В статье подробно рассматриваются теоретические основы и практическая реализация скрытой марковской модели с категориальными эмиссиями (Categorical HMM) на языке MQL5. На конкретных примерах демонстрируются процессы инференса, итерационного обучения параметров, онлайн-фильтрации, а также методология выбора оптимальной архитектуры модели по информационным критериям AIC/BIC.
В статье рассматриваются основы байесовской статистики в дискретном и непрерывном случаях. Мы пройдём путь от классической теоремы Байеса и простых примеров с подбрасыванием монеты до сопряжённых распределений и динамического байесовского обновления, позволяющего проводить анализ котировок в режиме реального времени. На примере бета-биномиальной модели реализован простой индикатор разладки (change point detection), помогающий определять смену рыночного режима.
В статье описан тест гипотезы случайности для котировок на основе статистики хи-квадрат, построенной по частотам перекрывающихся s-цепочек. Показано, как формировать дискретные состояния и сравнивать наблюдаемые и ожидаемые частоты, чтобы обнаруживать марковскую память в приращениях цены. Подход помогает отделить структурные зависимости от шума и формализовать проверку торговых гипотез.
В статье исследуется гамильтонов алгоритм Монте-Карло (HMC) — золотой стандарт сэмплирования из сложных многомерных распределений. Представлена полноценная реализация HMC на языке MQL5, которая включает адаптивную настройку матрицы масс, поиск моды апостериорного распределения (MAP) с помощью метода оптимизации L-BFGS и комплексной диагностикой.
В этой статье исследуется метод выборки по уровням (slice sampling) — адаптивный алгоритм MCMC, который самостоятельно регулирует параметры сэмплирования. Его эффективность продемонстрирована на моделях байесовской линейной и логистической регрессии, а результаты сравниваются с классическими частотными методами.
Алгоритм Метрополиса-Гастингса — фундаментальный метод Монте-Карло по схеме марковских цепей (MCMC), широко применяемый для аппроксимации апостериорных распределений в байесовском выводе. Статья описывает теоретические основы алгоритма, реализацию класса MHSampler на MQL5 и примеры применения с анализом полученных выборок.
В данной статье мы рассмотрим модель регрессии на базе MLP, которая прогнозирует не только условное математическое ожидание, но и условную дисперсию. Другими словами, мы будем учить нашу сеть предсказывать целое распределение будущих цен на основе входного вектора признаков. Но для этой цели нам придется написать свою собственную функцию потерь.
В этой части мы рассмотрим реализацию ключевых интерфейсов библиотеки Гауссовских процессов на MQL5 — IKernel, ILikelihood и IInference. Также мы продемонстрируем её работу на синтетических данных и и напишем индикаторы для классификации и регрессии, демонстрирующие её работу в онлайн-режиме — с переобучением модели на каждом новом баре.
The article considers the classification model of Gaussian processes. We will start by studying its theoretical principles moving on to the practical development of the GP library in MQL5.
Wir werden die Grundlagen von Gauß-Prozessen (GP) als probabilistisches Modell des maschinellen Lernens behandeln und deren Anwendung auf Regressionsprobleme anhand synthetischer Daten veranschaulichen.
Der Artikel behandelt den nichtparametrischen statistischen Test HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criterion), mit dem sich lineare und nichtlineare Abhängigkeiten in Daten ermitteln lassen. Es werden zwei Implementierungen zur Berechnung von HSIC in der Sprache MQL5 vorgestellt: der exakte Permutationstest und die Gamma-Approximation. Die Leistungsfähigkeit der Methode wird an synthetischen Daten demonstriert, die eine nichtlineare Beziehung zwischen Merkmalen und der Zielvariablen modellieren.
Der Artikel untersucht die theoretischen und praktischen Aspekte der Methode der singulären Spektralanalyse (SSA), einer effizienten Methode der Zeitreihenanalyse, die es ermöglicht, die komplexe Struktur einer Reihe als Zerlegung in einfache Komponenten, wie Trend, saisonale (periodische) Schwankungen und Rauschen, darzustellen.
Der Artikel stellt eine Implementierung des Levenberg-Marquardt-Algorithmus für das Training von neuronalen Feedforward-Netzen vor. Es wurde eine vergleichende Analyse der Leistung mit Algorithmen aus der scikit-learn Python-Bibliothek durchgeführt. Einfachere Lernmethoden wie Gradientenabstieg, Gradientenabstieg mit Momentum und stochastischer Gradientenabstieg werden vorläufig diskutiert.
In diesem Artikel wird der Versuch unternommen, einen Handels-EA zur Vorhersage von Wechselkursen zu erstellen. Der Algorithmus basiert auf klassischen Klassifikationsmodellen - logistische und Probit-Regression. Das Kriterium des Wahrscheinlichkeitsquotienten wird als Filter für Handelssignale verwendet.
Der Artikel beschreibt die Eigenschaften des nichtlinearen Modells der bedingten Heteroskedastizität (GARCH). Der Indikator iGARCH wurde auf seiner Grundlage für die Vorhersage der Volatilität einen Schritt weiter entwickelt. Die numerische Analysebibliothek ALGLIB wird zur Schätzung der Modellparameter verwendet.
In dem Artikel werden die klassischen Instrumente der Korrelationsanalyse betrachtet. Der Schwerpunkt liegt auf einem kurzen theoretischen Hintergrund sowie auf der praktischen Anwendung des Pearson-Chi-Quadrat-Tests auf Unabhängigkeit und des Korrelationsverhältnisses.
Der Artikel befasst sich mit einem der bekanntesten nichtparametrischen Homogenitätstests – dem Kolmogorov-Smirnov-Test mit zwei Stichproben. Es werden sowohl Modelldaten als auch reale Kurse analysiert. Der Artikel enthält auch ein Beispiel für die Konstruktion eines Nicht-Stationaritätsindikators (iSmirnovDistance).
Der Artikel zeigt, dass es zu Fehlregressionen kommt, wenn versucht wird, die Regressionsanalyse mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation auf nicht-stationäre Prozesse anzuwenden.