記事"時系列の予測(第1部)：経験的分解モード(EMD)法"についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2020.06.15 09:27 新しい記事 時系列の予測(第1部)：経験的分解モード(EMD)法 はパブリッシュされました: この記事では、経験的分解モードに基づいて時系列を予測するアルゴリズムの理論と実際の使用法について説明します。また、このメソッドのMQL実装を提案し、テスト指標とエキスパートアドバイザーを提示します。 2018年の初めから2020年2月までの期間、つまり2019年と2020年の初めに転送を行うこれらの設定を使用した単一のテストは下のようになります。 EURUSD D1、2018～2020のTestEMDレポート ご覧のとおり、システムにはメリットがありますが、インデックスは改善の余地があることを示しています。特に、ステップバイステップモードでより頻繁に再最適化し、ステップサイズを検索すると、ロボットのパフォーマンスが向上すると想定するのが合理的です。 基本的に、EMDアルゴリズムは、より長い時間枠でファンダメンタルな、ある意味では相場の勢いの変動を識別し、それに基づいて収益性の高い取引システムを作成できると言えます。 作者: Stanislav Korotky 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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この記事では、経験的分解モードに基づいて時系列を予測するアルゴリズムの理論と実際の使用法について説明します。また、このメソッドのMQL実装を提案し、テスト指標とエキスパートアドバイザーを提示します。
2018年の初めから2020年2月までの期間、つまり2019年と2020年の初めに転送を行うこれらの設定を使用した単一のテストは下のようになります。
EURUSD D1、2018～2020のTestEMDレポート
ご覧のとおり、システムにはメリットがありますが、インデックスは改善の余地があることを示しています。特に、ステップバイステップモードでより頻繁に再最適化し、ステップサイズを検索すると、ロボットのパフォーマンスが向上すると想定するのが合理的です。
基本的に、EMDアルゴリズムは、より長い時間枠でファンダメンタルな、ある意味では相場の勢いの変動を識別し、それに基づいて収益性の高い取引システムを作成できると言えます。
作者: Stanislav Korotky