Yury Kirillov / Profil

Bu makale, okuyucunun ampirik mod ayrıştırma (EMD) yöntemi konusunda bilgi sahibi olması için yazılmıştır. Bu, Hilbert-Huang dönüşümünün temel parçasıdır ve durağan olmayan ve doğrusal olmayan süreçlerden gelen verileri analiz etmek için tasarlanmıştır. Ayrıca, bu makale, bu yöntemin olası bir yazılım uygulamasını ve özelliklerinin kısa bir değerlendirmesini içerir ve kullanımına ilişkin bazı basit örnekler verir.

Makale, bilinmeyen olasılık yoğunluk fonksiyonunun çekirdek yoğunluğunu tahmin etmeye olanak tanıyan bir programın oluşturulması ile ilgilidir. Görevin yürütülmesi için Çekirdek Yoğunluk Tahmin yöntemi seçilmiştir. Makale, yöntem yazılımı uygulamasının kaynak kodlarını, kullanım örneklerini ve çizimlerini içermektedir.

Makale, okuyucularını Box-Cox dönüşümü hakkında bilgilendirmeyi amaçlamaktadır. Kullanımı ile ilgili konular ele alınmış ve rastgele diziler ve gerçek fiyat teklifleriyle dönüşüm verimliliğinin değerlendirilmesine olanak tanıyan bazı örnekler verilmiştir.

Bu makale, daha önce oluşturulan göstergeyi yükseltmeyi amaçlamaktadır ve bootstrap ve kuantilleri kullanarak tahmin güven aralıklarını hesaplamak için bir yönteme kısaca değinmektedir. Sonuç olarak tahmin doğruluğunun tahmini için kullanılacak tahmin göstergesini ve komut dosyalarını alacağız.

Makale, okuyucuyu zaman serilerinin kısa vadeli tahmini için kullanılan üssel düzeltme modellerine aşina hale getirir. Buna ek olarak, tahmin sonuçlarının optimizasyonu ve tahmini ile ilgili konulara değinir ve komut dosyalarına ve göstergelere birkaç örnek sunar. Bu makale, üssel düzeltme modelleri temelinde tahmin ilkeleri ile ilk tanışma olarak yararlı olacaktır.

Bu makalede, çeşitli zaman serilerinin özellikleri hakkında hızlı bir ön tahmin vermek için tasarlanmış bir sınıf tanıtmaktadır. Bu gerçekleştiğinde, istatistiksel parametreler ve otomatik ilişki fonksiyonu tahmin edilir, zaman serisinin spektral tahmini gerçekleştirilir ve bir histogram inşa edilir.

Matematiksel model ve yöntemlerin çoğu farklı varsayımlara dayandığı için bir dizinin istatistiksel parametrelerinin tahmini çok önemlidir. Örneğin, dağılım yasasının normalliği veya ayrılma değeri veya diğer parametreler. Bu nedenle, zaman serilerini analiz ederken ve tahmin ederken, ana istatistiksel parametreleri hızlı ve net bir şekilde tahmin etmeye izin veren basit ve kullanışlı bir araca ihtiyacımız var. Makale, rastgele bir dizinin en basit istatistiksel parametrelerini ve görsel analizinin çeşitli yöntemlerini kısaca açıklamaktadır. Bu yöntemlerin MQL5'te uygulanmasını ve Gnuplot uygulamasını kullanarak hesaplama sonuçlarının görselleştirilmesi yöntemlerini sunar.

Günümüzde içinde ağ tarayıcısı yüklü olmayan bir bilgisayar bulmak zordur. Ağ tarayıcıları uzun zamandır evrimleşip iyileşiyorlar. Bu makale, grafik ve şemaların tarayıcılarda görüntülenmesini sağlayan bir işlem platformu olan MetaTrader 5’ten alınan bilgilere dayanarak güvenli bir şekilde nasıl grafik ve şema oluşturulabileceğini anlatır.

Bu makale, okuyucularını MQL5 dilinin grafik nesnelerini kullanmanın olası bir varyantı hakkında bilgilendirmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, grafik nesneleri kullanarak basit bir spektrum analizörü yönetme panelini uygulayan bir gösterge analiz edilmektedir. Makale, MQL5'in temelleri hakkında bilgi sahibi olan okuyuculara yöneliktir.

Bu makalede, yazarın göstergelerin yeniden çizilmesi, çoklu zaman dilimi göstergeleri ve fiyat tekliflerinin Japon mum grafikleriyle görüntülenmesi hakkındaki görüşleri kısaca açıklanmaktadır. Makale herhangi bir programlama ayrıntısı içermemekte olup genel bir karaktere sahiptir.

Bu makalede, MetaTrader istemci terminalinde mevcut olan fiyat tekliflerinin temsilinin birkaç özelliği analiz edilmeye çalışılmıştır. Makale genel olup programlamayla ilgili değildir.