記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第05回）：マルコフ連鎖」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2023.02.07 09:52 新しい記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第05回）：マルコフ連鎖」はパブリッシュされました: マルコフ連鎖は、金融をはじめとする様々な分野で、時系列データのモデル化や予測に利用できる強力な数学的ツールです。金融の時系列モデル化や予測では、株価や為替レートなど、金融資産の時間的変化をモデル化するためにマルコフ連鎖がよく使われます。マルコフ連鎖モデルの大きな利点の1つは、そのシンプルさと使いやすさにあります。 _p行列は、状態間の遷移の確率をすべて含む遷移行列です。シグナルクラスの全コードは記事の最後に添付しています。 2022年のEURJPYを日足で試運転してみました。以下はレポートの一部とそれに付随するエクイティカーブです。 作者: Stephen Njuki 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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マルコフ連鎖は、金融をはじめとする様々な分野で、時系列データのモデル化や予測に利用できる強力な数学的ツールです。金融の時系列モデル化や予測では、株価や為替レートなど、金融資産の時間的変化をモデル化するためにマルコフ連鎖がよく使われます。マルコフ連鎖モデルの大きな利点の1つは、そのシンプルさと使いやすさにあります。
_p行列は、状態間の遷移の確率をすべて含む遷移行列です。シグナルクラスの全コードは記事の最後に添付しています。
2022年のEURJPYを日足で試運転してみました。以下はレポートの一部とそれに付随するエクイティカーブです。
作者: Stephen Njuki