Yury Kirillov / 个人资料

本文基于拉尔夫·文斯 (Ralph Vince) 的 "资金管理中的数学"。 它所提供的经验和参数方法描述, 可用于查询交易手数的最优规模。 本文还介绍了基于这些方法实现 MQL5 向导的交易模块。

本文将介绍创建自定义策略测试器和自定义优化通关分析器的方法。阅读之后, 您将了解数学计算模式, 和所谓分帧机制如何工作, 如何准备和加载用于计算的自定义数据, 以及如何使用有效的算法将它们压缩。对于那些打算在智能系统中存储自定义信息感兴趣的人来说, 这篇文章会很有趣。

本文研究使用 MQL5 标准工具依据迪纳波利 (DiNapoli) 等级进行实际交易的智能交易系统变种。对其性能进行了测试并得出结论。

本文旨在让读者熟悉经验模态分解 (EMD) 法。它是希尔伯特-黄 (Hilbert-Huang) 变换的基础部分，用于分析非静态和非线性过程产生的数据。本文还介绍此方法的一种可能软件实施，并简短地介绍有关其特性的考虑因素，并提供几个简单的运用例子。

本文主要介绍用于估计未知概率密度函数的核密度程序的创建。核密度估计方法被选择用于执行此任务。本文包含该方法的软件实现的源代码、其使用示例以及插图。

本文旨在使读者了解 Box-Cox 变换。文章阐述了变换的使用，并给出一些示例以允许使用随机序列和真实报价来评估变换效率。

本文力求升级此前创建的指标，并简要讲述了利用自助法与分位数评估预测置信区间的一种方法。如此一来，我们便会获得将用于评估预测准确性的预测指标和脚本。

本文旨在让读者熟悉用于时间序列短期预测的指数平滑模型，此外还会探讨预测结果优化与评估相关的各种问题，并提供若干脚本与指标示例。当您首次接触基于指数平滑模型的预测原则时，阅读本文定会有所收益。

本文会介绍一个专为针对各种时间序列的特性给出快速初步评估而设计的类。与其同时，亦对统计参数和自相关函数进行评估，对时间序列执行频谱估计，并构建一个直方图。

对某个序列的统计参数进行估计非常重要，因为大多数数学模型和方法均基于不同的假设。例如，正态分布规律或离差值（或其他参数）就是这样。因此，在分析和预测时间序列时，我们需要一个简单方便的工具，用于快速清晰地估计主要统计参数。本文简要说明了一个随机序列的最简单统计参数，以及其可视分析的几种方法。本文还说明了如何在 MQL5 中实现这些方法，以及使用 Gnuplot 应用程序对计算结果进行可视化的方法。

现今很难找到一台没有安装 Web 浏览器的计算机。长久一来，浏览器一直在进化和改进。本文讨论依据从 MetaTrader 5 客户端获得的信息，以简单和安全的方式创建图表，以在浏览器显示它们。

本文旨在让读者熟悉使用 MQL5 语言图形对象的一种可能变量。它会对一个利用图形对象管理简单频谱分析程序的面板的实施指标进行分析。本文专为熟悉 MQL5 基础的读者编写。

本文简要介绍笔者对于指标重绘，多时间框架指标和日本蜡烛图（K线）的一些观点。本文内容只论及一般特征，不包含编程细节。

本文试图分析几个 MetaTrader 客户端提供的特色行情描绘方式。这篇文章仅讲述一般原理，并不涉及编程。