※条件とは、GSLには、多くの乱数器がありますが、初期設定の乱数器を使用するという条件です。
ヘッダーの作成
代表的なものだけピックアップし、ヘッダーファイルを作成しました。
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//| gsl_rand.mq4 |
//| Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp. |
//| http://www.metaquotes.net |
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#property copyright "Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp."
#property link "http://www.metaquotes.net"
#property show_inputs
#import "gsl.dll"
//乱数の基本設定
//環境設定の取得
int gsl_rng_env_setup ();
//型T の乱数発生器のインスタンスを生成して、そのハンドルを返す。
//T:gsl_rng_env_setupで取得したハンドル。
int gsl_rng_alloc (int T);
//乱数発生器を初期化
//r:gsl_rng_allocで取得したハンドル
//s:初期化種
void gsl_rng_set (int r, datetime s);
//乱数発生器のインスタンス r に割り当てられているメモリを解放する。
void gsl_rng_free (int r);
//以下 r:gsl_rng_allocで取得したハンドル
//乱数
//0<=x<1の乱数を返す。
double gsl_rng_uniform (int r);
//0<x<1の乱数を返す。
double gsl_rng_uniform_pos (int r);
//分布に従う乱数と確率密度関数
//正規分布乱数
double gsl_ran_gaussian (int r, double sigma);
//正規分布の確率密度関数
double gsl_ran_gaussian_pdf (double x, double sigma);
//平均値mu の指数分布にしたがう乱数を返す。
double gsl_ran_exponential (int r, double mu);
//x における平均値mu の指数分布の確率密度関数
double gsl_ran_exponential_pdf (double x, double mu);
//幅a のラプラス分布にしたがう乱数を返す。
double gsl_ran_laplace (int r, double a);
//x における幅a のラプラス分布の確率密度関数
double gsl_ran_laplace_pdf (double x, double a);
//底がa、指数がb のべき指数分布にしたがう乱数を返す。
double gsl_ran_exppow (int r, double a, double b);
//x における底がa、指数がb のべき指数分布の確率密度関数
double gsl_ran_exppow_pdf (double x, double a, double b);
//係数a のコーシー分布にしたがう乱数を返す。
double gsl_ran_cauchy (int r, double a);
//x における係数a のコーシー分布の確率密度関数
double gsl_ran_cauchy_pdf (double x, double a);
//ガンマ分布にしたがう乱数を返す。
double gsl_ran_gamma (int r, double a, double b);
//引数がa とb のときの、x におけるガンマ分布の確率密度関数
double gsl_ran_gamma_pdf (double x, double a, double b);
//a からb の間に一様に分布する乱数を返す。
double gsl_ran_flat (int r, double a, double b);
//a からb の間の一様分布の確率密度関数
double gsl_ran_flat_pdf (double x, double a, double b);
//対数正規分布にしたがう乱数を返す。
double gsl_ran_lognormal (int r, double zeta, double sigma);
//パラメータ値がzeta とsigma で与えられたときの、対数正規分布の確率密度関数
double gsl_ran_lognormal_pdf (double x, double zeta, double sigma);
//自由度n のカイ二乗分布にしたがう乱数を返す。
double gsl_ran_chisq (int r, double nu);
//自由度n のカイ二乗分布の確率密度関数
double gsl_ran_chisq_pdf (double x, double nu);
//自由度nu1、nu2 のF 分布にしたがう乱数を返す。
double gsl_ran_fdist (int r, double nu);
//自由度nu1、nu2 のF 分布の確率密度関数
double gsl_ran_fdist_pdf (double x, double nu);
//t 分布にしたがう乱数を返す。
double gsl_ran_tdist (int r, double nu);
//自由度nu のt 分布の確率密度関数
double gsl_ran_tdist_pdf (double x, double nu );
//ベータ分布にしたがう乱数を返す。
double gsl_ran_beta (int r, double a, double b );
//パラメータ値がa とb で与えられたとき、ベータ分布の確率密度関数
double gsl_ran_beta_pdf (double x, double a, double b);
//ロジスティック分布にしたがう乱数を返す。
double gsl_ran_logistic (int r, double a);
//係数a が与えられたとき＜鴻Wスティック分布の確率密度関数
double gsl_ran_logistic_pdf (double x, double a);
#import
使い方
先回のコードに移植してみました。※変更ヶ所は、赤字部分です。gsl.dllとgslcblas.dllをterminal.exeと同じ位置に置いています。
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//| SMCFilter_gsl.mq4 |
//| Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp. |
//| http://www.metaquotes.net |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp."
#property link "http://www.metaquotes.net"
#property indicator_separate_window
//#property indicator_chart_window
#include <gsl_rand.mqh>
#property indicator_buffers 2
#property indicator_color1 Yellow
#property indicator_width1 1
#property indicator_color2 Red
#property indicator_width2 1
extern int Particles_vol = 1000;//粒子の数
extern int Range = 100;//試行範囲
extern int sigmaperiod = 100;//偏差取得期間
extern double Set = 3000.0;//初期化範囲（pips)
double Linebuf[];
double Particles[][2];
double ans[];
int r;
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator initialization function |
//+------------------------------------------------------------------+
int init()
{
//---- indicators
SetIndexStyle(0, DRAW_LINE);
SetIndexBuffer(0,Linebuf);
SetIndexEmptyValue( 0,0);
SetIndexStyle(1, DRAW_LINE);
SetIndexBuffer(1,ans);
SetIndexEmptyValue( 1,0);
ArrayResize(Particles,Particles_vol);
//乱数の初期化
int T=gsl_rng_env_setup();
r = gsl_rng_alloc(T);
gsl_rng_set (r,TimeLocal());
//----
return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator deinitialization function |
//+------------------------------------------------------------------+
int deinit()
{
//----
gsl_rng_free (r);
//----
return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|粒子の初期化 |
//+------------------------------------------------------------------+
void setparticles(double & pobj[][],int range,double set){
for(int i=0;i<Particles_vol;i++){
Particles[i][0] = data(range)+(((set*2)/Particles_vol)*i-set)*Point;
Particles[i][1] = 0;
}
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|乱数の成形 0<=random<1 |
//+------------------------------------------------------------------+
double random(){
return(gsl_rng_uniform (r));
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|正規分布を計算 mu:平均 sigma:偏差 |
//+------------------------------------------------------------------+
double normal(double x,double sigma){
return(gsl_ran_gaussian_pdf(x,sigma));
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|正規分布となる乱数の成形 mu:平均 sigma:偏差 |
//+------------------------------------------------------------------+
double normalrand(double sigma){
return(gsl_ran_gaussian (r,sigma));
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|リサンプリング q:粒子数 |
//+------------------------------------------------------------------+
void resample(int q,double &pobj[][] ){
double wt[];
double rd;
int i,j;
//粒子のコピー
double copyp[][2];
ArrayResize(copyp,q);
ArrayCopy(copyp,pobj,0,0,q*2);
//累計重み
ArrayResize(wt,q);
wt[0] = pobj[0][2];
for(i=1;i<q;i++) wt[i]=wt[i-1]+pobj[i][2];
//リサンプリング(ルーレット法）
for(i=0;i<q;i++){
rd = random()/Particles_vol;
for(j=0;j<q;j++){
if(rd > wt[j]){
continue;
}else{
pobj[i][0] = copyp[j][0];
pobj[i][1] = 0;
break;
}
}
}
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|尤度計算および重み付け |
//+------------------------------------------------------------------+
void wlikelihood(double price,int p,double sigma,double &pobj[][]){
double alfa[];
double wsum;
double g = 1; //Gの偏微分の値
int i;
ArrayResize(alfa,p);
for(i=0;i<p;i++){
alfa[i] = normal((price-pobj[i][0]),sigma)*g;//(尤度）
wsum += alfa[i];
}
if(wsum<1)wsum=1;
//正規化
for(i=0;i<p;i++)pobj[i][1] = alfa[i]/wsum;
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|対象データ |
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double data(int index){
return(Close[index]);
}
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//|偏差の取得 |
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double setsigma(int range,int index){
int i;
double sum,av;
for(i=0;i<range;i++)av += data(index+i);
av /= range;
for(i=0;i<range;i++)sum += MathPow((data(index+i)-av),2);
return(MathSqrt(sum/range));
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator iteration function |
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int start(){
double v;//乱数
double sum,sigma,limit;
int i,j;
static datetime now = 0;
int counted_bars=IndicatorCounted();
if(counted_bars<1)i=Range; else i=0;
if(now==0)setparticles(Particles,Range,Set);
while(i>=0){
//各bar一回のみ実行
if(now!=Time[i]){
now=Time[i];
sigma=setsigma(sigmaperiod,i);
for(j=0;j<Particles_vol;j++){
Particles[j][0] = Particles[j][0] + normalrand(sigma);
}
//尤度推定
wlikelihood(data(i+1),Particles_vol,sigma,Particles);
//リサンプリング
resample(Particles_vol,Particles);
//加重付平均
sum=0.0;
for(j=0;j<Particles_vol;j++)sum += (Particles[j][0])*Particles[j][1];
Linebuf[i] = sum;
}
ans[i] = data(i);//答え
i--;
}
return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
