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

[MetaQuotes]

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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

[goge 白]

その写真のEAは？

[Hector Pacheco]

コードが機能しない

[Ciro Soto]

こんにちは、スティーブン、

このMCクラスを使って面白い結果を得ています。しかし、Journalタブに以下のようなメッセージが何行も表示されます："CAp::Assert CMarkovCPD::MCPDAddTrack：XYは無限かNaNの要素を含んでいます。"なぜでしょうか？心配すべきでしょうか？このようなメッセージを取り除くにはどうしたらよいでしょうか？

ありがとうございました。