Обсуждение статьи "Теория категорий в MQL5 (Часть 22): Другой взгляд на скользящие средние"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Теория категорий в MQL5 (Часть 22): Другой взгляд на скользящие средние:

В этой статье мы попытаемся упростить описание концепций, рассматриваемых в этой серии, остановившись только на одном индикаторе - наиболее распространенном и, вероятно, самом легком для понимания. Речь идет о скользящей средней. Также мы рассмотрим значение и возможные применения вертикальных естественных преобразований.

В центре внимания в этой серии статей всегда была теория категорий. Мы много говорили о прогнозировании временных рядов, потому что оно актуально для большинства трейдеров, а они составляют большинство участников этой платформы. Однако другие соответствующие приложения, помимо этого, включают оценку, риск, распределение портфеля и многие другие. Если кратко остановиться на примере оценки, мы увидим множество способов применения теории категорий для оценки акций. Например, если мы возьмем ключевые показатели акции так, чтобы каждый из них был объектом в категории, то морфизмы (или пути графа), связывающие эти разные показатели (например, доходы, долг и т. д.), можно отнести к разным классам оценки (скажем, A+, A, B и т. д.). При этом, получив показатели конкретной акции, мы можем определить ее принадлежность к определенному классу. Это упрощенный подход, который призван служить лишь подсказкой о том, что можно сделать в этой области.

Но вернемся к временным рядам. Многие считают скользящие средние излишне упрощенным представлением. Тем не менее, они очень важны для технического анализа, прежде всего потому, что их концепция лежит в основе многих других индикаторов, например, полос Боллинджера, MACD и т. д. Их можно рассматривать как менее волатильный взгляд на ценовое действие Это важно, учитывая количество белого шума на рынках.

В этой статье мы продолжим рассматривать естественные преобразования. В предыдущей статье мы изучали способность естественных преобразований преодолевать разрыв между связанными наборами данных разных измерений. Понятие "измерения" здесь используются для представления количества столбцов в наборе данных. Итак, как и раньше, мы сталкиваемся с двумя категориями: одна — с "простым" рядом необработанных цен, а другая — со "сложным" рядом скользящих средних цен. Нашей целью будет показать использование теории категорий для прогнозирования временных рядов с областью действия всего трех функторов.

Автор: Stephen Njuki