Denis Kirichenko / ニュースフィード

Рассмотрены классический PCA и его вероятностная формулировка (PPCA). Представлен универсальный класс CPPCA для MQL5 с тремя алгоритмами обучения (EIG, SVD, EM). Выполнено сопоставление результатов со scikit-learn и разобраны подходы к выбору числа главных компонент (Scree Plot, AIC/BIC, кросс-валидация). Показано применение метрики Score (средний логарифм правдоподобия) для обнаружения смены распределения данных.

Статья посвящена ARD-регрессии как байесовскому методу отбора признаков и применению случайных признаков Фурье (Random Fourier Features) для учета нелинейностей в рамках линейной модели. К статье прилагаются классы ARDRegression и CRBFSampler. Проводится сравнительный анализ точности и производительности реализации на MQL5 с эталонным классом из библиотеки scikit-learn.

В статье рассматриваются теоретические основы и практическая реализация модели смеси нормальных распределений (Gaussian Mixture Model) на языке MQL5. Представлен класс CGMM и примеры его использования, а также методология выбора оптимального количества компонентов модели с помощью информационных критериев AIC/BIC. Значительное внимание уделяется принципу работы EM-алгоритма — признанного стандарта при обучении вероятностных моделей со скрытыми(латентными) переменными. Реализована поддержка режима обучения MAP и инициализация параметров с помощью K-Means++. Готовый инструмент для кластеризации, оценки многомерной плотности и генерации данных теперь доступен и в MetaTrader 5.

The article provides a detailed examination of the theoretical foundations and practical implementation of the hidden Markov model with categorical emissions (Categorical HMM) in the MQL5 language. Specific examples are used to demonstrate the processes of inference, iterative parameter learning, and online filtering, as well as the methodology for selecting the optimal model architecture based on the AIC/BIC information criteria.

The article discusses the fundamentals of Bayesian statistics in both discrete and continuous settings. We will progress from classical Bayes’ theorem and simple examples involving coin flips to conjugate distributions and dynamic Bayesian updating, which enables real-time analysis of market quotes. Using the beta-binomial model as an example, a simple change-point detection indicator has been implemented to help identify shifts in market regimes.

プログラムコードや記事の添付ファイルを、より快適に公開・管理するための新しい方法として、MQL5 Algo Forgeへの移行について紹介します。従来のZIPアーカイブ形式でソースコードを添付する方法の代わりにリポジトリを使用することで、プロジェクトを常に最新の状態に保ち、素早く編集し、読者とよりプロフェッショナルな形で関わることができるようになります。MetaEditorインターフェースを通じて、開発したものをクラウド環境へ素早く移行するための推奨方法についても説明します。

The article describes a test of the hypothesis of randomness for quotes based on a chi-square statistic derived from the frequencies of overlapping s-chains. The article shows how to define discrete states and compare observed and expected frequencies in order to detect Markov memory in price increments. This approach helps distinguish structural dependence from noise and formalize the testing of trading hypotheses.

В статье показана практическая реализация CandleCode для MetaTrader 5: расчет кодов свечей по методу Лиховидова с адаптацией порогов к волатильности (Bollinger Bands) и гистограммное отображение. Дополнительно представлен советник, который строит базу исторических паттернов по ZigZag, сравнивает их с текущим "слепком" через ATR и выдает статистику совпадений на панели.