test

MT5手机下载正版官网:解锁金融市场时间序列分析的强大工具

  在交易领域,每一位交易者都渴望从短期走势中获取丰厚收益,然而,缺乏关键基本面信息常常让他们在交易之路上倍感困扰。此时,标准时间序列技术便成为了有力的帮手。George Box 和 Gwilym Jenkins 开发的时间序列预测方法,即便历经多次改进,其基本原则在当下依然有着重要的应用价值。而基于此方法衍生出的自回归综合移动平均线(ARIMA),更是成为时间序列预测的热门方法。MT5手机下载正版官网,利用 mql5 编程语言实现 ARIMA 训练算法,能为交易者带来更精准的市场分析和决策支持。

MT5手机下载正版官网

  Box 和 Jenkins 指出,多数时间序列可由自回归(AR)和移动平均线(MA)这两个框架中的一个或两者共同建模。自回归意味着序列的值可由其先前值的相关性来解释,其中包含恒定偏移量和微小差异(即创新或噪声)。移动平均线模型则表明,序列的值是特定数量的前期创新项、当前创新和恒定偏移量的比例和。将这两者组合,就形成了自回归移动平均模型(ARMA)。但这些模型应用的前提是被建模的序列必须是稳态的,而金融时间序列往往不满足这一条件。ARIMA 的出现解决了这一难题,通过对非稳态时间序列进行差分,使其达到稳态,再进行建模,其中的 “I” 就代表逆向(积分)所应用的差分要求,以便将建模后的序列返回其原始域。

  自回归模型标注法

  ARIMA 模型有一套标准标注法,AR 项(不含常数项)的个数记为 p,MA 项记为 q,d 表示原始序列差异的次数,ARIMA 模型表示为 ARIMA (p,d,q)。纯过程可描述为 MA (q) 和 AR (p),无差分的混合模型写为 ARMA (p,q)。这种标注法假定这些术语是连续的,例如 ARMA (4,2) 表示序列可用 4 个连续的 AR 项和两个连续的创新项来描述。采用 ARIMA 时,可通过将 p、q 或 d 指定为零值来描绘纯过程,如 ARIMA (1,0,0) 简化为纯 AR (1) 模型。而本文要演示的算法,不仅允许指定 MA 和 / 或 AR 项的非连续滞后,还能指定模型是否带有恒定偏移量。

  计算模型系数和恒定偏移量

  模型中的 p+q 系数需要通过计算得出。具体做法是,利用模型规范对已知序列值进行预测,将预测值与已知值比较,计算误差的平方和,最优系数就是使误差平方和最小的系数。在预测时要注意,由于数据并非无限延伸,存在限制。若模型规范有 AR 项,需跳过与所有 AR 项的最大滞后值对应的数值个数后再开始预测。比如,对于特定的纯 AR (2) 过程,只能从时隙 7 开始预测。在预测过程中,创新值会不断积累,若有 MA 项,当相应的创新滞后值已知时,会在计算预测时包含它们,否则 MA 项清零。在纯 MA 模型中,若包含恒定偏移量,会将其初始化为序列的均值。当然,这种方法的局限性在于,已知序列需要包含与所应用模型按顺序等量的数值,项越多、滞后越大,就需要更多的值来有效拟合模型。之后,通过应用 Powells 方法等全局最小化算法来优化系数,完善训练过程。

  在 MT5 平台上,利用 mql5 编程语言实现上述 ARIMA 训练算法,能够帮助交易者更深入地分析金融市场的时间序列数据,从而制定更合理的交易策略。无论是专业的金融分析师还是普通的交易者,都能从 MT5 强大的功能中受益。

  MT5手机下载正版官网为你提供了便捷获取这一强大工具的途径,让你随时随地都能进行市场分析与交易,把握每一个投资机会,在市场中稳步前行。