L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 296

[mytarmailS]

Quelqu'un a-t-il essayé de travailler avec des diagrammes de récurrence ? Vous pouvez le lire icihttps://habrahabr.ru/post/145805/, en particulier pour remplacer les BP bruts par des MO ? Cela pourrait être une option.

x <- cumsum(rnorm(100))
ox <- outer(x, x, function (a, b) abs(a-b))


par(mfrow=c(1,3))
plot(x,t="l")
plot(ox,t="l")
image(ox)

et d'autres à lirehttp://geo.phys.spbu.ru/Problems_of_geophysics/2005/20_Zolotova_38_2005.pdf

[fxsaber]

S'il vous plaît, aidez-nous à trouver des R-analogues.

Forum sur le trading, les systèmes de trading automatisés et les tests de stratégie

Bibliothèques : bibliothèque multiplateforme de fonctions mathématiques originales

Négociation Automatisée, 2017.03.27 11:39

Unebibliothèque multiplateformede fonctions mathématiques originales:

Auteur : fxsaber

[Andrey Dik]

fxsaber:

S'il vous plaît, aidez-nous à trouver le R-analogue.

Qu'est-ce qui ne va pas avec R ?

[fxsaber]

Andrey Dik:
Qu'est-ce qui ne va pas avec R ?

Dans la description de la fonction, il y a un tiret où vous devez spécifier le R-analogue. Je doute que R ne dispose pas d'une telle fonction stat. Pour enlever le tableau de bord, il faut un nom.

[Andrey Dik]

http://www.scilab.org/

[anonymous]

fxsaber:
Dans la description de la fonction, il y a un tiret où l'analogue R doit être spécifié. Je doute qu'il n'existe pas une telle fonction stat dans R. Pour enlever le tableau de bord, il faut un nom.

cor(x, y, méthode = 'pearson')

[fxsaber]

R:

cor(x, y, méthode = 'pearson')

C'est complètement différent. Il n'y a pas de modèle

Description	MQL5	R
Calcul des coefficients de corrélation de Pearson, Spearman et Kendall.	boolMathCorrelationPearson(constdouble&array1[],constdouble&array2[],double&r) boolMathCorrelationPearson(constint&array1[],constint&array2[],double&r) boolMathCorrelationSpearman(constdouble&array1[],constdouble&array2[],double&r) boolMathCorrelationSpearman(constint&array1[],constint&array2[],double&r) boolMathCorrelationKendall(constdouble&array1[],constdouble&array2[],double&tau) boolMathCorrelationKendall(constint&array1[],constint&array2[],double&tau)	corr()

[toxic]

fxsaber:

S'il vous plaît, aidez-nous à trouver un R-analogue.

"analogique" - est multiforme, en effet, depuis la banale corrélation de Pearson, c'est-à-dire le produit scalaire normalisé de deux vecteurs comme métrique de proximité, jusqu'au reste de l'arsenal de l'apprentissage automatique, avec la recherche de caractéristiques représentatives et la classification non linéaire.

IMHO ce qui est moins bon pour les fans de R(r-astes), matlab, "maths", etc, c'est que cela devient addictif et dépendant de fonctions complexes de haut niveau avec une interface simple et crée une compréhension incorrecte de ce qu'elles font, ou plutôt de ce qu'elles PEUVENT faire si vous avez accès à tous les paramètres et les tripes, avec une compréhension de ce qui et comment, pas seulement ce qui est affiché dans l'interface et un article sur le hubra qu'une telle merde existe.

J'appelle ce processus DE-ORTOGONALISATION, ou "conscience mosaïque", lorsqu'on est obligé de se remplir la tête non pas avec l'essence des algorithmes, mais avec des milliers de noms de fonctions et de paramètres provenant de certaines bibliothèques. Mais si l'on considère que ni 100 000 ni un chantier de fonctions de haut niveau ne résoudront tous les problèmes des véritables tâches d'ingénierie, puisqu'il y aura toujours quelque chose à retoucher avec un fer à souder, ce mode de développement est risqué.

[fxsaber]

Il en va demême pour la corrélation :

"analogique" - la chose est multiple, en effet, depuis la triviale corrélation de Pearson, c'est-à-dire le produit scalaire normalisé de deux vecteurs, comme métrique de proximité

L'analyse comparative montre que R-corr est plus lent de plusieurs ordres de grandeur, car les complexités algorithmiques sont très différentes. Par conséquent, il n'y a pratiquement aucune contrepartie en R qui présente des caractéristiques de vitesse normales.

[anonymous]

fxsaber:

Ce n'est pas du tout la même chose. Il n'y a pas de modèle.

...

apply(embed(pattern, length(signal)), 1, cor, y = signal, method = 'pearson')