Продолжаем изучать возможности Мастера MQL5, рассматривая байесовский вывод. Этот статистический метод обновляет вероятности с новой информацией. Его роль важна в прогнозировании временных рядов, что особенно актуально для трейдеров.
Временные ряды трейдеров включают цены ценных бумаг, но могут быть расширены, учитывая альтернативные данные, такие как история торговли. Теоретически байесовский вывод повышает адаптивность торговых систем, уменьшая подгонку кривой при тестировании на исторических данных.
На практике реализация может быть сложной, поэтому рассматриваем примеры применения байесовского вывода в классах пользовательских сигналов, управления капиталом и трейлинг-стопа.
Читать далее...
Временные ряды трейдеров включают цены ценных бумаг, но могут быть расширены, учитывая альтернативные данные, такие как история торговли. Теоретически байесовский вывод повышает адаптивность торговых систем, уменьшая подгонку кривой при тестировании на исторических данных.
На практике реализация может быть сложной, поэтому рассматриваем примеры применения байесовского вывода в классах пользовательских сигналов, управления капиталом и трейлинг-стопа.
Читать далее...