Vladimir Skorina / Profilo

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.

EA Tree è il primo generatore di Expert Advisor MetaTrader MQL5 drag and drop. È possibile creare MQL5 complessi utilizzando un'interfaccia utente grafica molto facile da usare. In EA Tree, gli Expert Advisor vengono creati collegando i riquadri insieme. Le caselle possono contenere funzioni MQL5, indicatori tecnici, indicatori personalizzati o valori. Utilizzando l'"albero dei riquadri", EA Tree genera il codice MQL5 dell'Expert Advisor.

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.

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 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.

Ora sappiamo che la funzione di densità di probabilità (PDF) di un ciclo di mercato non ricorda un ciclo gaussiano, ma piuttosto un PDF di un'onda sinusoidale e che la maggior parte degli indicatori presuppone che il ciclo di mercato PDF sia gaussiano quindi abbiamo bisogno di un modo per "correggerlo". La soluzione è utilizzare la trasformata di Fisher. La trasformata di Fisher cambia il PDF di qualsiasi forma d'onda in una curva approssimativamente gaussiana. Questo articolo descrive la matematica dietro la trasformata di Fisher e la trasformata di Fisher inversa e la loro applicazione nel trading. Viene presentato e valutato un modulo di segnale di trading proprietario basato sulla trasformata di Fisher inversa.

La stima dei parametri statistici di una sequenza è molto importante poiché la maggior parte dei modelli e metodi matematici si basa su ipotesi diverse. Ad esempio, normalità della legge di distribuzione o valore di dispersione o altri parametri. Pertanto, durante l'analisi e la previsione delle serie temporali abbiamo bisogno di uno strumento semplice e conveniente che consenta di stimare in modo rapido e chiaro i principali parametri statistici. L'articolo descrive brevemente i parametri statistici più semplici di una sequenza casuale e diversi metodi della sua analisi visiva. Offre l'implementazione di questi metodi in MQL5 e i metodi di visualizzazione del risultato dei calcoli utilizzando l'applicazione Gnuplot.

Uno dei metodi più popolari di analisi di mercato è il principio dell'onda di Elliott. Tuttavia, questo processo è piuttosto complicato, il che ci porta all'uso di strumenti aggiuntivi. Uno di questi strumenti è il marcatore automatico. Questo articolo descrive la creazione di un analizzatore automatico delle onde di Elliott nel linguaggio MQL5.

Questo articolo introduce una classe progettata per fornire una rapida stima preliminare delle caratteristiche di varie serie temporali. Mentre ciò avviene, vengono stimati i parametri statistici e la funzione di autocorrelazione, viene eseguita una stima spettrale delle serie temporali e viene costruito un istogramma.

Questo articolo descriverà gli indicatori adattivi avanzati e la loro implementazione con MQL5: Cyber Cycle adattivo, centro di gravità adattivo e RVI adattivo. Tutti gli indicatori sono stati originariamente presentati in "Cybernetic Analysis for Stocks and Futures" di John F. Ehlers.

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.

In questo articolo, parlerò dello sviluppo dell’Expert Advisor basato sul libro "New Trading Dimensions: Come Trarre Profitto dal Caos in Azioni, Bond e Materie Prime" di Bill Williams. La strategia stessa è ben nota ed il suo utilizzo è ancora piuttosto controverso tra i trader. L'articolo considera i segnali di trading del sistema, le specifiche della sua implementazione e i risultati dei test sui dati storici.

Il prezzo di mercato è formato da un equilibrio stabile tra domanda e offerta che, a sua volta, dipende da una varietà di fattori economici, politici e psicologici. Le differenze di natura e le cause di influenza di questi fattori rendono difficile considerare direttamente tutti i componenti. Questo articolo espone un tentativo di prevedere il prezzo di mercato sulla base di un modello di regressione elaborato.

Questo articolo è una continuazione logica del mio articolo Statistical Probability Distributions in MQL5 che espone le classi per lavorare con alcune distribuzioni statistiche teoriche. Ora che abbiamo una base teorica, suggerisco di procedere direttamente a set di dati reali e provare a fare un uso informativo di questa base.

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.

Oltre alla creazione di neuronet, la suite software NeuroSolutions consente di esportarli come DLL. Questo articolo descrive il processo di creazione di un neuronet, la generazione di un DLL e la connessione a un Expert Advisor per il trading su MetaTrader 5.

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.

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.

Lo scopo di questo articolo è indagare le possibilità del trading e dell'analisi sulla base di alcune idee tratte dal libro di James Hyerczyk "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems" sotto forma di indicatori ed Expert Advisor. Senza pretendere di essere esaustivi, qui indagheremo solo il Modello, la prima parte della teoria di Gann.

La nuova versione del linguaggio di programmazione per lo sviluppo di strategie di trading, MQL [MQL5], fornisce funzionalità più potenti ed efficaci rispetto alla versione precedente [MQL4]. Il vantaggio risiede essenzialmente nelle funzionalità di programmazione orientata agli oggetti. Questo articolo esamina la possibilità di utilizzare tipi di dati personalizzati complessi, come nodi ed elenchi. Fornisce inoltre un esempio di utilizzo delle liste nella programmazione pratica in MQL5.