Roman Korotchenko / Профиль
- Информация
7+ лет
опыт работы
|
3
продуктов
|
283
демо-версий
|
0
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
http://itmozg.ru/resume/show/?id=572d5c129f5255221bb43c3f
Using the original SSA codes from the ALGLIB site, I programmed the indicator program with a forecast and an expert for MQL5. AlglibSSA.dll is connected to them, so the programs are not on the market. Who is interested - contact please.
Поиски и изучение фрактального поведения финансовых данных подразумевают, что за внешне хаотическим поведением экономических временных рядов скрываются и действуют устойчивые механизмы коллективного поведения участников. На бирже такие механизмы могут приводить к возникновению ценовой динамики, которая определяет и описывает специфические свойства ценовых рядов. В трейдинге были бы интересны такие индикаторы, которые могут эффективно и устойчиво оценивать параметры фрактальности на том масштабе и диапазоне времени, которые актуальны на практике.
После модернизации пакета MATLAB в 2015 году необходимо рассмотреть современный способ создания DLL-библиотек. На примере прогнозирующего индикатора в статье иллюстрируются особенности связывания MetaTrader 5 и MATLAB с использованием современных 64-х разрядных версий платформ, применяемых в настоящее время. Рассмотрение всей последовательности подключения MATLAB позволит разработчику на MQL5 быстрее создавать приложения с расширенными вычислительными возможностями, избегая «подводных камней».
В статье рассматривается идеология и методика построения рекомендательной системы для оперативной торговли на основе объединения возможностей прогнозирования с помощью сингулярного спектрального анализа (ССА) и важного метода машинного обучения, основанного на теореме Байеса.
Версия " Стохастического осциллятора " с применением алгоритмов Сингулярного Спектрального Анализа SSA является эффективной методикой обработки нестационарных временных рядов с неизвестной внутренней структурой. Он используется для определения основных составляющих (тренд, сезонные и волновые колебания), сглаживания и подавления шума. Метод позволяет находить заранее неизвестные периодичности ряда и строить прогноз исходя из обнаруженных периодических закономерностей. Сигналы индикатора
SSACD - Singular Spectral Average Convergence/Divergence Аналог индикатора MACD на основе метода "Гусеница" Сингулярного Спектрального Анализа (ССА). Версия с ограничениями индикатора SSACD Forecast . Ограничения касаются набора параметров и их диапазона. Специфика метода ССА является эффективной методикой обработки нестационарных временных рядов с неизвестной внутренней структурой. Метод позволяет находить заранее неизвестные периодичности ряда и строить прогноз исходя из обнаруженных
Индикатор выделяет тренд из последовательности цен и строит его прогноз. Основан на современном методе Сингулярного Спектрального Анализа (ССА). ССА используется для выделения основных составляющих (тренда, сезонных и волновых колебаний), сглаживания и подавления шума. Не требует стационарности ряда, сведений о наличии периодических составляющих и их периодах. Применим к ценовым рядам и данным других индикаторов. Особенности метода и принцип действия Динамика цен представлена как процесс
thank you