記事「MQL5におけるARIMAモデルによる予測」についてのディスカッション
こんにちは、フランシス！
素晴らしい記事です！私は複数の平均を使用するMQ4 EAを変換しているので、最適な統合を決定するためにあなたのコードを研究するつもりです。
ケープコッダ
できることはすべてやったが、結果は出なかった。
記事には、利益率は荒いが回収率が低いテスターのスクリーンショットが添付されている。
もし著者が何かを手に入れたとしたら、それは特別な秘密なのだろう。
ちなみに、記事の内容とは設定が異なる。全体として、奇妙な内容である。
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記事をありがとう
とても有益な記事をありがとう。一歩以上先を予測することはできますか？
NumberOfPredictions」を増やすだけでは不十分なのでは？
しかし、trainARmodelスクリプトは私のために動作しません。
ご苦労様です。『背中のテスト』では、テスト期間は何カ月ですか？
@ndnz2018: habe vor kurzem folgende Klasse für ARIMA-Modell heruntergeladen: https://www.mql5.com/ja/articles/12798
ボットが単純なARモデル(20,1,0)のいくつかの時間枠で90%以上のヒット率を示しているのを見たとき、私は本当にいらいらしました。また、ARIMAモデルが90％以上の精度で紹介されている他の記事もネットで見つけた。しかし、どんな金融数学の本にも、上昇（リターン）は有意な自己相関を示さないと書いてある。私自身もさまざまなラグについて自己相関Corr(r(t),r(t-d))を計算してみましたが、確かに相関はありませんでした。どうしてでしょうか？ARIMAモデルの場合、自己相関の定義が違うのでしょうか？実は、自己回帰は前の値に対する単純な回帰だと思っていました。私の見方が単純すぎるのでしょうか？
どなたか、私の頭の中を整理していただけると幸いです。
よろしくお願いします。
ndnz
記事の中にEAがあります。デモ口座で動かしてみて、値が確認できるかどうか確認してみてはいかがでしょうか。
こんにちは、フランシス！
あなたの記事とアイデアは素晴らしいです。しかし、.mdqファイルが1つ足りないようで、arima.mdqのコンパイル時にエラーが発生します。不足しているファイルはFileBin.mdqで、Files/*に置かれるべきものです。
これを修正する方法を教えてください。ありがとうございました。
取引の機会を逃しています。
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新しい記事「MQL5におけるARIMAモデルによる予測」はパブリッシュされました:
この記事では、ARIMAモデルを構築するためのCArimaクラスの開発を継続し、予測を可能にする直感的な手法を追加します。
ARIMAモデルがデータセットの時間依存性に依存していることはよく知られています。したがって、1つ以上の予測をおこなうには、一連の入力データをモデルに与える必要があります。モデルの仕様は、入力系列の最小サイズを決定します。このことを知れば、入力系列が不適切であれば、予測をおこなうことができないか、少なくとも予測は適用されたモデルを反映していないことは明らかです。異なるタイプのARIMAモデルは、モデルの次数だけでなく、入力系列のサイズに対する要求も様々です。
純粋な自己回帰モデルに対する予測の実装は、モデルの最大ラグに等しい入力が必要なだけなので、些細なことです。移動平均項を使用する混合モデルは、予測をおこなう際に問題を引き起こします。実際のエラーやイノベーションのシリーズはまだありません。これを克服するためには、まず誤差の初期値をどのように計算するかを決めなければなりません。
このプロセスでは、まず利用可能なモデルパラメータを使用して、移動平均項を除いたモデルの初期状態を得ます。この段階では0であると想定されているためです。次に、既知の系列値を使用して、多数の冗長な予測を循環させて初期誤差値を計算します。これらの初期予測は、最終的に関心のある最終予測とは何の関係もないため、冗長です。このため、予測に必要な入力の数がより多く要求されるのは明らかです。ここで重要なことは、有効な予測をおこなうために適切な誤差系列値を導き出すのに、どれだけの冗長な予測サイクルをおこなうべきかということです。
作者: Francis Dube