Regresión Bayesiana - ¿Alguien ha hecho un EA utilizando este algoritmo? - página 55
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No lo entiendo. Para mí, no se puede comparar con la R en absoluto.
No estoy comparando. Definitivamente es un ambiente diferente. Destinado principalmente a la modelización matemática. En mi opinión, también podría ser bastante interesante, incluso en nuestro campo. Digamos, para el desarrollo de estrategias, modelado y pruebas. Yo lo hacía en MathLab, pero ¿cuánto ocupa MathLab en el disco? Pero aquí tenemos paquetes, estructurados como en R, con gran funcionalidad.
Todavía no lo he descubierto, pero parece que Scilab puede interactuar con R. Estoy considerando Scilab desde esta misma perspectiva, en cooperación con R. Hipotéticamente hasta ahora. Atraído por la posibilidad de modelar series temporales y su procesamiento.
No estoy comparando. Sin duda, un medio diferente. Destinado principalmente a la modelización de la alfombra. En mi opinión, también puede ser muy interesante, incluso en nuestro campo. Digamos, para el desarrollo de estrategias, modelado y pruebas. Yo lo hacía en MathLab, pero ¿cuánto ocupa MathLab en el disco? Pero aquí tenemos paquetes, estructurados como en R, con gran funcionalidad.
Todavía no lo he descubierto, pero parece que Scilab puede interactuar con R. Estoy considerando Scilab desde esta misma perspectiva, en cooperación con R. Hipotéticamente hasta ahora. Atraído por la posibilidad de modelar series temporales y su procesamiento.
Consejo.
Escupe todo, incluyendo Scilab junto con matlab, y métete en R. Es un sistema muy engañoso. Al principio es muy sencillo, y luego descubres que hay de todo y un poco más. Incluyendo matlab.
Hay comparaciones de R y otros sistemas similares con los que tiene sentido compararlo. Está entre los tres primeros. Existe una versión de pago de R, que fue adquirida por Microsoft. Ha empezado a tener complementos para aplicaciones industriales específicas, como el procesamiento de matrices muy grandes. R es ahora un estándar en estadística y aprendizaje automático. Las series temporales son una pequeña parte. Las publicaciones estadísticas modernas casi siempre incluyen un texto en R además de las fórmulas. Además, tiene un sistema de gráficos muy potente: es muy fácil dibujar algo, incluidas las extravagancias de los dibujos. Esa es la regla del buen mauvais ton. Además, hay una enorme cantidad de literatura. Aquí, por ejemplo, por un dinero muy limitado.
Consejo.
Escupe todo, incluyendo Scilab junto con matlab, y métete en R. Es un sistema muy engañoso. Al principio es muy sencillo, y luego descubres que hay de todo y un poco más. Incluyendo matlab.
Hay comparaciones de R y otros sistemas similares con los que tiene sentido compararlo. Está entre los tres primeros. Existe una versión de pago de R, que fue adquirida por Microsoft. Ha empezado a tener complementos para aplicaciones industriales específicas, como el procesamiento de matrices muy grandes. R es ahora un estándar en estadística y aprendizaje automático. Las series temporales son una pequeña parte. Las publicaciones estadísticas modernas casi siempre incluyen un texto en R además de las fórmulas. Además, tiene un sistema de gráficos muy potente: es muy fácil dibujar algo, incluidas las extravagancias de los dibujos. Esa es la regla del buen mauvais ton. Además, hay una enorme cantidad de literatura. Aquí, por ejemplo, por muy poco dinero.
Mi querido Sanych, te respeto y siempre leo tus comentarios con atención, pero... creo que lo más importante en el trading automatizado de divisas es crear un modelo de trabajo y el resto es técnica. He leído varios libros sobre R, pero no entiendo cómo puede ayudarme a construir un modelo de un sistema de trading. R funciona muy bien en el procesamiento de datos, buscando correlaciones en genética, biología, sociología, en publicidad, ciencias políticas, etc. Pero lo principal es que en todas estas aplicaciones de R, ya existe un modelo, sólo hay que confirmarlo, aclararlo, refutarlo, destacarlo.
Si he creado un modelo de trabajo del sistema de comercio de divisas, entonces puedo calcular las estimaciones estadísticas más simples de dispersión, tipo Pearson o chi-cuadrado. ¿Por qué lo necesito? Pero sigo sin ver cómo construir un modelo con R. Tal vez estoy buscando en el lugar equivocado.
Si he creado un modelo de trabajo del sistema de comercio de divisas, entonces puedo calcular las estimaciones estadísticas más sencillas, como la varianza, Pearson o chi-cuadrado. La pregunta es ¿por qué lo necesito?
Entiendo que puede hacerlo todo usted mismo. No entiendo, ¿por qué tengo que hacerlo yo? Porque todo eso ya existe y ya se ha hecho. El principio de la programación moderna - la máxima reutilización posible del código, es decir, lo que ya ha sido hecho por otros, pero no la reinvención de todas las mismas bicicletas.
sibirqk:
Pero sigo sin ver cómo construir un modelo con R. Tal vez estoy buscando en el lugar equivocado.
Yo tampoco lo entiendo. MathLab - lo entiendo, Skilab - mal, pero también entiendo cómo. Pero no entiendo a R.
Pero ... creo que lo más importante en el comercio automatizado de divisas es construir un modelo de trabajo, el resto es sólo una técnica. He leído varios libros sobre R, pero no entiendo cómo puede ayudarme a construir un modelo de un sistema de trading. R funciona muy bien en el procesamiento de datos, buscando correlaciones en genética, biología, sociología, en publicidad, ciencias políticas, etc. Pero lo más importante es que en todas estas aplicaciones de R, ya existe un modelo, sólo hay que confirmarlo, aclararlo, refutarlo, destacarlo.
Si he creado un modelo de trabajo del sistema de comercio de divisas, entonces puedo calcular las estimaciones estadísticas más simples de dispersión, tipo Pearson o chi-cuadrado. ¿Por qué lo necesito? Pero sigo sin ver cómo construir un modelo con R. Tal vez estoy buscando en el lugar equivocado.
El propio R se divide en dos partes: el lenguaje de programación procedimental (algorítmico) y unos 8 000 paquetes con 120 000 funciones, que amplían la funcionalidad del propio lenguaje R. Aunque me gusta más el lenguaje R que muchos otros lenguajes, creo que no tiene sentido discutir y comparar sus méritos, porque la pregunta principal: "¿cuánto se incrementará el beneficio al pasar de los lenguajes de metacita a R?" sigue sin respuesta.
En cuanto a los paquetes...
Cuando se descarga R, se instalan junto a él una serie de paquetes "básicos" que contienen estadísticas y gráficos no incluidos en el propio lenguaje. Esto es lo que has nombrado.
Pero la principal ventaja de R está en los otros paquetes.
Aquí hay una agrupación de paquetes sobre diferentes temas, de los cuales hay muchos más de los que has mencionado.
Me gustaría llamar su atención sobre tres grupos:
Hay paquetes en estos grupos que son extremadamente útiles para hacer modelos para el comercio. Dependiendo de lo que se opere, los modelos pueden dividirse en valor predictivo (modelos de regresión) o dirección predictiva (modelos de clasificación).
Prácticamente todas las necesidades de comercio están cubiertas en los aproximadamente 180 paquetes que cubre el caparazón de caret. Allí encontrará tanto la regresión como la clasificación, así como herramientas para la preparación de datos en bruto (minería de datos) y la evaluación de los resultados de la simulación, que son mucho más amplias que el probador.
Recomiendo empezar con el traqueteo de la GUI. Su uso se describe en mi artículo. El artículo se puede utilizar como tutorial y también hay un archivo excesivamente grande adjunto con el que se puede practicar.
Hago publicidad de la matraca todo el tiempo. Es un sistema muy útil para los principiantes ya que permite tener los resultados de 6 modelos en casi una hora y además cubre todo el ciclo de modelado: minería de datos-modelo-evaluación. Además, todas sus acciones quedan registradas en R-log que puede ser utilizado posteriormente para la formación y el trabajo práctico.
También el traqueteo es muy útil para las personas más hábiles, ya que permite verificar las ideas muy rápidamente y sin errores. Si se considera que el principal problema de la modelización no es el modelo en sí, sino la selección de los datos de entrada (predictores), entonces el traqueteo se vuelve extremadamente útil.
Toma R. Dará una formación profesional en comercio de por vida
Buena suerte.