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Vladimir Perervenko
Ajouter à l'article des informations supplémentaires sur le travail avec R Studio
Bonjour.
Je ne comprends pas ce qu'est le fichier hosts. Pouvez-vous me donner plus de détails ?
Je vous remercie de votre compréhension et vous prie d'agréer, Madame, Monsieur, mes salutations distinguées.
Vladimir Perervenko
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J'utilise une autre forme d'enregistrement pour vérifier les paquets installés :
Vous devez charger les bibliothèques dans la description des fonctions qui les utilisent. Bien que vous puissiez le faire de cette façon lors de l'initialisation de l'Expert Advisor.
Alors pourquoi avez-vous besoin d'exécuter l'Expert Advisor dans le testeur ?
Nous vous souhaitons bonne chance.
En déboguant des scripts R depuis longtemps, j'ai identifié un bug qui est difficile à attraper si les données entrantes ont NA. Le signal ne se déclenche tout simplement pas. Dans le fichier "e_SAE_init.r", il est recommandé d'ajouter un terme de nettoyage NA à la fonction Test(dt,x) avant new.data <- predict(prepr, tail(x, 50)) : x <- na.omit(x) ;
Cela semble être une "béquille", mais je n'ai pas encore trouvé mieux.
Sans cela, une erreur cachée se produira :
Erreur dans if (sqrt(denom) > .Machine$double.eps) x/sqrt(denom) else x * : valeur manquante lorsque TRUE/FALSE est nécessaire
En déboguant des scripts R depuis longtemps, j'ai identifié un bug qui est difficile à attraper si les données entrantes ont NA. Le signal ne se déclenche tout simplement pas. Dans le fichier "e_SAE_init.r", il est recommandé d'ajouter un terme de nettoyage NA à la fonction Test(dt,x) avant new.data <- predict(prepr, tail(x, 50)) : x <- na.omit(x) ;
Cela semble être une "béquille", mais je n'ai pas encore trouvé mieux.
Sans cela, une erreur cachée se produira :
Erreur dans if (sqrt(denom) > .Machine$double.eps) x/sqrt(denom) else x * : valeur manquante là où TRUE/FALSE est nécessaire
En déboguant des scripts R depuis longtemps, j'ai trouvé un bogue qui est difficile à attraper si les données entrantes ont NA. Le signal ne se déclenche tout simplement pas. Dans le fichier "e_SAE_init.r", il est recommandé d'ajouter un terme de nettoyage NA à la fonction Test(dt,x) avant new.data <- predict(prepr, tail(x, 50)) : x <- na.omit(x) ;
Cela semble être une "béquille", mais je n'ai pas encore trouvé mieux.
Sans cela, une erreur cachée se produira :
Erreur dans if (sqrt(denom) > .Machine$double.eps) x/sqrt(denom) else x * : valeur manquante lorsque TRUE/FALSE est nécessaire
Cette affirmation est incorrecte.
Dans la fonction Test(dt, x), x est la donnée d'entrée calculée par la fonction In(). Examinons-le dans le script "i_SAE_fun.r".
In <- function(p = 16){ require(TTR) adx <- ADX(price, n = p) ar <- aroon(price[ ,c('High', 'Low')], n = p)[ ,'oscillator'] cci <- CCI(price[ ,2:4], n = p) chv <- chaikinVolatility(price[ ,2:4], n = p) cmo <- CMO(price[ ,'Med'], n = p) macd <- MACD(price[ ,'Med'], 12, 26, 9)[ ,'macd'] osma <- macd - MACD(price[ ,'Med'],12, 26, 9)[ ,'signal'] rsi <- RSI(price[ ,'Med'], n = p) stoh <- stoch(price[ ,2:4], 14, 3, 3) smi <- SMI(price[ ,2:4],n = p, nFast = 2, nSlow = 25, nSig = 9) vol <- volatility(price[ ,1:4], n = p, calc="yang.zhang", N=96) In <- cbind(adx, ar, cci, chv, cmo, macd, osma, rsi, stoh, smi, vol) return(In) }Il s'agit d'un certain nombre d'indicateurs. Calculons-les sur l'historique price[] avec une longueur de 2000 barres.
Nous coupons les données non définies. Condition : nrow(x) > 500 + max(NA). C'est à dire au moins dans notre cas 533. Pour être sûr, mettez nrow(x) = 600-700.
Je ne vois pas comment vous avez obtenu un NA incertain dans x.
Bonne chance
Bonjour Vladimir,
Voici du Brésil !!!
J'ai lu vos instructions sur les réseaux neuronaux utilisant R, mais j'ai une question stupide (désolé, je suis un débutant dans ce domaine !).
Dans le tutoriel que vous avez écrit ( https://www.mql5.com/fr/articles/1103#ch_3), dans la"Section 3.3.1 - Source Data" vous décrivez une fonction, appelée pr.OHLC que j'ai très bien comprise.
Mais vous montrez quelques résultats dont je ne comprends pas bien quels sont les paramètres nécessaires aux résultats ci-dessous.
> head(price) Open High Low Close Med CO [1,] 1.33848 1.33851 1.33824 1.33844 1.338375 -4e-05 [2,] 1.33843 1.33868 1.33842 1.33851 1.338550 8e-05 [3,] 1.33849 1.33862 1.33846 1.33859 1.338540 1e-04 [4,] 1.33858 1.33861 1.33856 1.33859 1.338585 1e-05 [5,] 1.33862 1.33868 1.33855 1.33855 1.338615 -7e-05Pourriez-vous, s'il vous plaît, m'aider à ce sujet ?
Je vous prie d'agréer, Madame, Monsieur, l'expression de mes salutations distinguées,
Fábio
Bonjour Vladimir,
Voici du Brésil !!!
J'ai lu vos instructions sur les réseaux neuronaux utilisant R, mais j'ai une question stupide (désolé, je suis un débutant dans ce domaine !).
Dans le tutoriel que vous avez écrit ( https://www.mql5.com/fr/articles/1103#ch_3), dans la"Section 3.3.1 - Source Data" vous décrivez une fonction, appelée pr.OHLC que j'ai très bien comprise.
Mais vous montrez quelques résultats dont je ne comprends pas bien quels sont les paramètres nécessaires aux résultats ci-dessous.
Pourriez-vous, s'il vous plaît, m'aider à ce sujet ?
Je vous prie d'agréer, Madame, Monsieur, l'expression de mes salutations distinguées,
Fábio
Bonjour Fabio,
Qu'est-ce qui n'est pas clair ?
pr.OHLC <- function (o, h, l, c) { #Unite quote vectors into a matrix having previously expanded them #Indexing of time series of vectors in R starts with 1. #Direction of indexing is from old to new ones. price <- cbind(Open = rev(o), High = rev(h), Low = rev(l), Close = rev(c)) Med <- (price[, 2] + price[, 3])/2 #We calculate average price (HIgh + Low)/2 CO <- price[, 4] - price[, 1] # We calculate body candles (Close - Open) #add Med and CO to the matrix price <- cbind(price, Med, CO)#We are putting it all in a matrix }Bonjour Vladimir,
Est-il possible d'avoir les fichiers pour MT5 ?
Merci de votre compréhension.
Fabio lima
Bonjour Vladimir,
Est-il possible d'avoir les fichiers pour MT5 ?
Merci de votre compréhension.
Fabio lima
Bonjour Fabio,
Je suis désolé.
Je n'écris pas sur la MKL5.
Je vous prie d'agréer, Monsieur, l'expression de mes salutations distinguées.
Vladimir
Une question . Je ne comprends pas bien l'ordre du vecteur prix.
Vous faites un renversement ici : price <- cbind(Open = rev(o), High = rev(h), Low = rev(l), Close = rev(c))
Quel est l'ordre original de o,h,l,c ?
Une question . Je ne comprends pas bien l'ordre du vecteur prix.
Vous faites un renversement ici : price <- cbind(Open = rev(o), High = rev(h), Low = rev(l), Close = rev(c))
Quel est l'ordre original de o,h,l,c ?
Bonjour,
La numérotation MT4 va du plus récent au plus ancien. Le R au contraire, de l'ancien au nouveau, nouvelle barre en dernier.