Diskussion zum Artikel "Einführung in die Theorie der Fuzzylogik" - Seite 2
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Was ist mit den Regeln? Zeigen Sie mir den Artikel.
Viel Glück!
PS. Übrigens, ich wollte Sie schon lange fragen. Würden Sie Ihr in Java geschriebenes Produkt in die Sprache R übertragen wollen?
Die Frage ist nicht an der richtigen Stelle. CRAN ist für die Portierung nach R zuständig, und ich habe mit dieser Organisation nichts zu tun. Außerdem kenne ich R nicht und werde auch keine Zeit damit verbringen, es zu lernen, weil ich nicht an der Visualisierung von Spielen in Zahlen interessiert bin.
Im Moment stellt sich die Frage, ob es sich lohnt, Zeit auf die Beherrschung der Fuzzy-Logik zu verwenden, oder ob wir es mit einer anderen Ente zu tun haben. Liest man prahlerische Artikel über Fuzzy-Logik, so stellt sich heraus, dass fast jeder Finanzier, der etwas auf sich hält, sie einsetzt. Betrachtet man die Werkzeuge, die von Finanzfachleuten für die Entscheidungsfindung verwendet werden, so stellt man fest, dass Excel mit seinen verschiedenen Paketen am weitesten verbreitet ist, wobei die Fuzzy-Logik-Pakete eindeutig nicht berücksichtigt werden.
Denn es ist eine Sache, ein Regelwerk für einen stationären Bereich zu formulieren, in dem alles unveränderlich und damit formalisierbar und auch mit Toleranzen und Landungen plus/minus einem Kilometer machbar ist. Es ist eine andere Sache, Zeit auf die Formulierung von Regeln im nicht-stationären Bereich zu verwenden, wo sich alles mit jedem neuen Ticken ändert und schließlich alles von Grund auf neu geschrieben werden muss. Die Regeln müssen manuell geschrieben und überprüft werden. Sie haben sie geschrieben und getestet, und dann ändert irgendeine Tante von irgendeiner Zentralbank den Zinssatz, und all Ihre Arbeit ist umsonst.
Falsche Frage. CRAN ist für die Portierung von R zuständig, und ich habe nichts mit dieser Organisation zu tun. Außerdem kenne ich R nicht und werde auch keine Zeit darauf verwenden, es zu lernen, da ich nicht an der Visualisierung von Spielen in der Numerik interessiert bin.
Im Moment stellt sich die Frage, ob es sich lohnt, Zeit auf die Beherrschung der Fuzzy-Logik zu verwenden, oder ob wir es mit einer anderen Ente zu tun haben.
Das moderne Niveau der angewandten Mathematik ist so, dass es eine riesige Menge an mathematischen Methoden in Form von fertigem Code gibt, dokumentiert, mit Beispielen..., Literatur.....
Und was nun?
Das ist nicht das Problem!
Das Problem ist, nicht in ein Zahlenspiel zu verfallen, nicht wie der Affe zu sein, der eine Brille anprobiert hat.
Die Grundregel der Statistik lautet: Müll rein, Müll raus.
Wie in einem Fleischwolf: Was man hineinsteckt, kommt auch wieder heraus, nur in anderer Form.
Angewandt auf den Artikel.
Die Hauptfrage ist doch: Für welche Bereiche im Handel ist diese Fuzzy-Logik anwendbar?
Das ARMA-Modell wurde vor 40 Jahren erfunden. Dabei wurde eine Reihe von Nuancen mit stationären und nicht-stationären Reihen klar spezifiziert. Es stellte sich heraus, dass auf den Finanzmärkten ein Schritt gemacht wurde, allerdings ein sehr kleiner mit großen Gefahren auf der Seite. Und was hat uns der Autor über die Anwendbarkeit der Fuzzy-Logik gesagt? Vielleicht habe ich etwas nicht mitbekommen?
Die Caret-Shell von R enthält über 150 Pakete aus dem Bereich des maschinellen Lernens. Und was nun? Wir wissen viel über die Anwendbarkeit der einzelnen Pakete dieser Shell auf den Finanzmärkten, aber um etwas zu verdienen, muss man viel mit Eingabedaten arbeiten. Mindestens 70 % der Zeit wird mit Eingabedaten verbracht, 10 % mit der Anwendung des fertigen, getesteten Algorithmus. Der Rest entfällt auf die Handelstechniken, einschließlich des Risikomanagements. Übrigens gibt es unter den Caret-Shell-Paketen keine Fuzzy-Logik.
Daher sollten die Hauptanstrengungen im Bereich der Fuzzy-Logik (wie auch bei allen anderen mathematischen Werkzeugen) auf die Formulierung der Bedingungen für die ANWENDBARKEIT dieses Werkzeugs auf den Finanzmärkten und insbesondere auf dem Forex-Markt gerichtet sein. Und in aller Ruhe, wenn Sie wollen und Zeit haben, die interne Struktur von matmetod zu verstehen.
PS.
Nur als Referenz von R
Daher sollten die Hauptanstrengungen im Bereich der Fuzzy-Logik (wie auch bei allen anderen mathematischen Werkzeugen) auf die Formulierung der Bedingungen für die ANWENDBARKEIT dieses Werkzeugs auf den Finanzmärkten und insbesondere auf dem Forex-Markt gerichtet sein. Und in aller Ruhe, wenn Sie wollen und Zeit haben, die innere Struktur des Matmetods zu verstehen.
Allerdings sind Sie verbreiten Ihre Lippen.
Beschäftigen Sie sich zunächst mit der inneren Struktur. Und dann in aller Ruhe, wenn Sie Zeit haben, können Sie über seine Anwendbarkeit auf den Handel nachdenken.
Scherz, Scherz. Aber so ist es in jedem Geschäft. D.h. man wird viel Zeit damit verbringen, Beulen zu machen, auf Harken zu treten. Und erst wenn man weiß, wo die schmerzhafteste Harke liegt, wird sich etwas tun.
Wenn wir die Fuzzy-Logik als eine Art automatischer Regler wie PIDs betrachten, der im Vergleich zu seinem Konkurrenten nur die Nervosität glättet, wer weiß, wie sie dann im Handel eingesetzt werden kann? Es ist nicht genug Geld, um den Markt zu regulieren. Im eigenen Depot wird nur der Saldo kontrolliert, und die Aktie tanzt, wo sie will. Aber ich brauche kein Gleichgewicht - das ist etwas für Schuljungen. Vielleicht die Risiken regulieren? Aber hier regelt der Prozentsatz des Depots viel und ruckelfrei, ganz zu schweigen davon, dass man sich keine Regeln ausdenken muss, weil er nur durch eine Konstante festgelegt wird.
Ich weiß nicht, wo diese eine Konstante eingeschraubt sein könnte?
Wie aus dem Titel klar hervorgeht, handelt es sich um eine Einführung in die Fuzzy-Logik, aber das ist nur eine sehr grobe Einführung, man sollte nicht erwarten, dass man sie vollständig versteht, wenn man nicht bereits weiß, was Fuzzy-Logik ist.
Der zweite Teil ist kommentierter Code, mit wie üblich Beispielen, die nichts mit dem Handel zu tun haben.
Hallo, ich dropt Skript auf Diagramm, und geben Sie mir diesen Fehler:
Hallo
als ich Metatrader auf Build 2342 aktualisiert habe
alle Beispiele mit Fuzzy-Logik-Bibliothek
Rückgabefehler "incorrect casting of pointers" in MQL5\Include\Math\Fuzzy\RuleParser.mqh Zeile 712
Bitte helfen Sie, den Fehler zu beheben
vielen Dank
Forum zum Thema Handel, automatisierte Handelssysteme und Testen von Handelsstrategien
Neue MetaTrader 5 Plattform Build 2340: Verwaltung von Kontoeinstellungen im Tester und erweiterte Integration mit Python
Sergey Golubev, 2020.03.02 12:00
Hallo @Milad Nadi:Wenn es mit diesen Codes zusammenhängt(Fuzzy - Bibliothek für die Entwicklung von Fuzzy-Modellen), dann sollten Sie den Autor/Kodierer bitten, diese Bibliothek zu aktualisieren (MetaQuotes hat nichts damit zu tun, sorry. Die Website des Autors/Kodierers ist am Anfang dieser Beschreibung angegeben: Fuzzy - Bibliothek für die Entwicklung von Fuzzy-Modellen
Hallo
als ich Metatrader auf Build 2342 aktualisiert habe
alle Beispiele mit Fuzzy-Logik-Bibliothek
Rückgabefehler "incorrect casting of pointers" in MQL5\Include\Math\Fuzzy\RuleParser.mqh Zeile 712
Bitte helfen Sie, den Fehler zu beheben
vielen Dank
Lesen Sie meinen vorherigen Beitrag.
Hallo
danke für deine Antwort
der eigentliche Autor ist Dmitry Kalyuzhny, aber er hat diese Bibliothek in .Net kodiert.
Aber vielleicht hat jemand anderes den Code in mql geändert
ich sehe der Autor dieses Artikels ist Дмитрий Калюжный
aber ich konnte Дмитрий Калюжный Profil auf mql5 nicht finden.
Würden Sie mir bitte helfen, Kontakt aufzunehmen oder diesen Fehler zu beheben
vielen Dank