Article-22745-Categorical-Hidden-Markov-Model-MQL5/Scripts/Filter.mq5

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                       Filter.mq5 |
//|                                                           Eugene |
//|                                             https://www.mql5.com |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Eugene"
#property link      "https://www.mql5.com"
#property version   "1.00"
#include <CategoricalHMM\CategoricalHMM.mqh>
//+------------------------------------------------------------------+
//| Script program start function                                    |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
  {
//--- 1. параметры модели / Model parameters ---
   matrix tr = {{0.95, 0.05},
        {0.10, 0.90}
     };
   matrix e = {{0.16, 0.16, 0.16, 0.16, 0.16, 0.20},
        {0.10, 0.10, 0.10, 0.10, 0.10, 0.50}
     };
   vector y = {1, 6, 6, 6, 2}; // Последовательность наблюдений / Sequence of observations

   CCategoricalHMM hmm(2, 6);
   hmm.m_TR = tr;
   hmm.m_E = e;

//--- Стартовое состояние  / Initial state ---
   vector currentFilterState = {1.0, 0.0};
   vector cfs = currentFilterState;
   Print("=== ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЙ ОНЛАЙН ПРОГНОЗ ===");

   for(int i = 0; i < (int)y.Size(); i++)
     {
      int obs = (int)y[i];

      // --- ШАГ 1: ПРОГНОЗ (до того, как узнали текущее наблюдение) ---
      vector statePrediction = currentFilterState @ hmm.m_TR;
      PrintFormat("Время t=%d:", i+1);
      PrintFormat("  Прогноз состояния : [1]%.4f, [2]%.4f", statePrediction[0], statePrediction[1]);

      vector obsPrediction = statePrediction @ hmm.m_E; // Умножаем прогноз состояний на матрицу эмиссий

      ulong maxObsIdx = obsPrediction.ArgMax(); // Находим самое вероятное наблюдение
      PrintFormat("  Самое вероятное след. наблюдение: %d (с вероятностью %.4f)", maxObsIdx + 1, obsPrediction[maxObsIdx]);

      // --- ШАГ 2: ОБНОВЛЕНИЕ (ФИЛЬТРАЦИЯ) ---
      // --- пришло наблюдение obs, обновляем текущее состояние ---
      currentFilterState = hmm.Filter(currentFilterState, obs);

      PrintFormat("  РЕАЛЬНОСТЬ: Пришло наблюдение %d. Текущее состояние уточнено (Фильтрация): [1]%.4f, [2]%.4f",
                  obs, currentFilterState[0], currentFilterState[1]);
      Print("---------------------------------------");
     }

// --- ВАРИАНТ 1: ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЙ (ONLINE) ---
   Print("=== 1. ONLINE FILTER (STEP-BY-STEP) ===");
   currentFilterState = cfs;
   for(int i = 0; i < (int)y.Size(); i++)
     {
      currentFilterState = hmm.Filter(currentFilterState, (int)y[i]);
      PrintFormat("Время t = %d (after y = %d): [1]%.4f, [2]%.4f", i+1, (int)y[i], currentFilterState[0], currentFilterState[1]);
     }

// --- ВАРИАНТ 2: ПАКЕТНЫЙ (Inference) ---
   Print("\n=== 2. BATCH Inference (Filtering Distribution) ===");
   matrix pStates, fs, bs;
   vector s_vec;
   double logP;

   if(hmm.Inference(y, tr, e, pStates, logP, fs, bs, s_vec))
     {
      PrintMatrixFormatted(fs,4);
     }
  }

//-------------Результаты выполнения скрипта ----------------------

// === ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЙ ОНЛАЙН ПРОГНОЗ ===
// Время t=1:
//   Прогноз состояния : [1]0.9500, [2]0.0500
//   Самое вероятное след. наблюдение: 6 (с вероятностью 0.2150)
//   РЕАЛЬНОСТЬ: Пришло наблюдение 1. Текущее состояние уточнено (Фильтрация): [1]0.9682, [2]0.0318
// ---------------------------------------
// Время t=2:
//   Прогноз состояния : [1]0.9229, [2]0.0771
//   Самое вероятное след. наблюдение: 6 (с вероятностью 0.2231)
//   РЕАЛЬНОСТЬ: Пришло наблюдение 6. Текущее состояние уточнено (Фильтрация): [1]0.8273, [2]0.1727
// ---------------------------------------
// Время t=3:
//   Прогноз состояния : [1]0.8032, [2]0.1968
//   Самое вероятное след. наблюдение: 6 (с вероятностью 0.2590)
//   РЕАЛЬНОСТЬ: Пришло наблюдение 6. Текущее состояние уточнено (Фильтрация): [1]0.6201, [2]0.3799
// ---------------------------------------
// Время t=4:
//   Прогноз состояния : [1]0.6271, [2]0.3729
//   Самое вероятное след. наблюдение: 6 (с вероятностью 0.3119)
//   РЕАЛЬНОСТЬ: Пришло наблюдение 6. Текущее состояние уточнено (Фильтрация): [1]0.4022, [2]0.5978
// ---------------------------------------
// Время t=5:
//   Прогноз состояния : [1]0.4418, [2]0.5582
//   Самое вероятное след. наблюдение: 6 (с вероятностью 0.3674)
//   РЕАЛЬНОСТЬ: Пришло наблюдение 2. Текущее состояние уточнено (Фильтрация): [1]0.5588, [2]0.4412
// ---------------------------------------
// === 1. ONLINE FILTER (STEP-BY-STEP) ===
// Шаг t = 1 (after y = 1): [1]0.9682, [2]0.0318
// Шаг t = 2 (after y = 6): [1]0.8273, [2]0.1727
// Шаг t = 3 (after y = 6): [1]0.6201, [2]0.3799
// Шаг t = 4 (after y = 6): [1]0.4022, [2]0.5978
// Шаг t = 5 (after y = 2): [1]0.5588, [2]0.4412
//
// === 2. BATCH Inference (Filtering Distribution) ===
//   1.0000 0.9682 0.8273 0.6201 0.4022 0.5588
//   0.0000 0.0318 0.1727 0.3799 0.5978 0.4412