verbundene Systeme vereinfachen, indem sie zwei übersichtliche Tabellen erstellen, von denen eine die Paarungen der Knotenpunkte enthält und die andere als Index der Knotenpunkte dient. Ein Graph kann als Kategorie betrachtet werden, da die Eckpunkte als Objekte (Domänen) angesehen werden können und die Kanten als Morphismen dienen. Nebenbei bemerkt: Der Unterschied zu einer linearen Ordnung, wie sie im vorigen Artikel betrachtet wurde, liegt, wie der Name schon sagt, in der Linearität. Graphen sind in der Regel für komplexere Verbindungen geeignet, bei denen ein Objekt/ein Bereich mit mehr als einem Objekt verbunden sein kann.
Anstatt also einzelne Objekte in dieser Kategorie mit Objekten in der Kategorie S&P-Volatilität zu paaren, wie wir es im vorherigen Artikel über lineare Aufträge getan haben, werden wir die Zeilen der Scheitelpunktpaare mit der Kategorie S&P paaren. Dies bedeutet, dass es kein Isomorphismus sein kann, da mehrere Zeilen an ein einziges Objekt (Datenpunkt) in der S&P gebunden sind, da die S&P zeitbasiert ist. Das bedeutet auch, dass unsere Domänenobjekte aus vier Elementen bestehen werden (die letzten Werte jedes der vier Elemente im Zyklus).
Autor: Stephen Njuki