В статье объясняется использование скрытых марковских моделей (HMM) в анализе финансовых временных рядов. HMM — это инструмент для моделирования временных рядов с нечёткими состояниями, таких как тенденции рынка. Они учитывают прошлую динамику, минимизируя ложные сигналы. Статья рассматривает обучение HMM с помощью Python и библиотеки hmmlearn. HMM требуют оптимизации параметров, таких как начальные вероятности и матрица переходов, для максимального правдоподобия данных. Практическая часть включает создание HMM на Python и её интеграцию в MetaTrader 5, применяя MQL5, что позволяет расширить возможности алгоритмической торговли.
Читать далее...
Читать далее...