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Using the original SSA codes from the ALGLIB site, I programmed the indicator program with a forecast and an expert for MQL5. AlglibSSA.dll is connected to them, so the programs are not on the market. Who is interested - contact please.
金融データのフラクタル行動の探索に関する研究は、経済時系列の一見混沌とした行動の背後に、参加者の集団行動の隠されたメカニズムがあることを前提にしています。 これらのメカニズムは、価格シリーズの特性を定義することができ、取引所の価格ダイナミクスの出現につながることができます。 これをトレーディングに適用すると、実際に関連するスケールと時間枠のフラクタルパラメータを効率的かつ確実に推定できるインジケータの恩恵を受けることができます。
2015年にMATLAB パッケージがアップグレードされた後、DLL ライブラリを作成する最新のメソッドを検討する必要がありました。 この記事では、サンプルの予測インジケータを使用して、現代の64ビットバージョンのプラットフォームを使用して MetaTrader5 と MATLAB をリンクするメソッドを説明します。 MATLAB の接続シーケンス全体を考慮することにより、MQL5 開発者は速く高度な計算機能があるアプリケーションを作成し、«落とし穴»を回避することができます。
本稿では、ベイズの定理に基づいた特異スペクトル解析（SSA）と重要な機械学習法の予測機能を組み合わせて、時間効率の良い取引のための推奨システムを構築するというイデオロギーと方法論について検討します。
An analogue of the Stochastic oscillator based on algorithms of singular spectrum analysis (SSA) SSA is an effective method to handle non-stationary time series with unknown internal structure. It is used for determining the main components (trend, seasonal and wave fluctuations), smoothing and noise reduction. The method allows finding previously unknown series periods and make forecasts on the basis of the detected periodic patterns. Indicator signals are identical to signals of the original
SSACD - Singular Spectrum Average Convergence/Divergence This is an analogue of the MACD indicator based on the Caterpillar-SSA ( Singular Spectrum Analysis ) method. Limited version of the SSACD Forecast indicator. Limitations include the set of parameters and their range. Specificity of the method The Caterpillar-SSA is an effective method to handle non-stationary time series with unknown internal structure. The method allows to find the previously unknown periodicities of the series and make
This indicator extracts a trend from a price series and forecasts its further development. Algorithm is based on modern technique of Singular Spectral Analysis ( SSA ). SSA is used for extracting the main components (trend, seasonal and wave fluctuations), smoothing and eliminating noise. It does not require the series to be stationary, as well as the information on presence of periodic components and their periods. It can be applied both for trend and for another indicators. Features of the
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