In R lassen sich diese und andere komplexere Modelle in wenigen Zeilen erstellen. Der Zeitaufwand steht in keinem Verhältnis dazu. Außerdem müssen Sie für jedes neue Modell Ihren ursprünglichen Code schreiben.
Nicht vielversprechend. Für diejenigen, die sich gut mit MATLAB auskennen, könnte MATLAB jedoch eine Option sein.
Aber die geleistete Arbeit ist beeindruckend.
Viel Erfolg!
Soll ich hier nachbessern? Nein?

Viel Glück!
Soll ich hier nachbessern? Nein?
Dann viel Glück.
Sie meinen, da ist ein Fehler? Wo genau und was soll ich ändern? Ich sehe ihn nicht.
Sie meinen, es liegt ein Fehler vor? Wo genau und was soll ich ändern? Das sehe ich nicht.

Mit diesem Ausdruck stimmt etwas nicht. Sehen Sie sich das an. Der Ausdruck sagt immer FALSCH.
An diesem Ausdruck ist etwas falsch. Sehen Sie sich das an. Der Ausdruck sagt immer FALSE.
Es scheint eine übermäßige "Überversicherung" für den verwendeten Zeitschritt zu sein. Es stellt sich heraus, dass die Verarbeitung schneller erfolgte als die neue Zählung. Dies deutet möglicherweise auch auf eine gute Rechnerleistung hin. Da die Bedingung falsch ist, hat sie keine Auswirkungen auf den Algorithmus. Schlimmer wäre es, wenn sie zu oft wahr wäre). Ich werde an der Entwicklung des Indikators arbeiten und die Bedingung "verschieben", damit sie nicht so bedeutungslos ist. Ich danke Ihnen für Ihren Kommentar.
Es sieht so aus, als ob es eine übermäßige "Überversicherung" für den verwendeten Zeitschritt gibt. Es stellt sich heraus, dass die Verarbeitung schneller erfolgt ist als der neue Countdown. Dies kann möglicherweise auch auf eine gute Rechnerleistung hindeuten. Da die Bedingung falsch ist, hat sie keine Auswirkungen auf den Algorithmus. Es wäre schlimmer, wenn sie zu oft zuträfe). Ich werde an der Entwicklung des Indikators arbeiten und die Bedingung "verschieben", damit sie nicht so bedeutungslos ist. Ich danke Ihnen für Ihren Kommentar.
Viel Erfolg!
Es sieht so aus, als ob es eine übermäßige "Überversicherung" für den verwendeten Zeitschritt gibt. Es stellt sich heraus, dass die Verarbeitung schneller erfolgt ist als der neue Countdown. Dies kann möglicherweise auch auf eine gute Rechnerleistung hindeuten. Da die Bedingung falsch ist, hat sie keine Auswirkungen auf den Algorithmus. Es wäre schlimmer, wenn sie zu oft zuträfe). Ich werde an der Entwicklung des Indikators arbeiten und die Bedingung "verschieben", damit sie nicht so bedeutungslos ist. Vielen Dank für den Hinweis.
Es handelt sich um eine Compiler-Warnung, die nichts mit der Verarbeitungsgeschwindigkeit zu tun hat. Die Bedingung verwendet vorzeichenlose Variablen vom Typ uint, die niemals < 0 sein können. Ersetzen Sie sie durch int, damit Sie eine negative Differenz erhalten können.
Dies ist eine Compiler-Warnung, die nichts mit der Verarbeitungsgeschwindigkeit zu tun hat. Die Bedingung verwendet vorzeichenlose Variablen vom Typ uint, die niemals < 0 sein können. Ersetzen Sie sie durch int, damit Sie eine negative Differenz erhalten können.
Vielen Dank für den Hinweis.
haben Sie jemals die Dateien auf einer sauberen Installation von Windows 10 getestet?Egal, was ich tue, er lädt nicht die Runtime-Dlls aus dem MCR-Paket. Ive download der MCRRuntimehttp://ssd.mathworks.com/supportfiles/downloads/R2018b/deployment_files/R2018b/installers/win64/MCR_R2018b_win64_installer.exe
Danke für Hilfe.
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Neuer Artikel Die rechnerische Fähigkeiten von MATLAB 2018 im MetaTrader 5 nutzen :
Nach dem Upgrade des MATLAB-Pakets im Jahr 2015 ist es notwendig, auf eine moderne Art der Erstellung von DLL-Bibliotheken umzustellen. Der Artikel veranschaulicht anhand eines exemplarischen prädiktiven Indikators die Besonderheiten der Verknüpfung von MetaTrader 5 und MATLAB mit modernen 64-Bit-Versionen der Plattformen, die heute genutzt werden. Mit der gesamten Verbindungssequenz von MATLAB können MQL5-Entwickler Anwendungen mit erweiterten Rechenfunktionen viel schneller erstellen und so "Fallstricke" vermeiden.
Die Performance des Indikators wurde anhand der EURUSD H1-Handelsdaten getestet, die von der MetaTrader-Plattform bereitgestellt werden. Es wurde ein nicht zu großes Datensegment ausgewählt, das 450 Einheiten entspricht. Langjährige "saisonale" Verzögerungen in Höhe von 28, 30 und 32 Einheiten wurden getestet. Die Verzögerung mit einem Zeitraum von 32 Einheiten war die beste von ihnen auf dem betrachteten Zeitraum der Geschichte.
Es wurde eine Reihe von Berechnungen für verschiedene historische Fragmente durchgeführt. Im Modell wurden die Länge der Datensegmente von 450 Einheiten, die saisonale Verzögerung von 32 Einheiten und die Vorhersagelänge von 30 Einheiten einmal festgelegt und blieben unverändert. Um die Qualität der Prognose zu beurteilen, wurden die Ergebnisse für verschiedene Fragmente mit den tatsächlichen Daten verglichen.
Nachfolgend finden Sie die Abbildungen, die das Ergebnis der Anzeigeoperation zeigen. In allen Abbildungen zeigt die Farbe Braun die Fertigstellung eines Fragments an, das zur Auswahl des Modells SARIMA(2,1,2) verwendet wird, und das auf seiner Grundlage erzielte Ergebnis wird in blau dargestellt.
Autor: Roman Korotchenko