Articles sur l'analyse des données et les statistiques dans MQL5
Les articles sur les modèles mathématiques et les lois de la probabilité sont intéressants pour de nombreux traders. Les mathématiques sont la base des indicateurs techniques, et les statistiques sont nécessaires pour analyser les résultats des opérations et élaborer des stratégies.
Découvrez la logique floue, les filtres numériques, les profils de marché, les cartes de Kohonen, les gaz neuronaux et bien d'autres outils qui peuvent être utilisés pour le trading.
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Analyse des Principales Caractéristiques des Séries Chronologiques
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.
Filtrage des Signaux en Fonction des Données Statistiques de la Corrélation des Prix.
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.
Analyse de l'impact des conditions météorologiques sur les devises des pays agricoles à l'aide de Python
Quel est le lien entre la météo et le Forex ? La théorie économique classique a longtemps ignoré l'influence de facteurs tels que les conditions météorologiques sur le comportement du marché. Mais tout a changé. Essayons de trouver des liens entre les conditions météorologiques et la position des devises agricoles sur le marché.
L'analyse des réseaux neuronaux volumétriques comme clé des tendances futures
Cet article explore la possibilité d'améliorer les prévisions de prix basées sur l'analyse des volumes de transactions en intégrant les principes de l'analyse technique à l'architecture du réseau neuronal LSTM. Une attention particulière est portée à la détection et à l'interprétation des volumes anormaux, à l'utilisation du clustering et à la création de caractéristiques basées sur les volumes et leur définition dans le contexte de l'apprentissage automatique.