Funzioni statistiche statistics.mqh - libreria per MetaTrader 5

Questa libreria contiene un insieme di funzioni statistiche di base necessarie per l'elaborazione dei dati degli utenti.

La libreria è stata pubblicata per la prima volta in CodeBase in MQL4 - Library of Statistical Functions Statistica.mqh. Nel processo di traduzione delle funzioni in MQL5, sono stati trovati e corretti alcuni errori di battitura. Il codice è diventato più intuitivo. La maggior parte delle funzioni si basa sugli algoritmi del libro "Statistics for Traders" di S. Bulashev.

Funzioni contenute nella libreria:

Il file può essere incluso in progetti che richiedono l'elaborazione dei parametri di un campione casuale, la stima dei suoi parametri, la costruzione di istogrammi, ecc.

Consideriamo la chiamata di alcune funzioni:

//+------------------------------------------------------------------+
//|test.mq5 |
//| Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp. | |
//|http://www.mql5.com
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "http://www.mql5.com"
#property version   "1.00"

#include <Statistics.mqh>
//+------------------------------------------------------------------+
//| Funzione di avvio del programma di script|
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
  {
//--- impostare due campioni di valori.
   double arrX[10]={3,4,5,2,3,4,5,6,4,7};
   double arrY[10]={7,4,1,2,1,6,9,2,1,5};
//--- calcolare l'aspettativa matematica
   double mx=Average(arrX);
   double my=Average(arrY);
//--- per calcolare la varianza utilizziamo il valore della matrice di aspettativa
   double dx = Variance(arrX,mx);
   double dy = Variance(arrY,my);
//-- valori di skewness e kurtosis
   double as=Asymmetry(arrX,mx,dx);
   double exc=Excess(arrX,mx,dx);
//--- valori di covarianza e correlazione
   double cov=Cov(arrX,arrY,mx,my);
   double corr=Corr(cov,dx,dy);
//--- risultati in uscita nel file di log
   PrintFormat("mx=%.6e",mx);
   PrintFormat("my=%.6e",my);
   PrintFormat("dx=%.6e",dx);
   PrintFormat("dy=%.6e",dy);
   PrintFormat("As=%.6e",as);
   PrintFormat("exc=%.6e",exc);
   PrintFormat("cov=%.6e",cov);
   PrintFormat("corr=%.6e",corr);
  }

Come si può notare, la maggior parte delle funzioni richiede come parametri di ingresso alcuni valori che possono essere calcolati con altre funzioni.

Ad esempio:

double dx = Variance(arrX,mx);

Per calcolare la varianza, è necessario calcolare in anticipo l'aspettativa matematica. Dal punto di vista dell'ottimizzazione computazionale, questo ha un suo vantaggio. Se il valore della varianza deve essere calcolato più volte, è meglio calcolare l'aspettativa matematica una volta sola che farlo più volte all'interno della funzione, risparmiando tempo.

Questa caratteristica si applica alla maggior parte delle funzioni di questa libreria.