Discusión sobre el artículo "Distribuciones Estadísticas en MQL5: tomando lo mejor de R" - página 10
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
¿Qué quiere decir "mostrar"?
Tengo un PAMM debido a la libra no funciona en este momento....
No se trata de eso....
Estoy escribiendo acerca de los modelos, pero no se trata de modelos - se trata de dinero como siempre, o más precisamente acerca de la certeza de su recepción en el futuro.
En mi opinión, el principal problema de los sistemas de negociación en los mercados financieros no radica en la aplicación o no de modelos matemáticos complejos, sino en el sobreentrenamiento (sobreajuste) de estos mismos ST. El sobreentrenamiento se manifiesta en el hecho de que con el tiempo (si no inmediatamente) el ST pierde su rendimiento en relación con su entrenamiento.
Para resolver este problema, estoy intentando demostrar que los sistemas de trading que he desarrollado NO están sobreentrenados. Es decir, quiero estar seguro de que el rendimiento futuro del ST no cambiará mucho y, en cualquier caso, no agotará mi depósito.
Estoy ocupado con esto. Todas las herramientas necesarias para esta tarea están disponibles en R en abundancia. No hay herramientas correspondientes en MKL en absoluto.
Mira el hilo de Burnakov sobre aprendizaje automático. Allí he publicado sobre este tema en detalle.
Ese es el punto. Usted puede ser una persona con talento, pero R no le permitirá dar la vuelta - todo está listo allí. Usted quiere correr y asumir la tarea, - y aquí - ¡BANG! -Obtiene una solución lista.
El exceso de oportunidades estanca el desarrollo del talento de cualquier persona. Si no hay retos, no habrá desarrollo. ¿Qué quedará? - El estancamiento y la inevitable degradación de las capacidades.
Para una persona que lucha por el autodesarrollo, es necesario escapar de un campo así.
Entiéndase, el aprendizaje automático no es una panacea. Puede ser inútil en el trading. Los parámetros de la estrategia se pueden ajustar en el probador con la ayuda de la optimización.
Tal vez usted sólo quiere hacer su trabajo más fácil.
Lo entiendo, pero no lo acepto. No se puede ganar más de esa manera. Hay que trabajar duro.
Para resolver este problema, estoy intentando demostrar que los sistemas de trading que he desarrollado NO ESTÁN TRANSFORMADOS. Es decir, quiero estar seguro de que los indicadores de rendimiento futuro de la TS no va a cambiar mucho y, en cualquier caso, no va a drenar mi depósito.
Estoy ocupado con esto. Todas las herramientas necesarias para esta tarea están disponibles en R en abundancia. No hay herramientas correspondientes en MKL en absoluto.
Eso no es del todo cierto, San-Sanych.
Los bancos y los fondos de cobertura utilizan métodos matemáticos como la "regularización de Tikhonov" para negociar opciones y para otros fines. En el trading, donde hay mucho ruido, estos bancos no pueden hacer nada sin ella.
Y justo en R no está disponible (es simplemente sorprendente), o más bien está en algún lugar de Internet, pero sólo en forma de script prefabricado, y de calidad y precisión incomprensibles.
http://stackoverflow.com/questions/38899849/r-packages-for-tikhonov-regularization-in-solving-least-squares-with-ill-conditi
Esto sólo demuestra que :
a). los verdaderos profesionales no tuvieron nada que ver con el desarrollo de R;
b). los tíos serios del mundo del trading, si utilizan el sistema R en algún lugar secreto, es sólo para prototipos de modelos de trading muy simples.
Y nunca han oído hablar del método Yanenko, que los bancos y los fondos de cobertura utilizan a veces para resolver difuras para el cálculo de opciones y la gestión de carteras, en el paquete R. (Hoy en día los tíos del trading tienen mejores métodos que el método Janenko).
Ni siquiera estoy hablando de los problemas de precisión de los cálculos matemáticos en un ordenador en general, y en el paquete R en particular.
Cuanto mayor es la agregación de funciones y subrutinas (como en R), mayor es la probabilidad de error sistemático de error de cálculo.
Hoy hemos recibido los resultados de las pruebas comparativas de MQL5 frente a R para un gran número de funciones estadísticas.
R falla de veces a docenas de veces. Su código está escrito de cabeza y nadie pensó en la optimización. En MQL5, las matemáticas se consideran obviamente mucho más rápidas.
Tan pronto como terminemos de trabajar en las librerías matemáticas de MQL5, publicaremos un nuevo artículo sobre capacidades y benchmarks.
La versión beta de MetaTrader 5 build 1467 incluye una biblioteca estadística actualizada con funciones ampliadas.
Hemos trabajado mucho en una comprobación total de la calidad y precisión de todas las funciones tanto en la versión MQL5 como en el R original. Resultó que R utiliza una serie de viejas funciones poco fiables con optimizaciones que conducen a errores de cálculo.
Esto fue revelado por nuestras pruebas unitarias, que distribuimos obligatoriamente con nuestra biblioteca como scripts separados en el catálogo /Scripts/UnitTests/Stat:
La gran sorpresa fue una victoria convincente en la velocidad de MQL5 sobre las implementaciones C++ de funciones en R. La aceleración varía de 1,5 a 46 veces, aunque de media podemos hablar de una aceleración de 3 a 7 veces.
Esto es una prueba de la alta calidad del compilador MQL5 y permite a los operadores realizar cálculos dentro de la plataforma mucho más rápido.
A posteriori, pronto estará disponible una biblioteca de gráficos similar a R.
Permitirá visualizar fácilmente series de datos complejas directamente en un gráfico:
A posteriori, pronto estará disponible una biblioteca de gráficos similar a R.
Permitirá visualizar fácilmente series de datos complejas directamente en un gráfico:
¡Genial!
¿Bezier? ¿NURBS?
¡Bien!
¿Bezier? ¿NURBS?
Bezier.
Publicaremos un gran artículo con comparaciones de la funcionalidad en R, ejemplos de código y muchas imágenes para demostrar las características.
Volviendo a este comentario, aquí están las nuevas opciones para mostrar gráficos en MT5 utilizando la librería de gráficos estándar:
#include <Graphics/Graphic.mqh>
void OnStart(void)
{
double vars[101];
double results[101];
const int N=2000;
//---
MathSequence(0,N,20,vars);
MathProbabilityDensityBinomial(vars,N,M_PI/10,true,results);
ArrayPrint(results,4);
GraphPlot(results);
//---
}
En términos de tamaño de código y llamadas en sí, todo es casi lo mismo. 4 líneas de trabajo aquí y allá, pero el código MQL5 se lee mejor desde fuera.
Aunque bajo el capó está la librería gráfica OOP CGraphic, tenemos algunas funciones simples GraphPlot que facilitan la salida de casos simples con 1, 2, 3 series de datos.
Dos estilos más de mostrar el mismo gráfico:
Una característica interesante para usar funciones como series de datos:
double Func1(double x) { return MathPow(x,2); }
double Func2(double x) { return MathPow(x,3); }
double Func3(double x) { return MathPow(x,4); }
void OnStart()
{
GraphPlot(Func1,Func2,Func3,-2,2,0.05,CURVE_LINES);
}
Volviendo a este comentario, aquí están las nuevas opciones para mostrar gráficos en MT5 utilizando la librería de gráficos estándar:
#include <Math/Stat/Binomial.mqh>
...
En términos de tamaño de código y llamadas en sí, todo es casi lo mismo. 4 líneas de trabajo aquí y allá, pero el código MQL5 se lee mejor desde fuera.
...
Estará disponible en la versión beta de hoy en MetaQuotes-Demo.