Diskussion zum Artikel "Statistische Verteilungen in MQL5 - Nur das Beste aus R" - Seite 3
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Es ist offensichtlich, dass auf dem Wort "analog" herumgehackt wird.
In dem Artikel ist es analog, und zwar ein vollständiges Analogon. In R geht fast alles über Vektoren. Das sind Fragen der prägnanten Syntax, für die gerade R so geliebt wird, und zwar zu Recht.
Und das hat nichts mit dem Artikel zu tun. Es ist Nörgelei in ihrer reinsten Form.
Nochmals, treten Sie zur Seite. Ich hacke nicht auf Ihnen herum, und Sie haben KEINE Ahnung, worüber ich schreibe.
Ich habe eine Frage an den Autor oder an Renat, mit dem wir in dem von ihm verlinkten Thread über die Verwendung von R diskutiert haben.
Es wird behauptet, dass dies ein Analogon der R-Funktion ist, die im Text angegeben ist.
Was ist das Ergebnis des Aufrufs der angegebenen Funktion in MQL? Ein Skalar? Ein Vektor?
In diesem Fall arbeitet die Funktion mit einem Wert und gibt das Ergebnis der Verarbeitung dieses Wertes zurück. Um ein Array zu verarbeiten, müssen Sie dessen Elemente in einer Schleife durchlaufen.
Morgen werden wir alles überprüfen und ein Beispiel in MQL5 zeigen. Leider habe ich R nicht zur Hand, um es zu überprüfen.
Natürlich sollte die Array-Verarbeitung zu allen ähnlichen Funktionen hinzugefügt werden, was wir auch tun werden.
Vielen Dank für die Überprüfung und den Hinweis auf das Fehlen von Vektoroperationen.
In diesem Fall arbeitet die Funktion mit einem Wert und gibt das Ergebnis der Verarbeitung dieses Wertes zurück. Um ein Array zu verarbeiten, müssen Sie dessen Elemente in einer Schleife durchlaufen.
Morgen werden wir alles überprüfen und ein Beispiel in MQL5 zeigen. Leider habe ich R nicht zur Hand, um es zu überprüfen.
Natürlich sollte die Array-Verarbeitung zu allen ähnlichen Funktionen hinzugefügt werden, was wir auch tun werden.
Vielen Dank für die Überprüfung und den Hinweis auf das Fehlen von Vektoroperationen.
Lieber Renat!
Vektor ist eine Lappalie, und mit Lappalien würde ich hier nicht posten.
Die Sache ist viel komplizierter und R hat ganz erhebliche Unterschiede zu µl.
Oberflächlich betrachtet sind das, was du genannt hast: Vektoren. In R gibt es kein Konzept eines Skalars, sondern Vektor- und Matrixoperationen. Aber das ist nur oberflächlich. Und es ist nicht das Wichtigste.
Die Sache ist viel ernster. Nämlich in dem Konzept des "Objekts", das in R zur Verfügung steht. Dieser Begriff wird auf die Spitze getrieben: Alles kann ein Objekt sein: Daten, Skripte, Funktionen, die sich im Arbeitsbereich befinden, sowie die Konfiguration des Computers, auf dem es ausgeführt wird.
Ich verstehe sehr gut, dass man, wenn man mit Statistik anfängt, nicht auf die vorgegebenen Funktionen verzichten kann - sie werden nicht beachtet, sie müssen einfach sein.
Aber wenn Sie das Caret-Paket nehmen, das hundertfünfzig Modelle für den Handel enthält, und sehen, WAS die dort aufgelisteten Funktionen bringen.....
Es geht also nicht um Vektoren. Der Punkt ist die prinzipielle Möglichkeit, das, was in R verfügbar ist, mit Hilfe von MKL zu wiederholen. Werfen Sie einen Blick auf die Struktur der Objekte in diesem Paket. Ich denke, dass Sie danach den Sinn meines Vorschlags verstehen werden, den Benutzerteil des Terminals in R und unter R neu zu schreiben. Es scheint mir, dass es nicht zu kostspielig sein wird, da R sehr freundlich mit C ist.
Sobald Sie ein Paket mit dem Namen MT-R in CRAN einstellen, das an die Antwortteile von Brokern angedockt ist, werden Sie aufhören, "der erste Mann im Dorf zu sein und der zweite Mann in Rom" werden.
Lieber Renat!
Vektor ist eine Kleinigkeit, und mit Kleinigkeiten würde ich hier nicht posten.
Die Sache ist viel komplizierter und das R hat ganz wesentliche Unterschiede zu µl.
Oberflächlich betrachtet sind das, was du genannt hast: Vektoren. In R gibt es kein Konzept eines Skalars, sondern Vektor- und Matrixoperationen. Aber das ist nur oberflächlich. Und das ist nicht das Wichtigste.
Glauben Sie, ich wüsste das nicht?
Wir haben eine ganz andere Klasse von Sprache (klassisch, streng typisiert) und wir werden darin keine multifunktionalen dynamischen Objekte erstellen. Aber die entsprechende Funktionalität von Skalar- und Vektoroperationen in der Standardbibliothek wird sicherlich vorhanden sein.
Die Menge der mathematischen Funktionen sollte für das Schreiben von Zielanwendungen ausreichen. Nicht für die Forschung (das wird in R und ähnlichen Systemen gemacht), sondern für das Schreiben von Ziel-Arbeitsprogrammen.
Niemand wird eine Kopie der dynamischen Sprache R erstellen.
Ich möchte einen Vorbehalt anbringen - ich kritisiere nicht die Idee an sich. je mehr Möglichkeiten, desto wahrscheinlicher die Gemeinschaft, die sie nutzt.
Ich bin weit entfernt vom maschinellen Lernen, von neuronalen Netzen. Ich bin z.B. mehr mit dem Paarhandel vertraut. Also, für diesen Zweck können wir lineare Regression (verfügbar in aglib), Hauptkomponentenmethode (verfügbar), orthogonale Regression (nicht gefunden), Kalman-Filter (nicht gefunden) verwenden. Dann, nachdem ein Modell erstellt wurde, sollte es irgendwie geschätzt werden - adf-Test, Engle-Greiners, Johansen. Es gibt nichts dergleichen. Eines der populärsten Bücher über diese Methode ist von Ernest Chan (das Buch enthält alle Beispiele in Matlab), aber es gibt bereits eine Portierung aller Beispiele in R.
Nehmen wir an, es gibt Optionen (hoffen wir, dass sie eines Tages öffentlich verfügbar sein werden). es gibt Methoden für den Handel mit Optionen. dafür gibt es bereits fertige Lösungen in R, zumindest für einen Teil eines solchen Problems. https://www.youtube.com/watch?v=8jJNZAMXWic vielleicht werden einige Händler an einer solchen Aufgabe interessiert sein.
Der Punkt ist, dass es eine riesige Anzahl von spezifischen Aufgaben gibt, die nicht abgedeckt werden können, d.h. der Benutzer muss entweder selbst fertige Lösungen in die µl-Umgebung portieren oder warten, bis die Entwickler dies tun, was sehr unbequem und unproduktiv ist. Das ist so, als würde man vorschlagen, neue Bibliotheken in die Java-Umgebung zu portieren. Sie werden antworten - warum? wir haben eine fertige Lösung in unserer Umgebung! und das ist richtig. das gleiche gilt für die Benutzer - wer wird bereit sein, seine bereits funktionierenden Lösungen in eine andere Umgebung zu portieren?
Das ist ein bisschen weit hergeholt, und vielleicht habe ich nicht alles geschrieben, was ich schreiben wollte, aber so ist es nun mal.
Ich möchte einen Vorbehalt machen - ich kritisiere nicht die Idee an sich. Je mehr Möglichkeiten, desto wahrscheinlicher ist die Gemeinschaft, die sie nutzt.
Ich bin weit entfernt von maschinellem Lernen, von neuronalen Netzen. ich bin zum Beispiel mehr mit dem Paarhandel vertraut. daher ist es möglich, lineare Regression (verfügbar in aglib), Hauptkomponentenmethode (verfügbar), orthogonale Regression (nicht gefunden), Kalman-Filter (nicht gefunden) zu verwenden. dann, nachdem ein Modell erstellt wurde, sollte es irgendwie ausgewertet werden - adf-Test, Engle-Greiners, Johansen.
Was soll der Scheiß?! Die Ziele der mat. bible sind klar.
Forum über Handel, automatisierte Handelssysteme und das Testen von Handelsstrategien
Diskussion des Artikels "Statistische Verteilungen in MQL5 - Taking the Best of R".
Renat Fatkhullin, 2016.10.09 16:26
Die Menge der mathematischen Funktionen sollte für das Schreiben von Zielanwendungen ausreichen. Nicht für die Forschung (das wird in R und ähnlichen Systemen gemacht), sondern genau für das Schreiben von Zielarbeitsprogrammen.
Was soll der Scheiß?! Der Zweck der Mathe-Bibel ist klar.
Sie beginnen mit der Beantwortung einfacher Fragen - verwenden SIE persönlich etwas? Werden Sie es in Zukunft benutzen? Oder wollen Sie nur IHRE 5 Kopeken einwerfen?)))
Warum ich das frage? Weil dies laut Renat erst der Anfang ist und die Entwickler sich nicht auf diese Bibliotheken beschränken werden.
Sie beginnen mit der Beantwortung einfacher Fragen - verwenden SIE persönlich etwas? Werden Sie es in Zukunft nutzen? Oder wollen Sie nur IHRE 5 Kopeken einwerfen?))))
Forum über Handel, automatisierte Handelssysteme und das Testen von Handelsstrategien.
Verwenden Sie CExpert bei der Erstellung von Robotern?
fxsaber, 2016.10.01 16:15
Das kann ich mir vorstellen. Es gibt einen exzellenten Experten, der einen Hund in Mustererkennung, Big Data, Machine Learning und dem Rest gefressen hat.
Aber mit dem Finanzmarkt ist er noch nie in Berührung gekommen. Das ist einfach so. Superexperte in mathematischen Sprachen, Ausbildung über alles Lob.
Und plötzlich erfährt er von den Finanzmärkten. "Das war's, ich werde sie alle schlagen, mit meinem Gepäck und meiner Erfahrung. Mit meinen mathematischen Modellen und meinen Kenntnissen der mathematischen Sprachen."
И ... puff! Was hat dieser ganze Quatsch, bei allem Respekt, mit der Schaffung von robusten TCs zu tun?!
Manche Leute meinen, sie hätten keine robusten TCs geschaffen, weil sie nicht genug Wissen hatten. Ich werde R studieren, und dann werde ich definitiv einen erstellen! Gut studiert, gut studiert, gut gesponnene Preisreihen und was nun?
Und das Ergebnis ist das gleiche, dass man R kennt oder nicht kennt. Das sind Finanzmärkte, keine Mustererkennung.
Meine Sicht auf diese Situation ist einfach. Renat hat bestellt - sie haben angefangen, es zu tun. MT5-R Dichtung Entwickler wird nicht machen - alles ist hier klar. Hat jemand die Fähigkeit, eine solche Dichtung selbst zu machen? - Ja, es ist hier genauso klar. Ob die Ressourcen für die mat. bibla weggenommen werden oder ein neuer Quantum Mensch für diesen Fall eingestellt wird - ich weiß es nicht. Höchstwahrscheinlich hat sich das Personal vergrößert und die personellen Ressourcen zur Beseitigung von Fehlern haben sich nicht verringert.
Werden die Nörgler, Hasser und Bettler irgendwo verschwinden? -Nein, niemals. Willst du sie als Spinner bezeichnen? -Ja, natürlich. Kann/sollte ich über sie schreiben? -nur wenn sie nerven und es keine andere Möglichkeit gibt, Dampf abzulassen.
Aus der subjektiven Sicht eines autodidaktischen Programmierers, der nur MQL wirklich gut kennt, möchte ich eine seltsame "Schieflage" in den Trends der Algo-Trading-Gemeinschaft feststellen.
Die Essenz dieser Sichtweise ist folgende: Lokale Roboterentwickler wählen die "Steigerung" der Rechenleistung, den Anschluss neuronaler Komplexe und die Verwendung höherer Mathematik zur Analyse von Marktprozessen als Priorität bei der Entwicklung der Fähigkeiten von Expert Advisors.
Gleichzeitig entfernen sich die Entwickler immer weiter von der klassischen technischen Analyse, die solche Werkzeuge gar nicht benötigt, weil die klassische technische Analyse vielleicht für ein anderes Handelstempo, für andere Strategien und für andere Spielerdepots konzipiert ist....
Kleine Spieler sind gezwungen, sehr schnell zu spielen, ohne langfristige Strategien zu entwickeln, sie schließen Stopps und ihr Handel ist daher ständig in Richtung Beschleunigung unterwegs. Ihr Umfeld ist ein sehr schneller Markt, in dem die Prozesse viel weniger vorhersehbar sind als auf dem langsamen Markt - dem Markt der großen Spieler. Natürlich sind die Handelsautomatisierung und die dabei verwendeten mathematischen Grundlagen ihre "Trümpfe" im Kampf mit den Big Playern um den Profit, aber durch ihr Handeln schaffen sie selbst das Chaos, in dem am Ende die investierte Rechenleistung sinkt, die höhere Mathematik verblasst und die Automatisierung ein "Roulettespiel" darstellt.
Das Fehlen einer rationalen Grundlage für die Entscheidungsfindung im schnellen Handel macht das, was den Spielern einen Vorteil verschaffen sollte, sinnlos - die Automatisierung.
Das unvermeidliche Eintauchen in das Element des Zufalls beim schnellen Handel macht den Sinn der Automatisierung letztlich zunichte und macht die Mathematik zu einer nutzlosen Anwendung des Verstandes. Die Elemente können auf keinen Fall vorhergesagt werden, wenn nicht zumindest ein Hauch von Ordnung darin verborgen ist, aber dieser "Hauch" wird von uns selbst erzeugt, indem wir wohlüberlegte Entscheidungen beim Handel treffen. Alle Entscheidungen, die auf der Grundlage von abstrakten Formeln getroffen werden, werden das Chaos auf dem Markt vervielfachen.
Ich schlage vor, zu den Ursprüngen zurückzukehren und sich daran zu erinnern, was den Markt bewegt: Zunächst einmal wird der Markt durch Entscheidungen bewegt, die auf der öffentlichen Wiedererkennung des Wertes von Dingen beruhen, und nicht auf abstrakten mathematischen Berechnungen künftiger Preisbewegungen.
Wenn dies vergessen wird, wird der Markt sterben.
Ich verstehe etwas nicht
San Sanych, R ist für die Öffentlichkeitsarbeit da und nichts weiter. MT erweitert die Mattenfunktionen und sonst nichts. Ich wende es nicht an, an sich, isoliert vom Rest. Wahrscheinlich gut (die Erweiterung von Mat-Funktionen ist immer gut), aber ich persönlich gebe einen Scheiß auf sie, isoliert vom Rest der rechnerischen Fähigkeiten von R und SciLab.