記事「MQL5における一般化ハースト指数と分散比検定の実装」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.04.26 13:20 新しい記事「MQL5における一般化ハースト指数と分散比検定の実装」はパブリッシュされました: 本稿では、一般化ハースト指数と分散比検定が、MQL5における価格系列の挙動を分析するためにどのように利用できるかを調査します。 GHE機能をテストするために、EAとして実装されたアプリケーションGHE.ex5を用意しました。これにより、あらかじめ定義された特性を持つランダムな系列を視覚化し、GHEがどのように機能するかを観察することができます。完全な双方向性により、GHEの全パラメータと系列の長さを制限内で調整することができます。興味深い機能は、GHEを適用する前に、この方法でデータを前処理するメリットがあるかどうかをテストするために系列を対数変換するものです。 実世界での応用となると、データセットが過剰なノイズに悩まされることは誰もが知っています。GHEはサンプルサイズに敏感な推定値を出すので、結果の有意性を検証する必要があります。これは、分散比(VR)検定と呼ばれる仮説検定を実施することによっておこなうことができます。 作者: Francis Dube 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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本稿では、一般化ハースト指数と分散比検定が、MQL5における価格系列の挙動を分析するためにどのように利用できるかを調査します。
GHE機能をテストするために、EAとして実装されたアプリケーションGHE.ex5を用意しました。これにより、あらかじめ定義された特性を持つランダムな系列を視覚化し、GHEがどのように機能するかを観察することができます。完全な双方向性により、GHEの全パラメータと系列の長さを制限内で調整することができます。興味深い機能は、GHEを適用する前に、この方法でデータを前処理するメリットがあるかどうかをテストするために系列を対数変換するものです。
実世界での応用となると、データセットが過剰なノイズに悩まされることは誰もが知っています。GHEはサンプルサイズに敏感な推定値を出すので、結果の有意性を検証する必要があります。これは、分散比(VR)検定と呼ばれる仮説検定を実施することによっておこなうことができます。
作者: Francis Dube