Articoli sull'analisi dei dati e le statistiche in MQL5

Nel seguente articolo descriverò un processo di implementazione dell'indicatore Moving Mini-Max basato su un documento di Z.G.Silagadze "Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis". L'idea dell'indicatore si basa sulla simulazione di fenomeni di tunneling quantistico proposta da G. Gamov nella teoria del decadimento alfa.

Una logica continuazione dell'argomento discusso in precedenza sarebbe lo sviluppo di modelli matematici multifunzionali per le attività di trading. In questo articolo, descriverò l'intero processo relativo allo sviluppo del primo modello matematico che descrive i frattali, partendo da zero. Questo modello dovrebbe diventare un importante tassello ed essere multifunzionale e universale. Costruirà la nostra base teorica per un ulteriore sviluppo di questa idea.

Continuiamo la serie di articoli sulla programmazione MQL5. Questa volta vedremo come ottenere i risultati di ogni passaggio di ottimizzazione proprio durante l'ottimizzazione dei parametri di Expert Advisor. L'implementazione sarà eseguita in modo da garantire che se le condizioni specificate nei parametri esterni sono soddisfatte, i valori di passaggio corrispondenti verranno scritti in un file. Oltre ai valori di test, salveremo anche i parametri che hanno portato a tali risultati.

Il client terminal MetaTrader 5 offre un'ampia gamma di opportunità per l'ottimizzazione dei parametri dell’Expert Advisor. Oltre ai criteri di ottimizzazione inclusi nel tester di strategia, gli sviluppatori hanno l'opportunità di creare i propri criteri. Questo porta a un numero quasi illimitato di possibilità di test e ottimizzazione degli Expert Advisor. L'articolo descrive i modi pratici per creare tali criteri, sia complessi che semplici.

Questo articolo serve a far familiarizzare il lettore con il metodo di decomposizione empirica (EMD). È la parte fondamentale della trasformata di Hilbert-Huang ed è destinata all'analisi dei dati provenienti da processi non stazionari e non lineari. Questo articolo presenta anche una possibile implementazione software di questo metodo insieme a una breve considerazione delle sue peculiarità, oltre a fornire alcuni semplici esempi del suo utilizzo.

In questo articolo, l'autore parla di calcoli evolutivi con l'uso di un algoritmo genetico sviluppato personalmente. Dimostra il funzionamento dell'algoritmo, usando esempi e fornisce consigli pratici per il suo utilizzo.

Se specifici programmi di rete neurale per il trading sembrano costosi e complessi o, al contrario, troppo semplici, prova NeuroPro. È gratuito e contiene il set ottimale di funzionalità per i dilettanti. Questo articolo ti spiegherà come usarlo insieme a MetaTrader 5.

Uno degli aspetti più interessanti delle feature map auto-organizzanti (mappe Kohonen) è che imparano a classificare i dati senza supervisione. Nella sua forma base, produce una mappa di similarità dei dati di input (clustering). Le mappe SOM (Self-Organizing Map) possono essere utilizzate per la classificazione e la visualizzazione di dati ad alta dimensionalità. In questo articolo considereremo alcune semplici applicazioni delle mappe Kohonen.

L'articolo permette al lettore di familiarizzare con i modelli di livellamento esponenziale utilizzati per la previsione a breve termine delle serie temporali. Inoltre, tocca le questioni relative all'ottimizzazione e alla stima dei risultati di previsione e fornisce alcuni esempi di script e indicatori. Questo articolo sarà utile come prima conoscenza dei principi di previsione sulla base di modelli di livellamento esponenziale.

Questo è il primo articolo di una serie relativa ai pattern di inversione nel quadro del trading algoritmico. Inizieremo con la famiglia di pattern più interessante, che ha origine dai pattern Doppio Massimo e Doppio Minimo.

Questo articolo è destinato agli sviluppatori interessati a utilizzare SQL nei loro progetti. Spiega le funzionalità e i vantaggi di SQLite. L'articolo non richiede una conoscenza speciale delle funzioni SQLite, ma sarebbe utile una minima conoscenza di SQL.

Questo è l'articolo da leggere per chiunque voglia migliorare la propria carriera di programmatore. Questa serie di articoli ha lo scopo di renderti il miglior programmatore che puoi essere, non importa quanto tu sia esperto. Le idee discusse funzionano sia per i neofiti della programmazione MQL5 che per i professionisti.

Questo articolo considera l'ipotesi, una delle idee di base della statistica matematica. Varie ipotesi vengono esaminate e verificate attraverso esempi utilizzando metodi di statistica matematica. I dati effettivi vengono generalizzati utilizzando metodi non parametrici. Per l'elaborazione dei dati vengono utilizzati il pacchetto Statistica e la libreria di analisi numerica ALGLIB MQL5 pilotata.

Random Walk sembra molto simile ai dati di mercato reali, ma ha alcune caratteristiche significative. In questo articolo considereremo le proprietà di Random Walk, simulato utilizzando il gioco del lancio della moneta. Per studiare le proprietà dei dati, viene sviluppato l'indicatore di tendenza.

Questo articolo descrive in particolare i metodi econometrici di analisi, l'analisi di autocorrelazione e l'analisi della varianza condizionale. Qual è il vantaggio dell'approccio qui descritto? L'uso dei modelli GARCH non lineari consente di rappresentare formalmente la serie analizzata dal punto di vista matematico e di creare una previsione per un numero specificato di passaggi.

La breve durata dei contratti future complica la loro analisi tecnica. È difficile analizzare tecnicamente grafici brevi. Ad esempio, il numero di barre sul grafico giornaliero del future sull'indice azionario ucraino UX-9.13 è superiore a 100. Pertanto, il trader crea contratti a lungo termine sintetici. Questo articolo spiega come unire i contratti future con date diverse nel terminale MetaTrader 5.

L'analisi tecnica implementa ampiamente gli indicatori che mostrano le quotazioni di base "più chiaramente" e consentono ai trader di eseguire analisi e prevedere il movimento dei prezzi di mercato. È abbastanza ovvio che non ha senso utilizzare gli indicatori, tanto meno applicarli nella creazione di sistemi di trading, a meno che non si risolvano i problemi relativi alla trasformazione delle quotazioni iniziali e alla credibilità dei risultati ottenuti. In questo articolo mostriamo che ci sono serie ragioni per una tale conclusione.

Questo articolo considera l'applicazione dell'analisi di regressione multipla alle statistiche macroeconomiche. Fornisce inoltre una panoramica della valutazione dell'impatto statistico sulla fluttuazione del tasso di cambio della valuta sulla base dell'esempio della coppia di valute EURUSD. Tale valutazione consente di automatizzare l'analisi fondamentale che diventa disponibile anche per i trader alle prime armi.

Ogni trader lavora utilizzando determinati calcoli statistici, anche se è un sostenitore dell'analisi fondamentale. Questo articolo ti guida attraverso i fondamenti della statistica, i suoi elementi di base e mostra l'importanza delle statistiche nel processo decisionale.

L'articolo affronta le distribuzioni di probabilità (normale, log-normale, binomiale, logistica, esponenziale, distribuzione di Cauchy, distribuzione t di Student, distribuzione di Laplace, distribuzione di Poisson, distribuzione iperbolica delle secanti, distribuzione Beta e Gamma) delle variabili casuali utilizzate nella statistica applicata. Dispone anche di classi per la gestione di queste distribuzioni.

In questo articolo utilizzeremo l'algoritmo di riacquisto per una comprensione più approfondita dell'efficienza dei sistemi di trading e inizieremo a lavorare sui principi generali del miglioramento dell'efficienza del trading utilizzando la matematica e la logica, oltre ad applicare metodi non standard per aumentare l'efficienza in termini di utilizzo di qualsiasi sistema di trading.

Questo articolo considera l'utilizzo del pacchetto Rattle per la ricerca automatica di modelli per prevedere le posizioni lunghe e corte di coppie di valute sul Forex. Questo articolo può essere utile sia per i trader principianti che per quelli esperti.

Questo articolo ha lo scopo di far conoscere ai suoi lettori una possibile variante dell'utilizzo di oggetti grafici del linguaggio MQL5. Analizza un indicatore, che implementa un pannello di gestione di un semplice analizzatore di spettro utilizzando gli oggetti grafici. L'articolo è pensato per i lettori che hanno acquisito le basi di MQL5.

L'articolo introduce una struttura per un Expert Advisor che scambia più simboli e utilizza diversi sistemi di trading contemporaneamente. Se hai già identificato i parametri di input ottimali per tutti i tuoi EA e hai ottenuto buoni risultati di backtesting per ciascuno di essi separatamente, chiediti quali risultati otterresti se testassi tutti gli EA contemporaneamente, con tutte le tue strategie messe insieme.

In questo articolo, svilupperemo uno strumento per l'analisi dei report CFTC. Risolveremo il seguente problema: sviluppare un indicatore che consenta di utilizzare i dati del report CFTC direttamente dai file di dati forniti dalla Commissione senza un'elaborazione e una conversione intermedie. Inoltre, può essere utilizzato per i diversi scopi: tracciare i dati come indicatore, procedere con i dati negli altri indicatori, negli script per l'analisi automatizzata, negli Expert Advisor per l'uso nelle strategie di trading.

Questo articolo cerca di aggiornare l'indicatore creato in precedenza e tratta brevemente un metodo per stimare gli intervalli di confidenza delle previsioni utilizzando il bootstrap e i quantili. Di conseguenza, otterremo l'indicatore di previsione e gli script da utilizzare per la stima dell'accuratezza della previsione.

Le emissioni degli indicatori sono un'area poco studiata della ricerca di mercato. Ciò è dovuto principalmente alla difficoltà di analisi causata dall'elaborazione di array molto grandi di dati variabili nel tempo. L'analisi grafica esistente è troppo dispendiosa in termini di risorse e ha quindi innescato lo sviluppo di un algoritmo parsimonioso che utilizza serie temporali di emissioni. Questo articolo dimostra come l'analisi visiva (immagine intuitiva) possa essere sostituita con lo studio delle caratteristiche integrali delle emissioni. Può essere di interesse sia per i trader che per gli sviluppatori di sistemi di trading automatizzati.

Recentemente gli utenti MetaTrader 4 e MetaTrader 5 hanno ricevuto l'opportunità di diventare fornitori di segnali e di guadagnare ulteriori profitti. Ora puoi mostrare tuoi successi di trading sul tuo sito web, blog o pagina di social network utilizzando i nuovi widget. I vantaggi dell'utilizzo dei widget sono evidenti: aumentano la popolarità dei fornitori di segnali, stabiliscono la loro reputazione di trader di successo e attirano nuovi abbonati. Tutti i trader che inseriscono widget su altri siti Web possono godere di questi vantaggi.

L'articolo fornisce una descrizione delle modalità di utilizzo dell'analisi di regressione multipla per lo sviluppo di sistemi di trading. Dimostra l'uso dell'analisi di regressione per l'automazione della ricerca strategica. Come esempio viene fornita un'equazione di regressione generata e integrata in un EA senza richiedere un'elevata competenza nella programmazione.