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
記事ありがとうございます！
TestEMD EAでTestEMDValidateを 実行し、昨年1年間の最適化（InSampleDays = 365, OutSampleDays = 30）の後、1ヶ月の取引を提案したところ、2018.01.01-27.03.2020のD1で以下の写真が得られました。
EURUSD
GBPUSD
AUDUSD：
USDCHF：
USDJPY：
一般的に、EURUSDだけが多かれ少なかれ安定した結果を示した。
- www.mql5.com
GBPJPY
EURCHF
興味深い記事をありがとうございました。しかし、ファイルは動作しません。構文エラーと宣言されていない変数があります。
よろしくお願いします。
この興味深い記事をどうもありがとう、でもファイルは動かないよ、構文に欠陥があるし、宣言されていない変数もある。
よろしくお願いします。
エラーログを提供してください。
Stanislavに感謝します。コードをダウンロードしたのですが、コンパイル中にエラーが発生しました。
エラーの内容は次のとおりです。
buffers[0].set(Offset,sum)；
これを解決する方法を教えてください。
ありがとうございます。
Stanislavに感謝します。コードをダウンロードしたのですが、コンパイル中にエラーが発生しました。
エラーの内容は次のとおりです。
buffers[0].set(Offset,sum)；
これを解決する方法を教えてください。
ありがとうございます。
ソースを新たにダウンロードし、すべてのインジケータとエキスパートを問題なくコンパイルしました。
何か間違っています。フォルダ構造を保持したままアーカイブの中身を解凍したことを確認してください。
これは、日付を2020年1月1日から現在までに変更した場合の結果である。
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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