文章 "预测时间序列（第 1 部分）：经验分解模式（EMD）方法"

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本文探讨运用经验分解模式（EMD）预测时间序列的理论和实际应用。 它提议以 MQL 实现此方法，并出示了测试指标和智能交易系统。

采用这些设置，在 2018 年初至 2020 年 2 月期间执行复盘优化，而在 2019 年和 2020 年初执行验证测试，结果如下图所示：

TestEMD 报告，于 EURUSD D1, 2018-2020

正如我们所见，尽管该指标表明存在改进的空间，但该系统已有收益。 特别是，逻辑上推断，以步进模式进行更频繁的重新优化，并探索步幅长度，可以提高机器人的性能。

基本上可以说，EMD 算法能够在较大时间帧基础上进行识别，从某种意义上说，报价的动量波动，并以此为基础创建可盈利的交易系统。

作者：Stanislav Korotky