Articles sur l'analyse des données et les statistiques dans MQL5

L'article étale un exemple de comment élaborer un programme MQL5 mettant en implémentant l'algorithme adaptatif de groupement appelé Growing neural gas (GNG). L'article est destiné aux utilisateurs qui ont étudié la documentation du langage et qui ont certaines compétences en programmation et des connaissances de base dans le domaine de la neuro-informatique.

L'estimation des paramètres statistiques d'une séquence est très importante, car la plupart des modèles et méthodes mathématiques sont axés sur des hypothèses différentes. Par exemple, la normalité de la loi de distribution ou la valeur de dispersion, ou d'autres paramètres. Ainsi, lors de l'analyse et de la prévision de séries chronologiques, nous avons besoin d'un outil simple et pratique qui permette d'estimer rapidement et clairement les principaux paramètres statistiques. L'article décrit brièvement les paramètres statistiques les plus simples d'une séquence aléatoire et plusieurs méthodes de son analyse visuelle. Il propose l’implémentation de ces méthodes en MQL5 et les méthodes de visualisation du résultat des calculs à l'aide de l'application Gnuplot.

Depuis sa création, le magasin de robots de trading et d'indicateurs techniques MQL5 Market a déjà attiré plus de 250 développeurs qui ont publié 580 produits. Le premier trimestre de 2013 s'est avéré assez fructueux pour certains vendeurs du MQL5 Market qui ont réussi à faire de beaux profits en vendant leurs produits.

Cet article présente une classe conçue pour donner une estimation préliminaire rapide des caractéristiques de diverses séries chronologiques. Au fur et à mesure que cela se produit, les paramètres statistiques et la fonction d'auto-corrélation sont estimés, une estimation spectrale des séries chronologiques est effectuée et un histogramme est créé.

Existe-t-il une corrélation entre le comportement passé des prix et ses tendances futures ? Pourquoi le prix répète-t-il aujourd'hui le caractère de son mouvement de la veille ? Les statistiques peuvent-elles être utilisées pour prévoir la dynamique des prix ? Il y a une réponse, et elle est positive. En cas de doute, cet article est fait pour vous. Je vais vous expliquer comment créer un filtre fonctionnel pour un système de trading dans MQL5, révélant une tendance intéressante dans les fluctuations de prix.

Comment appliquer les règles prédictives de l'analyse des données de vente au détail en supermarché au marché réel du Forex ? Quel est le lien entre les achats de biscuits, de lait et de pain et les transactions boursières ? Cet article présente une approche novatrice du trading algorithmique basée sur l'utilisation de règles d'association.