İstatistiksel fonksiyonlar statistics.mqh - MetaTrader 5 için kütüphane

Bu kütüphane, kullanıcı verilerini işlemek için gerekli bir dizi temel istatistiksel işlev içerir.

Kütüphane ilk olarak CodeBase'de MQL4 - İstatistiksel Fonksiyonlar Kütüphanesi Statistica.mqh olarak yayınlanmıştır. Fonksiyonların MQL5'e çevrilmesi sürecinde bazı yazım hataları bulundu ve düzeltildi. Kod daha sezgisel hale geldi. Fonksiyonların çoğu S. Bulashev tarafından yazılan "Statistics for Traders" kitabındaki algoritmalara dayanmaktadır.

Kütüphanede bulunan fonksiyonlar:

Dosya, rastgele örnek parametrelerinin işlenmesini, parametrelerinin tahmin edilmesini, histogramların oluşturulmasını vb. gerektiren projelere dahil edilebilir.

Bazı fonksiyonların çağrılmasını ele alalım:

//+------------------------------------------------------------------+
//|Test.mq5 |
//| Telif Hakkı 2012, MetaQuotes Software Corp. | |
//|http://www.mql5.com |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "http://www.mql5.com"
#property version   "1.00"

#include <Statistics.mqh>
//+------------------------------------------------------------------+
//| Komut dosyası programı başlatma işlevi|
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
  {
//--- iki değer örneği ayarlayın.
   double arrX[10]={3,4,5,2,3,4,5,6,4,7};
   double arrY[10]={7,4,1,2,1,6,9,2,1,5};
//--- matematiksel beklentiyi hesaplayın
   double mx=Average(arrX);
   double my=Average(arrY);
//--- varyansı hesaplamak için beklenti matrisi değerini kullanırız
   double dx = Variance(arrX,mx);
   double dy = Variance(arrY,my);
//--- çarpıklık ve basıklık değerleri
   double as=Asymmetry(arrX,mx,dx);
   double exc=Excess(arrX,mx,dx);
//--- kovaryans ve korelasyon değerleri
   double cov=Cov(arrX,arrY,mx,my);
   double corr=Corr(cov,dx,dy);
//--- sonuçları günlük dosyasına çıktı olarak ver
   PrintFormat("mx=%.6e",mx);
   PrintFormat("my=%.6e",my);
   PrintFormat("dx=%.6e",dx);
   PrintFormat("dy=%.6e",dy);
   PrintFormat("As=%.6e",as);
   PrintFormat("exc=%.6e",exc);
   PrintFormat("cov=%.6e",cov);
   PrintFormat("corr=%.6e",corr);
  }

Gördüğünüz gibi, fonksiyonların çoğu girdi parametresi olarak diğer fonksiyonlar kullanılarak hesaplanabilecek bazı değerler gerektirmektedir.

Örneğin:

double dx = Variance(arrX,mx);

Varyansı hesaplamak için matematiksel beklentiyi önceden hesaplamanız gerekecektir. Hesaplamalı optimizasyon açısından bakıldığında, bunun kendine özgü bir avantajı vardır. Varyans değerinin birkaç kez hesaplanması gerekiyorsa, matematiksel beklentiyi bir kez hesaplamak, bunu fonksiyon içinde birkaç kez yapmaktan daha iyidir, zaman kazandıracaktır.

Bu özellik, bu kütüphanenin çoğu fonksiyonu için geçerlidir.