Kirichenko0865確率理論全体の基礎は不快の哲学にある。Sukhorukov)はじめにその活動の性格によりトレーダーは往々にして確率や無作為性というカテゴリーを扱う必要があります。無作為の対語は「規則性」の概念です。一般の哲学的法則に基づいて、無作為が秩序の中でルールとして成長するのは驚くべきことです。現段階では逆の事柄について述べることはしません。基本的に、無作為-秩序相関関係は重要な関係です。マーケット状況に採り入れられるなら、トレーダーが受け取る収益に直接影響を与えるからです。本稿では、将来マーケットの規則性を見つけるのに役立つ基本的な理論的インスツルメントを解説していきます。分布、特質、タイプランダム変数について述べるためには一次元統計の確率分布を必要とします。一定の法則を用いてランダム変数の例を述べます。あらゆる分布法則を適用するにはランダム変数セットが要求されるのです。分布を分析するのでしょうか?それにより変数属性値に基づく頻度変化パターンを特定するのが簡単になるからです。要求される分布の統計パラメータを取得することができます。確率分布タイプに関しては、専門の文献によると分布は通常ランダム変数設定タイプにより連続分布および離散分布に分けられます。別の分類の仕方もあります。対称性、位置パラメータ、モード数、ランダム変数区間等の基準によるものです。分布法則を定義する方法はいくつかあります。;逆分布関数;信頼性関数などです。理論的確率分布MQL5のコンテクストで統計分布を述べるクラスを作成してみます。言語のコード例が専門書に数多く載っていることも付け加えたいと思います。言語コードを使いました。MQL5でサポートされている複数継承がないことでした。複雑なクラス階層を使用しなかったのはそのためです。言語コード源となりました。MQL5のニーズに応じて改善する必要がありました。標準分布では従来どおり正規分布から始めます。ガウス分布とも呼ばれる正規分布は確立密度関数により提供される確率分布です。ランダム変数の平均(期待値)で、分布密度曲線の最大座標を示します。Nor(0,1)その表記は以下のフォーマットとなります。Norから選択されるランダム変数です。本稿で使用している式は他の資料で提供されているものとは異なるかもしれません。そのような違いは数学的に重要ではありません。それは場合によってはパラメータ化の違いを条件としています。正規分布は、どれも支配力を持たない非常に多くの無作為な原因の相互作用の結果生じる規則性を反映するため、統計において重要な役割を果たします。金融マーケットでは正規分布はほとんど例がないにもかかわらず、それでもなお程度とそれらの異常な性質を判断するために、実験に基づく分布と比較することは重要なことなのです。正規分布のCNormaldistクラスを以下のように定義します。functionクラスを定義する基本クラスСErfから派生しています。クラスメソッドを計算するのに要求されます。以下のようなものです。対数正規分布ここから対数正規分布を見ていきます。確率理論における対数正規分布は絶対連続分布の2パラメータ族です。ランダム変数が対数正規分布であれば、その対数は正規の分布を示します。Logn(0,1)その記述は以下のフォーマットです。Lognから選択されたランダム変数です。スケールパラメータ(0<σ)です。