Обсуждение статьи "Анализ рекуррентных сетей (RNA) в MQL5: От матриц рекуррентности к сложным сетям"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Анализ рекуррентных сетей (RNA) в MQL5: От матриц рекуррентности к сложным сетям:

В статье библиотека анализа рекуррентности на MQL5 расширяется средствами анализа рекуррентных сетей (RNA): матрицы рекуррентности рассматриваются как матрицы смежности неориентированных графов. В ней реализованы основные сетевые метрики — кластеризация, транзитивность, средняя длина пути, посредничество, ассортативность и плотность, — которые применяются в скользящих окнах для анализа рекуррентных сетей (RNA) одного временного ряда и совместного анализа рекуррентных сетей (JRNA). Модульный механизм расчета метрик и два индикатора позволяют визуализировать динамику структуры сети на графиках MetaTrader 5 для практического анализа временных рядов.

На изображении ниже показан индикатор RNA, работающий на графике в MetaTrader 5 в режиме реального времени. В отдельном окне отображаются пять сетевых показателей: средний коэффициент кластеризации (ACC), транзитивность (Transitivity), нормированная средняя длина пути (NormAPL), ассортативность (Assortativity) и средняя центральность по посредничеству (AvgBetweenness). Каждый из них вычисляется по скользящему окну цен закрытия, при этом матрица рекуррентности для каждого окна рассматривается как сеть.

Рис. 1. Индикатор RNA на графике EURUSD H1, отображающий пять сетевых показателей, рассчитанных по матрицам рекуррентности для скользящих окон

При высоком значении ACC рекуррентные состояния образуют плотно связанные кластеры: рынок вновь проходит через группы взаимосвязанных состояний, образующих единое целое. Когда показатель транзитивности снижается, эти кластеры распадаются. При низком значении NormAPL любые две временные точки можно соединить короткой цепочкой рекуррентных связей, что указывает на структуру "малого мира" в динамике. Ассортативность показывает, имеют ли узлы с большим количеством связей (часто повторяющиеся состояния) тенденцию соединяться друг с другом. Средняя центральность по посредничеству позволяет выявить временные точки, которые служат мостами между кластерами рекуррентных состояний, в остальном обособленными друг от друга.

Автор: Hammad Dilber