Обсуждение статьи "Разложение по динамическим модам в применении к одномерным временным рядам в языке MQL5"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Разложение по динамическим модам в применении к одномерным временным рядам в языке MQL5:

Разложение по динамическим модам (Dynamic mode decomposition, DMD) — метод, который обычно применяют к наборам многомерных данных. В этой статье мы демонстрируем применение DMD на одномерных временных рядах, выявляя его способность характеризовать ряды, а также делать прогнозы. При этом рассмотрим встроенную в MQL5 реализацию разложения по динамическим модам, уделяя особое внимание новому матричному методу DynamicModeDecomposition().

Разложение по динамическим модам (DMD) — метод, который используется для анализа сложных динамических систем. Инженеры используют его при анализе потока жидкости для извлечения пространственно-временных структур из сложных наборов данных. DMD действует посредством разбиения данных системы на более простые представления, которые называют модами. Каждая мода представляет собой отдельную пространственную модель со своей собственной частотой колебаний и скоростью роста или затухания. Это позволяет инженерам анализировать динамику, находящуюся в основе жидкостной системы, без необходимости решать зачастую сложные основные уравнения.

Пространственно-временные структуры — это модели, которые сохраняют свою форму и идентичность во времени и пространстве. Представьте себе кольцо дыма, плывущее по воздуху. Кольцо дыма представляет собой структуру, сохраняющую свою форму, которая движется как единое целое, даже если воздух вокруг него приходит в турбулентное движение.

Инженеры используют такие методы, как DMD, для определения и анализа таких структур внутри сложных потоков жидкости. В этой статье мы рассмотрим реализацию метода DMD в MetaTrader 5. С помощью практической демонстрации кодов читатели научатся использовать новый матричный метод DynamicModeDecomposition(). Обсудим его входные данные, а также представим основные утилиты кода, необходимые для обработки его выходных данных.

Автор: Francis Dube