|
14+ Jahre
Erfahrung
|
0
Produkte
|
0
Demoversionen
|
|
55
Jobs
|
0
Signale
|
0
Abonnenten
|
Рассмотрены классический PCA и его вероятностная формулировка (PPCA). Представлен универсальный класс CPPCA для MQL5 с тремя алгоритмами обучения (EIG, SVD, EM). Выполнено сопоставление результатов со scikit-learn и разобраны подходы к выбору числа главных компонент (Scree Plot, AIC/BIC, кросс-валидация). Показано применение метрики Score (средний логарифм правдоподобия) для обнаружения смены распределения данных.
Статья посвящена ARD-регрессии как байесовскому методу отбора признаков и применению случайных признаков Фурье (Random Fourier Features) для учета нелинейностей в рамках линейной модели. К статье прилагаются классы ARDRegression и CRBFSampler. Проводится сравнительный анализ точности и производительности реализации на MQL5 с эталонным классом из библиотеки scikit-learn.
В статье рассматриваются теоретические основы и практическая реализация модели смеси нормальных распределений (Gaussian Mixture Model) на языке MQL5. Представлен класс CGMM и примеры его использования, а также методология выбора оптимального количества компонентов модели с помощью информационных критериев AIC/BIC. Значительное внимание уделяется принципу работы EM-алгоритма — признанного стандарта при обучении вероятностных моделей со скрытыми(латентными) переменными. Реализована поддержка режима обучения MAP и инициализация параметров с помощью K-Means++. Готовый инструмент для кластеризации, оценки многомерной плотности и генерации данных теперь доступен и в MetaTrader 5.
Automatische Konstruktion von Fibonacci-Linien. Der Indikator ermittelt selbstständig in Echtzeit die Maxima und Minima auf einer vorgegebenen Anzahl von Balken und zeigt je nach Einstellung Fibonacci-Linien im Trend oder gegen den Trend an. Für Expert Advisors werden in der Standardform Werte von berechneten Extrema bereitgestellt. Eingabeparameter. 1. allgemeine Einstellungen von " Fibo ": . Direction - Konstruktionsrichtung, enthält zwei Optionen: "nach Trend" und "gegen Trend". Zeichnen -
The article provides a detailed examination of the theoretical foundations and practical implementation of the hidden Markov model with categorical emissions (Categorical HMM) in the MQL5 language. Specific examples are used to demonstrate the processes of inference, iterative parameter learning, and online filtering, as well as the methodology for selecting the optimal model architecture based on the AIC/BIC information criteria.
Der Indikator liefert ein realistisches Bild der Veränderungen der Break-even-Niveaus für Transaktionen im gesamten Kontoverlauf und nicht nur für offene Positionen (Screenshot 1). Die genaue Berechnung der Niveaus unter Berücksichtigung aufgelaufener Provisionen, Gebühren und Swaps ermöglicht es Ihnen, Handelsergebnisse sowohl visuell als auch in Expert Advisors auszuwerten (Screenshot 2). Für Expert Advisors liefert der Indikator in seiner Standardform nicht nur das Break-even-Niveau, sondern
The article discusses the fundamentals of Bayesian statistics in both discrete and continuous settings. We will progress from classical Bayes’ theorem and simple examples involving coin flips to conjugate distributions and dynamic Bayesian updating, which enables real-time analysis of market quotes. Using the beta-binomial model as an example, a simple change-point detection indicator has been implemented to help identify shifts in market regimes.
Dieser Artikel erörtert den Übergang zu MQL5 Algo Forge als modernes und bequemes Format für die Veröffentlichung von Programmcode und Anhängen zu Artikeln. Die Verwendung von Repositories anstelle von herkömmlichen ZIP-Archiven und Quellcode ermöglicht es Ihnen, Projekte auf dem neuesten Stand zu halten, Änderungen schnell vorzunehmen und professionell mit Ihren Lesern zu interagieren. Es werden Empfehlungen für die schnelle Migration bestehender Projekte in die Cloud über die MetaEditor-Schnittstelle gegeben.
The article describes a test of the hypothesis of randomness for quotes based on a chi-square statistic derived from the frequencies of overlapping s-chains. The article shows how to define discrete states and compare observed and expected frequencies in order to detect Markov memory in price increments. This approach helps distinguish structural dependence from noise and formalize the testing of trading hypotheses.
В статье показана практическая реализация CandleCode для MetaTrader 5: расчет кодов свечей по методу Лиховидова с адаптацией порогов к волатильности (Bollinger Bands) и гистограммное отображение. Дополнительно представлен советник, который строит базу исторических паттернов по ZigZag, сравнивает их с текущим "слепком" через ATR и выдает статистику совпадений на панели.