Метод главных компонент (PCA) — мощный инструмент для снижения размерности данных, важный как для трейдеров, так и для разработчиков в MetaTrader 5. Он позволяет сосредоточиться на наиболее значимых компонентах множества измерений, улучшая визуализацию и снижая вычислительные затраты. Основные методы обсуждаются: собственные векторы и сингулярное разложение (SVD). Оба подхода эффективно уменьшают размер матриц, выделяя главные компоненты, что способствует лучшему управлению данными и повышению производительности моделей. Применение PCA в MQL5 улучшает выбор активов и позволяет создавать более эффективные алгоритмические торговые стратегии.
Читать далее...
Читать далее...