В статье представлен класс, предназначенный для осуществления быстрой предварительной оценки характеристик различных временных рядов. При этом производится оценка статистических параметров, автокорреляционной функции, строится гистограмма и производится спектральная оценка временного ряда.
В этой статье будут описаны принципы написания адаптивных индикаторов и их реализация в MQL5. В качестве примеров рассмотрены индикаторы Adaptive Cyber Cycle, Adaptive Center of Gravity и Adaptive RVI. Все эти индикаторы были впервые представлены в книге Джона Элерса "Cybernetic Analysis for Stocks and Futures".
Важной особенностью самоорганизующихся карт Кохонена (Kohonen Self-Organizing Maps) является их способность отображать многомерные пространства признаков на плоскость. Представление данных в виде двумерной карты значительно упрощает кластеризацию и корреляционный анализ данных. В этой статье мы разберем несколько простых примеров практического использования карт Кохонена.
Статья показывает возможности и потенциал хорошо известного математического метода в альянсе с образным мышлением и не совсем обычным взглядом на рынок. Материал призван, с одной стороны, привлечь внимание широкого круга читателей, поскольку способен привести творческих людей к переосмыслению самой парадигмы трейдинга. А с другой стороны - послужить импульсом к альтернативным разработкам и реализациям программного кода для инструментального арсенала анализа и прогнозов.