Discusión sobre el artículo "Descomposición en modos dinámicos aplicada a series temporales univariadas en MQL5"
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Artículo publicado Descomposición en modos dinámicos aplicada a series temporales univariadas en MQL5:
La descomposición en modos dinámicos (DMD, por sus siglas en inglés) es una técnica utilizada para analizar sistemas dinámicos complejos. Los ingenieros la utilizan en el análisis del flujo de fluidos para extraer estructuras espaciotemporales de conjuntos de datos complejos. DMD funciona descomponiendo los datos de un sistema en representaciones más simples llamadas modos. Cada modo representa un patrón espacial distinto con su propia frecuencia de oscilación y una tasa de crecimiento o decaimiento. Esto permite a los ingenieros analizar la dinámica subyacente de un sistema de fluidos sin necesidad de resolver las ecuaciones que lo rigen, las cuales suelen ser difíciles.
Las estructuras espaciotemporales son patrones que mantienen su forma e identidad a lo largo del tiempo y el espacio. Imagina un anillo de humo flotando en el aire. El anillo de humo es una estructura que mantiene su forma y se mueve como una sola unidad, incluso cuando el aire a su alrededor se arremolina.
Los ingenieros utilizan técnicas como DMD para identificar y analizar dichas estructuras dentro de flujos de fluidos complejos. En este artículo exploramos la implementación de DMD en MetaTrader 5. Mediante demostraciones prácticas de código, los lectores aprenderán a utilizar el nuevo método matricial, DynamicModeDecomposition(). Analizaremos sus entradas, así como las utilidades de código esenciales necesarias para procesar su salida.
Autor: Francis Dube