Vladimir Skorina / 프로필

이 글은 경험적 모드 분해법(EMD)에 대한 설명입니다. 경험적 모드 분해는 힐베르트-황 변환의 기초가 되며 비정상 비선형 데이터 분석에 사용됩니다. EMD의 소프트웨어 구현 방법과 그 특징을 설명한 후 사용 예시를 함께 보겠습니다.

EA Tree는 최초의 드래그 앤 드랍 MetaTrader MQL5 Expert Advisor 생성기입니다. 매우 사용하기 편리한 GUI를 이용하여 복잡한 MQL5도 만들 수 있습니다. EA 트리에서는 박스들을 서로 연결하는 것으로 Expert Advisor를 만들 수 있습니다. 각 박스에는 MQL5 함수, 기술 인디케이터, 커스텀 인디케이터, 혹은 값이 들어있을 수 있습니다. "박스 트리"를 이용하여 EA 트리는 Expert Advisor MQL5 코드를 생성합니다.

이번 글에서는 매매 시스템 개발에 여러 방식으로 다중 선형 회귀 분석을 적용하는 방법을 다룹니다. 자동 전략 검색에 회귀 분석을 이용하는 방법을 알아보겠습니다. 프로그래밍에 대한 이해도가 높지 않아도 이용할 수 있는 회귀 방정식이 포함된 EA를 예로 들겠습니다.

이 문서를 통해 시계열의 단기 예측에 사용되는 지수 평활 모형을 독자분들이 익숙해지실 수 있도록 설명해드릴 것입니다. 또한 예측 결과의 최적화 및 추정과 관련된 주제를 다루고, 스크립트와 인디케이터를 예시삼아 몇 가지 제공해드릴 것입니다. 이 문서는 지수 평활 모형에 기초한 예측 원칙을 처음 숙지하는 데 유용할 것입니다.

이번 글에서는 이전 글에서 만든 인디케이터를 한층 업그레이드해 보고, 부트스트랩과 분위수를 이용한 예측 신뢰 구간 측정 방법에 대해서도 간단하게 알아보겠습니다. 예측 인디케이터 개발과 예측 정확도 측정에 사용될 스크립트 작성이 목표입니다.

시장 주기의 확률 밀도 함수(PDF)는 가우스 파 보다는 사인파의 PDF와 비슷해보는데, 대부분의 인디케이터는 시장 주기 PDF가 가우스파라고 가정합니다. 우리는 이를 "수정"할 수 있는 방법이 필요합니다. 해법은 피셔 변환을 사용하는 것입니다. 피셔 변환은 어떠한 형태의 PDF건 가우스 파 형태로 변환합니다. 이 글은 피셔 변환과 인버스 피셔 변환의 이면에 있는 수학과 이들의 거래 적용에 대해 설명합니다. 인버스 피셔 변환 기반으로 하는 독점 거래 신호 모듈을 제시하고 평가합니다.

대부분의 수학적 모델과 방법은 서로 다른 가정을 기반으로 하기 때문에 시퀀스의 통계적 모수 추정은 매우 중요합니다. 예를 들어 분포 법칙의 정규성이나 분산 값 또는 기타 모수가 있습니다. 따라서 시계열 분석 및 예측 시 주요 통계 모수를 빠르고 명확하게 추정할 수 있는 간단하고 편리한 도구가 필요합니다. 이 문서는 랜덤 시퀀스의 가장 간단한 통계적 모수와 시각적 분석의 여러 메소드에 대해 설명할 것입니다. MQL5에서는 이러한 방법의 구현과 Gnuplot 애플리케이션을 사용한 계산 결과의 시각화 메소드를 제공합니다.

시장 분석에서 가장 인기 좋은 방법 중 하나는 엘리엇 파동(Elliot Wave) 이론입니다. 하지만 이 과정은 꽤나 복잡하기때문에 다른 툴을 사용해야합니다. 그런 툴 중 하나는 자동 마커입니다. 본 문서에서는 MQL5로 엘리엇 파동 자동 분석기를 만드는 법에 대해서 다뤄보겠습니다.

이 문서를 통해 다양한 시계열의 특성에 대한 빠른 예비 추정치를 제공하기 위해 고안된 클래스를 소개해드릴 것입니다. 이 경우 통계적 모수와 자기 상관 함수가 추정되고 시계열의 스펙트럼 추정이 수행되며 히스토그램이 작성됩니다.

이 문서에서는 MQL5으로 적응형 Cyber Cycle, 적응형 Center of Gravity 및 적응형 RVI를 비롯한 진보된 적응형 인디케이터와 구현법에 대해 다루어볼 것입니다. 이들 인디케이터는 원래 John F. Ehlers의 "Cybernetic Analysis for Stocks and Futures"에서 제시되었습니다.

자체 구성 기능 맵(코호넨 맵)의 가장 흥미로운 측면 중 하나는 사람이 관리하지 않아도 스스로 데이터를 분류하는 법을 배운다는 것입니다. 기본적인 형태로 입력 데이터의 유사성 맵(클러스터링)을 생성합니다. SOM 맵은 고차원 데이터의 분류 및 시각화에 사용할 수 있습니다. In this article we will consider several simple applications of Kohonen maps.

이 글에서는 Bill Williams의 "New Trading Dimensions: How to Profit from Chaos in Stocks, Bonds, and Commodities" 책을 기반으로 한 Expert Advisor의 개발에 대해 논의할 것입니다. 이 전략 자체는 잘 알려져 있으며 그 사용은 여전히 ​​트레이더들 사이에서 논란이 되고 있습니다. 이 글은 시스템의 거래 신호, 구현의 세부 사항 및 과거 데이터에 대한 테스트 결과를 고려합니다.

시장 가격은 다양한 경제적, 정치적, 심리적 요인에 따라 달라지는 수요와 공급 간의 안정적인 균형에서 형성됩니다. 이러한 요인들의 영향 요인과 성격의 차이로 인해 모든 구성 요소를 직접적으로 고려하기가 어렵습니다. 이 글은 정교한 회귀 모델을 기반으로 시장 가격을 예측하려는 시도를 설명합니다.

본 문서는 MQL5의 통계 확률 분포에 대해 논하고 이론적 통계 분산을 다루는 클래스들을 다룬 제 다른 문서의 논리적 후속작입니다. 이제 이론적 기반이 확보되었으므로 실제 데이터 셋으로 직접 이동하여 이 기반을 정보적으로 활용할 것을 제안합니다.

다음 글에서는 Z.G.Silagadze의 논문 'Moving Mini-max: 기술 분석을 위한 새로운 지표'를 기반으로 Moving Mini-Max 지표를 구현하는 과정을 설명합니다. 지표의 아이디어는 알파 붕괴 이론에서 G. Gamov가 제안한 양자 터널링 현상의 시뮬레이션을 기반으로 합니다.

Neuronet 생성 외에도 NeuroSolutions 소프트웨어 제품군을 사용하면 이를 DLL로 내보낼 수 있습니다. 이 글은 뉴로넷 (Neuronet) 생성, DLL 생성 및 MetaTrader 5 거래를 위해 Expert Advisor에 연결하는 과정을 설명합니다.

이 글에서는 계량경제학적 분석 방법, 자기 상관 분석 및 특히 조건부 분산 분석에 대해 설명합니다. 여기에 설명된 접근 방식의 이점은 무엇입니까? 비선형 GARCH 모델을 사용하면 수학적 관점에서 공식적으로 분석된 시리즈를 표현하고 지정된 단계 수에 대한 예측을 생성할 수 있습니다.

이 문서에서는 적용 통계에 사용되는 랜덤 변수의 확률 분포(정규 분포, 로그-정규 분포, 이항 분포, 로그 분포, 지수 분포, 코시 분포, 스튜던트 t 분포, 라플라스 분포, 푸아송 분포, 쌍곡 시컨트 분포, 베타 및 감마 분포)를 다룹니다. 또한 이러한 배포를 처리하기 위한 클래스도 제공됩니다.

이 글의 목적은 James Hyerczyk의 "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems"라는 책의 몇 가지 아이디어를 기반으로 지표 및 Expert Advisor의 형태로 거래 자동화 및 분석의 가능성을 조사하는 것입니다. 완전하다고 주장하지 않고 여기서 우리는 Gann 이론의 첫 번째 부분인 모델만 조사합니다.

거래 전략 개발을 위한 프로그래밍 언어의 새 버전인 MQL[MQL5]은 이전 버전[MQL4]에 비해 더 강력하고 효과적인 기능을 제공합니다. 이점은 본질적으로 객체 지향 프로그래밍 기능에 있습니다. 이 글에서는 노드 및 목록과 같은 복잡한 사용자 지정 데이터 유형을 사용할 가능성을 조사합니다. 또한 MQL5의 실제 프로그래밍에서 목록을 사용하는 예를 제공합니다.