Discussão do artigo "Implementado OLAP na negociação (Parte 1): Noções básicas da análise de dados multidimensionais"
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Novo artigo Implementado OLAP na negociação (Parte 1): Noções básicas da análise de dados multidimensionais foi publicado:
O artigo descreve os princípios gerais de como construir uma estrutura para analisar dados multidimensionais (OLAP) rapidamente, além disso, apresenta como implementá-la em MQL e como usá-la no ambiente MetaTrader usando um exemplo que mostra o processamento do histórico de uma conta de negociação.
Os traders geralmente precisam analisar quantidades significativas de dados que, normalmente, são números, isto é: cotações, leituras de indicadores, resultados de relatórios de negociação. Devido ao grande número de parâmetros e condições de que esses números dependem, é melhor lidar com eles segundo o princípio de dividir e conquistar, isto é, em partes, e examiná-los de vários ângulos. De certo modo, toda a informação forma um hipercubo virtual, no qual cada parâmetro define sua dimensão de maneira perpendicular ao resto. Para processar e analisar tais hipercubos, existe OLAP (em inglês, Online Analytical Processing).
A palavra 'online' no título se refere à prontidão para obter resultados. O princípio de ação consiste no cálculo preliminar das células do hipercubo, para, depois, rapidamente extrair e ver qualquer seção transversal do cubo. Por exemplo, isso pode ser comparado com o processo de otimização no MetaTrader: primeiro, o testador calcula as variantes de negociação (o que pode levar muito tempo) e, em seguida, é obtido um relatório que mostra as leituras de indicadores em relação aos parâmetros de entrada. A partir do build 1860, o MetaTrader 5 permite que você altere dinamicamente os resultados de otimização visualizados, alternando vários critérios de otimização. Isso nos aproxima da ideia do OLAP. Mas, para uma análise completa, seria bom poder selecionar rapidamente muitas outras seções do hipercubo.
Hoje tentaremos implementar a abordagem do OLAP no MetaTrader e implementar análise multidimensional usando ferramentas MQL. Antes de começar, é necessário determinar quais dados analisaremos (por exemplo, relatórios de negociação, resultados de otimização, leituras de indicadores). Em princípio, nossa escolha nesta etapa não é tão importante, porque a estrutura a ser desenvolvida deve ser um mecanismo universal orientado a objetos aplicável a qualquer dado. No entanto, precisaremos executá-lo em algo concreto, e como uma das tarefas mais populares é a análise de relatórios de negociação, vamos nos debruçar sobre ela.
Autor: Stanislav Korotky