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

 

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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

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

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