ポワソン分布はリスク程度を推測するとき重要な「稀なイベント法則」を記述します。CPoissondistクラスがこの目的を果たします。};//+=====================================================================+すべての統計分布について一つの記事で考察するのは不可能であり、その必要もないことは明らかです。ユーザーは望むなら、上記の分布一覧を拡げることでしょう。分布グラフの作成ここからは分布のために作成したクラスが将来の作業でどのように使われるのか見ていこうと思います。ここで、再びOOPを利用し、ユーザー定義パラメータ分布を処理し、それを『HTML形式でのチャートとグラフ』稿に記載のある方法で画面に表示するCDistributionFigureクラスを作成しました。modeを持つことに注意します。最後にいくつかの分布についてグラフを作成します。スクリプトを書きました。その主要行は以下です。スクリプトを書きました。標準パラメータを用いてコーシー分布に対してスクリプトを実行し、下のビデオにあるようなグラフを得ました。おわりに本稿はランダム変数の理論分布をいくつか紹介し、またそれらをMQL5でコード化しました。私はマーケットトレード自体とトレーディングシステムの動作は確立の基本法則に基づいていると信じています。本稿が興味を持つ読者のみなさんに実用的価値があることを願っています。私としてはこのテーマを拡げ、確率モデル分析で統計確率分布を使用する方法を示す実用的な例を提供していきたいと考えています。Ltd.が保有していますこれらのマテリアルの全部または一部のコピーや再プリントは禁じられています。実行されたコードのストラクチャーの作成とトレーシングの複雑な問題は、特に困難なく解決することができます。これは、MetaTrader5から可能になりました。これは、MQL5言語の新しい機能である、様々な複雑なデータ型の自動生成やローカルスコープ外に出た際の除去などのおかでです。この記事は、その方法論や、すぐ使えるツールを紹介します。統計的推定シーケンスの統計的パラメータの推定はたいへん重要なものです。それはたいていの数学的モデルと手法が異なる前提に基づいているからです。分布法則の正常化、分散値、その他パラメータです。よって時系列を分析し推定するとき、主要な統計的パラメータを素早く明確に推定できるシンプルで使い勝手のよいツールが必要です。本稿では、もっともシンプルなランダムシーケンスの統計パラメータとビジュアル分析のメソッドをいくつか取り上げ述べていきます。これらメソッド、またニュープロットアプリケーションを用いて計算した結果の視覚化メソッドを実装します。本稿では、インディケータメソッドの計算アルゴリズムの最適化を取り上げます。みなさんはご自身のニーズにもっとも合うメソッドをお探しのことと思います。本稿では3種類の手法について述べます。その一つはきわめて簡単なものです。次のひとつはしっかりした数学の知識が必要です。最後のひとつには多少のウィットが必要です。ターミナルのデザイン的特性を利用します。その手法はかなり汎用的で直線回帰計算だけでなくその他のインディケータに対しても使用可能です。Correlationの統計データを基にしたシグナルのフィルタリング過去の価格変動と将来のトレンドの間に関連はあるのでしょうか?前日の値動き特性が本日繰り返されるのはなぜでしょうか?価格変動予想に統計は有用でしょうか?答えはあり、それはポジティブなものです。お疑いならこの記事はそんな方向けです。MQL5のシステムでトレーディングシステム向けの作業フィルター作成方法をお話します。それは価格変動の興味深いパターンを表します。