Discusión sobre el artículo "Distribuciones Estadísticas en MQL5: tomando lo mejor de R" - página 3
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Hay una elección obvia en la expresión "analógico".
En el artículo es análogo, y un análogo completo. En R, casi todo pasa por vectores. Son cuestiones de sintaxis concisa, por las que, en particular, R es tan querido y merecidamente.
Y no tiene nada que ver con el artículo. Es fastidio en estado puro.
De nuevo, hazte a un lado. No me estoy metiendo contigo y NO tienes ni idea de lo que escribo.
Tengo una pregunta para el autor o para Renat, con quien discutimos el uso de la R en el hilo al que puso un enlace.
Se afirma que se trata de un análogo de la función R, que se especifica en el texto.
¿Cuál es el resultado de llamar a la función especificada en MQL? ¿Un escalar? ¿Un vector?
En este caso, la función trabaja en un valor y devuelve el resultado de procesar este valor. Para procesar un array, es necesario recorrer sus elementos en un bucle.
Mañana comprobaremos todo y mostraremos un ejemplo en MQL5. Por desgracia, no tengo R a mano para comprobarlo.
Por supuesto, el procesamiento de matrices debe ser añadido a todas las funciones similares, que vamos a hacer.
Gracias por comprobar y prestar atención a la falta de operaciones vectoriales.
En este caso, la función trabaja sobre un valor y devuelve el resultado de procesar este valor. Para procesar un array, es necesario recorrer sus elementos en un bucle.
Mañana lo comprobaremos todo y mostraremos un ejemplo en MQL5. Por desgracia, no tengo R a mano para comprobarlo.
Por supuesto, el procesamiento de matrices debe ser añadido a todas las funciones similares, que vamos a hacer.
Gracias por comprobar y prestar atención a la falta de operaciones vectoriales.
¡Querido Renat!
Vector es una nimiedad, y con nimiedades no postearía aquí.
El asunto es mucho más complicado y que R tiene diferencias extremadamente significativas con µl.
En la superficie están lo que tú has llamado: vectores. En R no existe el concepto de escalar, sino operaciones vectoriales y matriciales. Pero eso está en la superficie. Y no es lo más importante.
El asunto es mucho más serio. A saber: en el concepto de "objeto", que está disponible en R. Esta noción está llevada al máximo: todo puede ser un objeto: los datos, los scripts, las funciones que están en el espacio de trabajo, así como la configuración del ordenador en el que se ejecuta.
Entiendo perfectamente que si empiezas con estadística, no puedas prescindir de las funciones dadas - no se respetarán, simplemente tienen que estar.
Pero si coges el paquete caret que contiene ciento cincuenta modelos relacionados con el trading y ves QUÉ funciones de las que allí aparecen vuelven.....
Así que no se trata de vectores. El punto es la principal posibilidad de repetir lo que está disponible en R por medio de MKL. Echa un vistazo a la estructura de los objetos en este paquete. Creo que después de eso entenderás el sentido de mi sugerencia de reescribir la parte de usuario del terminal en R y bajo R. Me parece que no será demasiado costoso, ya que R es muy amigable con C.
En cuanto pongas un paquete llamado MT-R en CRAN, acoplado con partes de respuesta de brokers, dejarás de ser "el primero en el pueblo y pasarás a ser el segundo en Roma".
¡Querido Renat!
Vector es una minucia, y con minucias yo no postearía aquí.
El asunto es mucho más complicado y que R tiene diferencias extremadamente significativas de µl.
En la superficie son lo que usted llamó: vectores. No existe el concepto de escalar en R, sino operaciones vectoriales y matriciales. Pero eso está en la superficie. Y eso no es lo más importante.
¿Crees que no soy consciente de esto?
Tenemos una clase de lenguaje completamente diferente (clásico, estrictamente tipado) y no crearemos objetos dinámicos multifuncionales en él. Pero la funcionalidad correspondiente de las operaciones escalares y vectoriales en la biblioteca estándar sin duda estará allí.
El conjunto de funciones matemáticas debería ser suficiente para escribir aplicaciones de destino. No para investigación (esto se hace en R y sistemas similares), sino para escribir programas de trabajo.
Nadie va a hacer una copia del lenguaje dinámico R.
Me gustaría hacer una salvedad - no critico la idea en sí. cuantas más oportunidades, más probable es que la comunidad que lo utiliza.
Estoy lejos del aprendizaje automático, de las redes neuronales. Estoy, por ejemplo, más familiarizado con el comercio de pares. Así, para este fin, podemos utilizar la regresión lineal (disponible en aglib), método de componentes principales (disponible), regresión ortogonal (no encontrado), filtro de kalman (no encontrado). Entonces después de construir un modelo debe ser estimado de alguna manera - adf test, Engle-Greiners, Johansen. no hay nada de eso. uno de los libros más populares sobre este método es de Ernest Chan (el libro contiene todos los ejemplos en matlab), pero ya hay un port en R de todos los ejemplos.
Digamos que hay opciones (esperemos que estén disponibles públicamente algún día). hay métodos de creación de mercado de opciones. ya hay soluciones listas en R para esto, al menos para una parte de tal problema. https://www.youtube.com/watch?v=8jJNZAMXWic quizás algunos comerciantes estén interesados en tal tarea.
¿Qué sentido tiene todo lo anterior? La cuestión es que hay un gran número de tareas específicas que no se pueden cubrir, es decir, el usuario tendrá que portar él mismo las soluciones ya preparadas al entorno µl o esperar a que lo hagan los desarrolladores, lo cual es muy incómodo e improductivo. Es como, por ejemplo, sugerir que se porten nuevas bibliotecas al entorno java. se responderá: ¿por qué? ¡ya tenemos una solución lista en nuestro entorno! y así es. lo mismo ocurre con los usuarios: ¿quién estará dispuesto a portar sus soluciones, que ya funcionan, a otro entorno?
Esto es un poco incoherente, y tal vez no escribí todo lo que quería escribir, pero así es como es.
Me gustaría hacer una salvedad - no estoy criticando la idea en sí. cuantas más oportunidades, más probable es que la comunidad que lo utiliza.
estoy lejos del aprendizaje automático, de las redes neuronales. estoy, por ejemplo, más familiarizado con el comercio de pares. por lo tanto, es posible utilizar la regresión lineal (disponible en aglib), método de componentes principales (disponible), regresión ortogonal (no encontrado), filtro de kalman (no encontrado). entonces, después de construir un modelo, debe ser evaluado de alguna manera - prueba adf, Engle-Greiners, Johansen.
¡¿Qué cojones?! Los objetivos de la biblia mat. son claros.
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Discusión del artículo "Distribuciones estadísticas en MQL5 - Tomando lo mejor de R".
Renat Fatkhullin, 2016.10.09 16:26
El conjunto de funciones matemáticas debe ser suficiente para escribir aplicaciones de destino. No para la investigación (esto se hace en R y sistemas similares), sino exactamente para escribir programas de trabajo de destino.
¡¿Qué cojones?! El propósito de la biblia de las matemáticas está claro.
Empiezas respondiendo a preguntas sencillas: ¿lo utilizas TÚ personalmente? ¿Lo vas a utilizar en el futuro? ¿O sólo quieres introducir TUS 5 kopeks?)))
¿Por qué pregunto esto? Porque según Renat esto es sólo el principio y los desarrolladores no se limitarán a estas bibliotecas.
Empieza respondiendo a preguntas sencillas: ¿lo utilizas TÚ personalmente? ¿Vas a utilizarlo en el futuro? ¿O sólo quieres introducir TUS 5 kopeks?))))
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¿Utilizas CExpert cuando creas robots?
fxsaber, 2016.10.01 16:15
Me lo puedo imaginar. Hay un excelente experto que se ha comido un perro en reconocimiento de patrones, Big Data, Machine Learning y demás.
Pero nunca se ha encontrado con el mercado financiero. Lo que ocurre es que. Superexperto en lenguajes matemáticos, formación por encima de todo elogio.
Y de repente descubre los mercados financieros. "Ya está, voy a ganarles a todos, con mi bagaje y experiencia. Con mis modelos matemáticos y mis conocimientos de lenguajes matemáticos".
И ... ¡puf! ¡Qué tiene que ver toda esta basura, con todos mis respetos, con la creación de TCs robustos!
Hay gente que piensa que no crearon CTs robustos porque no tenían conocimientos suficientes. ¡Estudiaré R, y entonces definitivamente crearé uno! Bien estudiado, bien estudiado, series de precios bien hiladas ¿y qué?
Y el resultado es el mismo, que sepas o no sepas R. Esto son mercados financieros, no reconocimiento de patrones.
Mi visión de esta situación es simple. Renat ordenó - comenzaron a hacerlo. Los desarrolladores de juntas MT5-R no hará - todo está claro aquí. ¿Alguien tiene la capacidad de hacer tal junta a sí mismo? - Sí, es igual de claro aquí. Recursos para la estera. bibla se quitará o se contratará a una nueva persona Quantum para este caso - no sé. Lo más probable es que el personal se ha ampliado y los recursos humanos para eliminar los errores no han disminuido.
¿Desaparecerán en algún sitio los quejicas, odiadores y mendigos? -No, nunca. ¿Quiere llamarlos bichos raros? -Sí, por supuesto. ¿Puedo/debo escribir sobre ellos? -Sólo si son molestos y no hay otra forma de desahogarse.
Mirando desde el punto de vista subjetivo de un programador autodidacta que sólo conoce MQL realmente bien, me gustaría señalar un extraño "sesgo" en las tendencias de la comunidad de algo-trading.
La esencia del punto de vista es la siguiente: los desarrolladores de robots locales eligen "aumentar" la potencia de cálculo, acoplar complejos neuronales y utilizar matemáticas superiores para analizar los procesos del mercado como prioridad en el desarrollo de las capacidades de los Asesores Expertos.
Al mismo tiempo, los desarrolladores se alejan cada vez más del análisis técnico clásico, que no requiere en absoluto este tipo de herramientas. Tal vez, esto se deba a que el análisis técnico clásico está diseñado para un ritmo de negociación diferente, para otras estrategias y para otros depósitos de jugadores.....
Los pequeños jugadores se ven obligados a jugar muy rápido, no construyen estrategias a largo plazo, cierran stops y, por lo tanto, sus operaciones se mueven constantemente hacia la aceleración. Su entorno es un mercado muy rápido en el que los procesos son mucho menos predecibles que en el mercado lento - el mercado de los grandes jugadores. Por supuesto, la automatización del comercio y la base matemática utilizada en él son sus "bazas" en la batalla con los grandes actores por los beneficios, pero con sus acciones ellos mismos crean el caos en el que, al final, la potencia informática invertida se hunde, la matemática superior se desvanece y la automatización proporciona un juego de "ruleta".
La falta de una base racional para la toma de decisiones en el comercio rápido deja sin sentido lo que debería dar ventaja a los jugadores: la automatización.
La inevitable inmersión en el elemento de aleatoriedad cuando se negocia más rápido acaba por negar el sentido de la automatización y convierte las matemáticas en una aplicación inútil de la mente. Los elementos no pueden predecirse de ninguna manera, si no hay al menos un indicio de cierto orden oculto en ellos, pero este "indicio" lo creamos nosotros mismos, tomando decisiones bien meditadas en el trading. Todas las decisiones tomadas sobre la base de fórmulas abstractas multiplicarán el caos en el mercado.
Propongo volver a los orígenes y recordar qué es lo que mueve el mercado. En primer lugar, el mercado lo mueven las decisiones basadas en el re-conocimiento público del valor de las cosas, no los cálculos matemáticos abstractos de los movimientos futuros de los precios.
Si esto se olvida, el mercado morirá.
No entiendo algo
San Sanych, R está aquí para publicidad y nada más. MT extiende las funciones de mat y nada más. No lo aplico, en sí mismo, aislado del resto. Probablemente sea bueno (extender funciones mat siempre es bueno), pero personalmente me importan una mierda, aislado del resto de capacidades computacionales de R y SciLab.