Обсуждение статьи "За пределами GARCH (Часть IV): Реализация анализа разбиений в MQL5"

 

Опубликована статья За пределами GARCH (Часть IV): Реализация анализа разбиений в MQL5:

В этой статье мы переходим от исследований на Python к нативной инженерной реализации на MQL5. Мы создаем первый модуль библиотеки MMAR: общий заголовочный файл с константами, класс OLS-регрессии на основе SVD, оценщик обобщенного показателя Херста и механизм анализа разбиений. Последний вычисляет функцию разбиения, определяет tau(q), оценивает H интерполяцией точки пересечения с нулем и оценивает мультифрактальность по результатам трех диагностических тестов. При проверке на 500 000 барах EURUSD на таймфрейме M10 механизм менее чем за четыре секунды правильно определил данные как мультифрактальные. Четвертая часть серии из восьми статей. В пятой части кривая tau(q) будет подгоняться к четырем распределениям-кандидатам с использованием преобразования Лежандра.

Прежде чем писать аналитический код, нам нужно договориться о едином наборе обозначений. Библиотека MMAR состоит из взаимосвязанных модулей. Все они используют общие перечисления, структуры и определения типов. Мы помещаем их в общий заголовочный файл MMARConstants.mqh, который подключают остальные модули.

Библиотека построена по многослойной архитектуре. В нижнем слое находятся вспомогательные модули: класс OLS-регрессии и оценщик показателя Херста. Выше расположен механизм анализа разбиений: с помощью обоих модулей он вычисляет функцию масштабирования и оценивает мультифрактальность. В следующих статьях мы добавим модуль подгонки спектра, использующий кривую tau(q) из анализа разбиений; механизм моделирования, который строит синтетические траектории по подобранному распределению; и модуль прогнозирования методом Монте-Карло, координирующий множество прогонов. На верхнем уровне находится фасадный класс CMMAR, объединяющий компоненты через простой интерфейс подгонки и прогнозирования. Пока будем строить библиотеку снизу вверх.

На рисунке 1 показана эта многослойная архитектура:


Автор: Muhammad Minhas Qamar