获取统计数据

下面列出的方法旨在用于获取矩阵和向量的描述性统计。它们全部适用于向量或整个矩阵，也适用于给定矩阵轴（横轴或纵轴）。当完全应用到一个对象时，这些函数返回一个标量（奇异）。沿任何轴应用到矩阵时，返回一个向量。

原型的总体外观：

T vector<T>::Method(const vector<T> &v)

T matrix<T>::Method(const matrix<T> &m)

vector<T> matrix<T>::Method(const matrix<T> &m, const int axis)

方法列表：

ArgMax, ArgMin：查找最大和最小值索引
Max, Min：查找最大和最小值
Ptp：查找一系列值
Sum, Prod：计算元素的和或积
CumSum, CumProd：计算元素的累加和或积
Median, Mean, Average：计算中位数、算术平均值或加权算术平均值
Std, Var：计算标准差和方差
Percentile, Quantile：计算百分位数和分位数
RegressionMetric：计算预定义回归指标之一，诸如矩阵/向量数据的回归线偏差等

计算当前交易品种和时间范围的系列柱线（以点数为单位）的标准差和百分数的示例在 MatrixStdPercentile.mq5 文件中提供。

input int BarCount = 1000;
input int BarOffset = 0;

void OnStart()
{
   // getting current chart quotes
   matrix rates;
   rates.CopyRates(_Symbol, _Period, COPY_RATES_OPEN | COPY_RATES_CLOSE,
      BarOffset, BarCount);
   // calculating price increments on bars
   vector delta = MathRound((rates.Row(1) - rates.Row(0)) / _Point);
   // debug print of initial bars
   rates.Resize(rates.Rows(), 10);
   Normalize(rates);
   Print(rates);
   // printing increment metrics
   PRTF((int)delta.Std());
   PRTF((int)delta.Percentile(90));
   PRTF((int)delta.Percentile(10));
}

日志：

(EURUSD,H1) [[1.00832,1.00808,1.00901,1.00887,1.00728,1.00577,1.00485,1.00652,1.00538,1.00409]
(EURUSD,H1) [1.00808,1.00901,1.00887,1.00728,1.00577,1.00485,1.00655,1.00537,1.00412,1.00372]]
(EURUSD,H1) (int)delta.Std()=163 / ok
(EURUSD,H1) (int)delta.Percentile(90)=170 / ok
(EURUSD,H1) (int)delta.Percentile(10)=-161 / ok

矩阵的变换（分解）

矩阵和向量的特征